WO2013091460A1 - 电气设备特高频局部放电检测中信号与干扰的鉴别方法 - Google Patents

电气设备特高频局部放电检测中信号与干扰的鉴别方法 Download PDF

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WO2013091460A1
WO2013091460A1 PCT/CN2012/085139 CN2012085139W WO2013091460A1 WO 2013091460 A1 WO2013091460 A1 WO 2013091460A1 CN 2012085139 W CN2012085139 W CN 2012085139W WO 2013091460 A1 WO2013091460 A1 WO 2013091460A1
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partial discharge
discharge
interference
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陈隽
李军浩
刘文浩
袁鹏
卢军
陈敏
胡泉伟
全江涛
李彦明
李劲彬
Original Assignee
湖北省电力公司电力科学研究院
西安交通大学
国家电网公司
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/12—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing

Definitions

  • the invention relates to the technical field of electrical equipment insulation detection, in particular to a method for identifying signals and interferences in ultra-high frequency partial discharge detection of electrical equipment.
  • Partial discharge detection is an important means of monitoring the insulation status of power equipment.
  • UHF detection technology has the advantages of high measurement frequency, wide frequency band, large amount of information, strong anti-interference, and so on.
  • the substation is a strong electromagnetic interference environment. There are corona discharges, shocks caused by switching actions, and partial discharges inside adjacent high-voltage electrical equipment. Since the strong interference signal enters the measurement system after various ways, the amplitude may be attenuated but may still be high. Some of the interference signals have the same or analogous characteristics as the measured partial discharge signal, and more serious is The measured partial discharge signal is easily submerged by the interference signal or the interference signal is mistaken for the measured PD signal, which makes the extraction of the effective signal difficult or misjudged. Therefore, the identification and suppression of interference in partial discharge detection is still very difficult and important.
  • the rejection of the interference signal in the partial discharge of the electrical equipment is mainly through filtering, time domain waveform discrimination, etc., but from the actual effect, it is difficult to effectively distinguish the interference signal and the discharge signal, especially When the interference signal is discharged from other external devices, its waveform characteristics and spectral characteristics are consistent with the partial discharge signal, which is more difficult to distinguish at this time. Therefore, it is necessary to find an effective method for identifying the discharge signal and the interference signal in the ultra-high frequency partial discharge detection of electrical equipment to realize the interference signal and the discharge signal. Effective differentiation is the key to improving the scientific, accuracy and reliability of partial discharge detection and diagnosis of electrical equipment.
  • the invention is directed to the prior art that the reliability and the accurate surname of the interference signal recognition in the partial discharge detection of the electrical equipment are relatively low, in particular, the problem of discharge interference of other similar devices externally, and the "high-frequency of the electrical equipment"
  • the identification method of signal and interference in partial discharge detection can solve the above problem from the perspective of the location of the interference source.
  • a method for identifying signals and disturbances in an ultra-high frequency partial discharge detection of an electrical device comprising the following steps:
  • the adaptive delay calculation method based on the least mean square algorithm is used to calculate the delay, and three delay values are obtained;
  • the detected signal is from inside or outside the device, thereby distinguishing the partial discharge signal and the interference signal.
  • the four sensors are arranged in an inverted T shape, three of which are equal in height and the other one is higher than the other three.
  • a high-frequency time-domain oscilloscope is used to acquire the UHF time-domain signal, and the detection bandwidth of the UHF sensor is 300 MHz to 3 GHz, and the pick-up rate of the high-acquisition oscilloscope is 5 GHz, and the bandwidth is 5 GHz.
  • the position of the false power supply ⁇ is (x, y, z),
  • step c the positioning equations in step c are
  • t 12 , t i3 , t i4 are the relative delays relative to the first signal, and V is the propagation speed of the ultra-high frequency signal, which is approximately 3xi0 8 m/s in air.
