吳勇勇，應(yīng)浩達(dá)，顧菁，康小平

(浙江寧波電業(yè)局，浙江 寧波 315000)

1 引言

GIS設(shè)備與敞開式輸變電設(shè)備相比，具有占地面積和空間小、安裝快、受外界環(huán)境干擾小、運(yùn)行安全可靠、利于環(huán)境保護(hù)、維護(hù)工作量少、檢修周期長(zhǎng)等一系列優(yōu)點(diǎn)［1，2］。由于上述優(yōu)點(diǎn)，自20世紀(jì)60年代開始，世界上已有上萬(wàn)個(gè)間隔投入使用，電壓從60kV發(fā)展到1100kV。

GIS在制造時(shí)出現(xiàn)的毛刺、安裝運(yùn)輸時(shí)部件松動(dòng)或接觸不良引起電極電位浮動(dòng)、運(yùn)行中絕緣老化、以及各種情況下可能出現(xiàn)金屬微粒等各種缺陷，都可能不同程度的導(dǎo)致GIS內(nèi)部電場(chǎng)發(fā)生畸變，使得局部電場(chǎng)加強(qiáng)而產(chǎn)生局部放電(Partial Discharge，簡(jiǎn)稱PD)。

對(duì)局部放電信號(hào)進(jìn)行有效的模式識(shí)別，可以進(jìn)一步準(zhǔn)確地了解和掌握GIS內(nèi)缺陷類型性質(zhì)和特征。GIS局部放電模式識(shí)別是通過(guò)監(jiān)測(cè)獲得GIS內(nèi)部局部放電信息，利用計(jì)算機(jī)及信號(hào)處理技術(shù)對(duì)放電信號(hào)進(jìn)行處理和提取，對(duì)內(nèi)部絕緣缺陷進(jìn)行描述和分類，以便進(jìn)一步判斷其絕緣可靠性。大量的研究表明，不同的放電類型對(duì)絕緣的危害程度不同。對(duì)于GIS來(lái)說(shuō)，內(nèi)部的電暈放電和金屬微粒雖然會(huì)導(dǎo)致SF6氣體的分解，但是由于絕大部分分解氣體又復(fù)合成SF6和新的SF6氣體不斷補(bǔ)充，對(duì)其絕緣性能影響并不大，只有緩慢的老化作用;但是發(fā)生在支撐絕緣子處的氣隙、金屬污染的放電將會(huì)給絕緣造成不可恢復(fù)的損傷，甚至使整個(gè)絕緣系統(tǒng)在短時(shí)間內(nèi)失效。因此，GIS局部放電檢測(cè)及其模式識(shí)別的研究，對(duì)于保證GIS的安全可靠運(yùn)行，掌握GIS的絕緣狀況及指導(dǎo)GIS的檢修工作有著十分重要的意義。

2 GIS故障類型

引發(fā)GIS故障的缺陷類型分布如圖1所示。可見(jiàn)故障當(dāng)中自由微粒及異物故障、接觸不良發(fā)生的故障、由于潮濕引起的故障以及絕緣子上發(fā)生的故障占多數(shù)。通常情況下，GIS中絕緣故障的發(fā)生發(fā)展過(guò)程都是從局部放電開始的，而局部放電則是由于局部電場(chǎng)畸變引起的。GIS中有可能引起電場(chǎng)畸變的主要絕緣缺陷包括:自由金屬微粒、金屬突出物、絕緣子氣隙、絕緣子表面金屬污染物、懸浮電極等，其示意圖如圖2所示。因此，局部放電檢測(cè)是GIS絕緣狀態(tài)監(jiān)測(cè)與評(píng)估的有效手段。

圖1 不同缺陷導(dǎo)致的故障率

圖2 絕緣缺陷示意圖

3 GIS故障檢測(cè)方法

局部放電發(fā)生時(shí)伴隨有物理的、化學(xué)的、光的、電以及磁的效應(yīng)。從原理上講，上述任何一種現(xiàn)象都可以用來(lái)揭示局部放電現(xiàn)象［3］。實(shí)用的GIS的局部放電檢測(cè)方法大致可以分為以下五種:

(1)耦合電容法

又稱為脈沖電流法，其基本原理是IEC60270推薦的方法。該方法需要高質(zhì)量的高壓電源與耦合電容器，通常作為GIS的出廠試驗(yàn)及驗(yàn)收試驗(yàn)方法。而將該方法用于GISPD在線監(jiān)測(cè)時(shí)，通過(guò)用貼在GIS外殼上的電容電極來(lái)耦合由于局部放電而在導(dǎo)體芯上引起的電壓變化。該方法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，便于實(shí)現(xiàn)，但應(yīng)用于現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量時(shí)，環(huán)境的電磁噪聲使局部放電信號(hào)難以識(shí)別，靈敏度也低，因此這種方法的推廣受到了很大限制。

(2)超高頻法

GIS的電場(chǎng)強(qiáng)度為幾十甚至幾百kV/cm，在局部放電發(fā)生瞬間的du/dt很大。因此，GIS局部放電的一個(gè)顯著特點(diǎn)是電流脈沖上升時(shí)間及持續(xù)時(shí)間僅為納秒級(jí)，等值頻率在超高頻(Ultra High Frequency－UHF)范圍(300MHz ～ 3GHz)［4］，而且會(huì)激發(fā)出電磁波。由于GIS的同軸結(jié)構(gòu)，電磁波不僅可以在GIS內(nèi)部傳播，而且可以透過(guò)盆式絕緣等非金屬部件泄漏到GIS外面