  • step c the algorithm for solving the algorithm for calculating the position of the power source by using the simulated annealing algorithm in step c is as follows:
  • Step 1 Initialize the annealing temperature T k to generate a random initial solution X, that is, a preliminary estimated power source position coordinate;
  • Step 2 the following operations are repeatedly performed at a temperature T k, T k until the temperature reaches a level
  • Step 3 Annealing operation, T k +i T k , k-k+1, where CG(0, 1) 0 satisfies the I-break condition, then the annealing process ends. Otherwise, go to step 2
  • the invention can improve the discharge signal and the thousand in the partial discharge detection of the electrical equipment.
  • the identification of the scrambled signal especially the identification of the interference of the external device discharge signal to the device under test, plays an important role in improving the reliability and sensitivity of the detection and diagnosis of partial discharge of electrical equipment.
  • Figure 1 is a flow chart showing one embodiment of a method for discriminating signals and disturbances in ultra-high frequency partial discharge detection of an electrical apparatus according to the present invention
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing an arrangement structure of a road high frequency sensor in a signal detecting process according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 3 is a flow chart of a time delay calculation method according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 4 is a laboratory verification of the invention using a simulated GIS (Gas Insulated Combination)
  • FIG. 1 is a flow chart showing an embodiment of the method for identifying signals and interference in the ultra-high frequency partial discharge detection of the electrical device of the present invention. It includes the following steps:
  • GIS Global Insulated Combination
  • power transformers have high dielectric strength and breakdown field strength.
  • GIS Global Insulated Combination
  • breakdown occurs in a small range, a pulse current of a leading edge to a picosecond level is generated, and a UHF electromagnetic wave signal is radiated to the periphery, and the partial discharge can be detected by receiving the electromagnetic wave signal through the UHF sensor.
  • the four-way sensor is arranged through a four-element inverted T-shaped arrangement as shown in FIG.
  • the sensor, S 2 S 3 and so on, S 4 is higher than the other three, so that the positioning in the z direction of the power supply can be ensured, and the space can be positioned without blind spots.
  • the detection bandwidth of the device is 300MHz ⁇ 3GHz c
  • the position of the local discharge source P to be determined is (xy, z), the position of the device Si, y sl , z si ), and the propagation time of the power source P to the sensor:
  • the number of sensors is 4
  • the embodiment adopts an adaptive time delay calculation method based on the Nie small mean square algorithm (LMS algorithm), which has higher sensitivity than the time domain waveform method.
  • LMS algorithm Nie small mean square algorithm
  • xl (n) and ⁇ 2 ( ⁇ ) are two input signals (such as two of the four-way high-frequency signals), where ⁇ 2( ⁇ ) leads the xl(n) .
  • the LMS delay calculator automatically adjusts h(n) to bring its output closer to ⁇ ( ⁇ ), which is essentially a delayed signal, equivalent to inserting a signal into the signal x2(n). Delay to align the signals of the two channels. In the ideal case, the weighting coefficient corresponding to the actual delay in h(ii) will converge to 1 while the other parts converge to zero. Finally, in order to obtain the delay of the fractional sampling, the interpolation operation can be performed on h(n), and then the peak detection after the delay is performed to obtain the delay value of the two signals.
  • e(:n) is the difference signal after xl (n), x2(n) is modulated.
  • the simulated annealing algorithm can effectively avoid the local minima in the solution process and eventually tend to be globally optimal.
  • the specific implementation process is to bring the three delay values obtained into the formula (2) to solve the position of the power supply. Coordinates, the solution of the equations is simulated annealing algorithm, and the algorithm is solved as follows:
  • Step 1 Initialize the annealing temperature T k (can be set to 100), and generate a random initial solution X (ie, the initial estimated power supply position coordinates x() , y., z 0 ;);
  • Step 2 the following operations are repeatedly performed at a temperature T k, T k until the equilibrium temperature is reached:
  • Step 3 Annealing operation, T k +l: CT k , k-k+1 , where CG (0, 1). If the convergence judgment condition is satisfied, the annealing process ends, otherwise, go to step 2.
  • Step is to give a preliminary estimated coordinate value, then loop through the step 2, and finally get the final coordinate value.
  • the detected signal is from inside or outside the device, thereby distinguishing the partial discharge signal and the interference signal.
  • the power supply positioning result should be displayed at the power supply location.
  • the signal can be identified as a discharge signal. If the positioning result is external to the device or other devices, the signal can be identified.
  • the identification of the discharge signal and the interference signal is realized by the positioning of the discharge power source.
  • the conventional partial discharge detection anti-interference method starts from the detection signal itself, adopts filtering, waveform difference, etc., and the angle of the A t power supply of the present invention is particularly high, and particularly, the discharge signal generated by other devices and the discharge signal of the device to be detected can be performed. Differentiating can effectively improve the on-site detection sensitivity and reliability of partial discharge of electrical equipment.
  • the correctness and accuracy of the method were verified in the laboratory.
  • the GIS equipment was used for discharge positioning in the laboratory, and the power supply arrangement was as shown in Fig. 4.
  • the GIS to be tested is internally arranged with a discharge power supply analog device for internal discharge, and an external power supply is placed to simulate external device discharge disturbance.
  • the position of the discharge source is calculated by the selected delay calculation method and the positioning algorithm, and the results are shown in Table 1.
  • the internal discharge signal of GIS is radiated through the casing and the basin insulator, so the calculated position of the discharge power source coordinate may be the basin closest to the power supply. Insulator, there is a certain distance from the actual power supply position.
  • the position of the discharge source it can be determined that the first group of discharge signals are from within the GIS, and the second group of discharge signals are from outside the GIS, that is, the source of the discharge signal is determined.
  • Table i The calculated delay in the GIS model and the calculated discharge position

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  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Testing Relating To Insulation (AREA)

Abstract

一种电气设备特高频局部放电检测中信号与干扰的鉴别方法，包括如下步骤：a、利用四个传感器在待测设备附近进行特高频信号的采集，获得四路特高频局部放电信号；b、根据采集得到的四路特高频信号，采用基于最小均方算法的自适应时延计算法进行时延的计算，得到三个时延值；c、利用计算得到的三个时延值代入定位方程组，利用模拟退火算法进行求解计算出放电源的位置；d、根据放电源的定位结果，判定检测到的信号是来自设备内部还是外部，从而进行局部放电信号和干扰信号的鉴别。本发明能够实现和提高电气设备局部放电检测中放电信号和干扰信号的鉴别，特别是可实现外部设备放电信号对待测设备干扰的鉴别。

Description

技术领域
本发明涉及电气设备绝缘检测技术领域，具体是一种电气设备特 高频局部放电检测中信号与千扰的鉴别方法。
背景技术
局部放电检测是电力设备绝缘状态监测的重要手段，特高频检测 技术具有测量频率高、 频带宽、 信息量大、 抗千扰性强等优点， 因此 成为研究热点。 变电站属于强电磁千扰环境， 现场存在着电晕放电、 开关动作产生的冲击以及相邻高压电气设备内部的局部放电等。由于 强千扰信号在经过多种途径窜入测量系统后，幅值虽经衰减但仍可能 很高， 有些千扰信号与被测局部放电信号具有相同或类拟的特征， 更 为严重的是被测局部放电信号极易被千扰信号所淹没或千扰信号被 误认为成被测局放信号， 导致对有效信号的提取困难或造成误判。 因 此局部放电检测中千扰的鉴别和抑制问题仍有很大难度， 且相当重 要。
相关技术中电气设备局部放电特高频检测中千扰信号的剔除主 要是通过滤波、 时域波形判别等方法 但从实际的效果来看 这些方 法很难有效的区别千扰信号和放电信号，特别是千扰信号是来自外部 其它设备放电时， 其波形特征和频谱特征都与局部放电信号一致， 此 时则更加难以区分。 因此， 寻找一种有效的电气设备特高频局部放电 检测中放电信号和千扰信号的鉴别方法，实现千扰信号和放电信号的 有效区分， 是提高电气设备局部放电检测和诊断的科学性、 准确性和 可靠性的关键环节。
发明内容
本发明针对现有技术中对电气设备局部放电检测时千扰信号识 别的可靠性和准确姓比较低，特别是针对外部其它类似设备放电千扰 的问题，提^ "—种电气设备特高频局部放电检测中信号与千扰的鉴別 方法， 可从千扰源定位的角度解决上述问题。
—种电气设备特高频局部放电检测中信号与千扰的鉴别方法，包 括如下步骤：
a、 利用四个传感器在待测设备附近进行特高频信号的采集， 获 得四路特高频局部放电信号；
b、才艮据采集得到的四路特高频信号， 采用基于最小均方算法的 自适应时延计算法进行时延的计算， 得到三个时延值；
c、 利用计算得到的三个时延值代入定位方程组， 利用模拟退火 算法进行求解计算出放电源的位置；
d、根据放电源的定位结果 判定检测到的信号是来自设备内部 还是外部， 从而进行局部放电信号和千扰信号的鉴别。
进一步的 检测时将四个传感器排列成倒 T形，其中三个传感器 等高， 另外一个传感器高于其他三个。
进一步的，信号检测时采用高采.样率示波器进行特高频时域信号 的采集， 所述特高频传感器的检测带宽为 300MHz〜3GHz， 所述高采 祥率示波器的采祥率为 5GHz、 带宽为 iGHz。 进一步的， 假 ¾ ί局部放电源 Ρ 的位置为（x， y， z)， 传
3¾， ¾j，
j{x~xSi ÷ y~ys)'+{z~zSi)
( 1 ) 则步驟 c中的定位方程组为
f
y ,
Figure imgf000005_0001
其中 t12, ti3， ti4是相对第一路信号的什算时延， V是超高频信号 的传播速度， 在空气中约为 3xi08m/s。
进一步的，步驟 c中利用模拟退火算法进行求解什算出放电源的 位置的算法的求解过程如下：
步骤 1: 初始化退火温度 Tk， 产生随机初始解 X, 即初步估计的 放电源位置坐标；
步驟 2: 在温度 Tk下重复执行如下操作， 直至达到温度 Tk的平
(1)在解 X的邻域中产生新的可行解 x，;
(2)计算 x，的目标函数 flx')和 X的目标函数 ί)的差值 Δί^
(3)依照概率 min{i,
Figure imgf000005_0002
, 1]接受 χ，， 其中 random[0, 】]是 [0， 1]区间内的随机数。
步骤 3: 退火操作， Tk+i Tk, k-k+1, 其中 CG(0, 1)0 若满足 I断条件， 則退火过程结束， 否则， 转步骤 2„
本发明能够 提高电气设备局部放电检测中放电信号和千 扰信号的鉴别，特别是可实现外部设备放电信号对待测设备千扰的鉴 别， 对于提高电气设备局部放电的检测和诊断的可靠性、 灵敏性具有 重要作用。
附图说明
图 1 是本发明电气设备特高频局部放电检测中信号与千扰的鉴 别方法其中一个实施例的流程图；
图 2 是根据本发明实施例的信号检测过程中 路特高频传感器 的布置结构示意图；
图 3是根据本发明实施例的时延计算方法的流程图；
图 4是实验室利用模拟 GIS (气体绝缘组合电器 )验证本发明所
¾行的放电源布置图„
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图， 对本发明中的技术方案进行清楚、 图 1 所示为本发明电气设备特高频局部放电检测中信号与千扰 的鉴别方法其中一个实施例的流程图， 其包括如下步骤：
a、 利用四个传感器在待测设备附近进行特高频信号的采集， 获 得四路特高频局部放电信号。
运行中的电气设备，如 GIS (气体绝缘组合电器）和电力变压器， 其绝缘强度和击穿场强都很高。 当在很小的范围内发生击穿时， 将产 生前沿达到皮秒級的脉冲电流， 进而向四周辐射出特高频电磁波信 号， 通过特高频传感器接收此电磁波信号可实现对局部放电的检测。 将四路传感器经过如图 2所示的四元倒 T形的布置方式布置
备附近， 其中传感器 ， S2 S3等高， S4高于其他三个， 这样就可以 保证对放电源 z方向上的定位， 实现空间无盲点的定位。 信号检测时 采用
Figure imgf000007_0001
5GHz、 带宽 1GHz )
信号的采集， 特高: '器的检测带宽为 300MHz〜3GHzc
假设待定的局部放电源 P的位置为 (x y, z), '器 Si的位置 , ysl, zsi), 放电源 P到传感器 的传播时间:
Figure imgf000007_0002
在本发明实施例中，传感器的数量是 4个
- 下：
Figure imgf000007_0003
其中 ti 2 , t13 , t. 是相对第一路信号的计算时延， V是超高频信号 的传播速度，在空气中约为 3x I 08m/s。通过不同的算法求解此非线性 方程组 (2), 便可得到该方程组的近似数值解， 即放电源的位置坐标。
b、根据采集得到的四路特高频信号进行时延的计算， 得到三个时 延值 ;
关键:步骤，中国专利 200910085348
(发明名称： 变压器局部放电故障源的定位方法）采用计算两个信号 时域波形信号的起始时刻进行时延的计算， 但由于现场环境复杂， 信 乂准确确定， 导致该种计算方式误差较大， 因此本发明 实施例采用基于聂小均方算法 （LMS 算法） 的自适应时延计算法， 其相比时域波形法具有更高的什算灵敏度。 其算法示意图如图 3 所 示, 图中 xl (n), χ2( ι)为两路输入信号 （如四路特高频信号中的其中 两路） 其中 χ2(ιι)超前于 xl(n)。 从图中可以看出， LMS时延计算器 自动调节 h(n)， 使其输出逼近 χί (η), h(n)实质上是一个延迟信号， 相 当于在信号 x2(n)中插入一个延迟来使两个通道的信号对齐。 在理想 情况下 h(ii)中对应于实际时延处的加权系数会收敛到 1 , 而其他部 分则收敛到 0。 最后， 为获得分数倍采样的时延， 可以对 h(n)进行插 值操作，然后进行延迟之后的峰值检测，得到两路信号的时延值。 e(:n) 为 xl (n)， x2(n)经过调制处理之后的差信号。
c、 利用计算得到的三个时延值代入定位方程组 利用模拟退火 算法进行求解计算出放电源的位置。
模拟退火算法可有效避免求解过程中陷入局部极小并最终趋于 全局最优， 具体实施过.程是将得到的三个时延值带入公式（2 ) 进行 求解即可得到放电源的位置坐标， 该方程组的求解采用模拟退火算 法， 算法的求解过程如下：
步骤 1 : 初始化退火温度 Tk (可设为 100 ), 产生随机初始解 X (即初步估计的放电源位置坐标 x() , y。， z0；);
步骤 2: 在温度 Tk下重复执行如下操作， 直至达到温度 Tk的平 衡状态：
(1 )在解 X的邻域中产生新的可行解 x，;
(2)计算 x，的目标函数 fl x')和 X的目标函数 ί)的差值 Δί^ (3)依照概率 min{】， exp( Af/Tk)}>random[0， 1]接受 x' , 其中 raiidoin[0, i]是 [0， i]区间内的随机数；
步骤 3: 退火操作， Tk+l:CTk, k-k+1 , 其中 C G (0， 1)。 若满足 收敛判断条件， 則退火过程结束， 否则， 转步驟 2。
步骤〗是给一个初步估算的坐标值，然后通过步骤 2进行循环逼 近， 最终得到最终的坐标值》
d、根据放电源的定位结果 判定检测到的信号是来自设备内部 还是外部， 从而进行局部放电信号和千扰信号的鉴别。
检测时千扰信号如果来自设备内部，则放电源定位结果应显示放 电源位亍设备处， 則此时可将信号鉴别为放电信号， 如定位结果是设 备外部或其他设备， 则可将信号鉴别为千扰信号， 通过放电源的定位 实现放电信号和千扰信号的鉴别。
传统的局部放电检测抗千扰方法从检测信号本身出发， 采用滤 波、 波形区别等， 本发明 A t电源定位的角度出发， 特别是可将其他 设备产生的放电信号与待检测设备的放电信号进行区分，可有效的提 高电气设备局部放电的现场检测灵敏度和可靠度。
在实验室中验证了本方法的正确性和准确性， 实验室中利用 GIS 设备进行了放电定位，其放电源布置如附图 4所示。待测 GIS内部布 置一个放电源模拟设备内部放电，外部布置一个放电源模拟外部设备 放电千扰。 用选择的时延计算方法和定位算法计算放电源的位置， 结 果如表 1所示。 GIS内部放电信号通过套管和盆式绝缘子辐射出来， 因此计算出所得的放电源坐标位置可能是与放电源距离最近的盆式 绝缘子， 与实际放电源的位置有一定的距离。 但是通过计算所得的放 电源位置基本可以判定第一组放电信号是来自 GIS内部，而第二组放 电信号来自 GIS外部， 即实现了对放电信号来源判断。 表 i GIS模型下计算的时延以及计算出的放电源位置
Figure imgf000010_0001
以上所述， 仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并 不局限于此，任何属于本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范 围内，可轻易想到的变化或替换 ,都应涵盖在本发明的保护范围之内。 因此， 本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims

1、 一种电气设备特高频局部放电检测中信号与千扰的鉴別方 法， 其特征在于包括如下步骤：
a, 利用四个传感器在待测设备附近进行特高频信号的采集， 获 得 路特高频局部放电信号；
b、根据采集得到的四路特高频信号， 采用基于最小均方算法的 自适应时延计算法进行时延的计算， 得到三个时延值；
利用计算得到的三个时延值代入定位方程组， 利用模拟退火 算法进行求解计算出放电源的位置；
cU根据放电源的定位结果， 判定检测到的信号是来自设备内部 还是外部， 从而进行局部放电信号和千扰信号的鉴别-
2、 如权利要求 1所述的电气设备特高频局部放电检测中信号与 千扰的鉴别方法， 其特征在于： 检测时将 is?个传感器排列成倒 T形， 其中三个传感器等高， 另外一个传感器高亍其他三个。
3、 如权利要求 1所述的电气设备特高频局部放电检测中信号与 千扰的鉴别方法， 其特征在于： 信号检测时采用高采样率示波器进行 特高频时域信号的采集， 所述特高频传感器的检测带宽为 300MHz〜3GHz， 所述高采样率示波器的采样率为 5GHz、 带宽为 iGHz。
4、 如权利要求 1所述的电气设备特高频局部放电检测中信号与 千扰的鉴别方法，其特征在于：假设待定的局部放电源 P的位置为 (x， y, z), 传感器 的位置为 ( ， ysl, zsi), 放电源 P到传感器 的传播 时间为
Figure imgf000012_0001
(z - ί vxfr
+ Gv―) ： y ~ J(x ~ i 0'- i, 、 其中 ti2 in, ii4是相对第一路信号
Figure imgf000012_0002
播速度， 在空气中约为 3xl08m/s
5、 如权利要求
千扰的鉴别方法 其特征在于： 步骤
Figure imgf000012_0003
计算出放电源的位置的算法的求解过程如下：
步骤 1: 初始化退火温度 Tk， 产生随机初始解 X
Figure imgf000012_0004
放电源位置坐标；
步骤 2: 在温度 Tk下重复执行如下操作， 直至达到温度 Tk的平 衡状态：
邰域中产生新的可行解 χ';
ί')和 X的目标函数； ί)的差值
Figure imgf000012_0005
miii jl , exp(-Ai//Tk) } >random[0 , Γ|接受 χ' , 其中 randoiii[0, 1]是[0 1]区间内的随^；数；
步骤 3: 退火操作， Tk+l=CTk, k-k+1, 其中 CG(0 1)。 若满足 收敛判断条件， 則退火过程结束， 否则， 转步驟 2
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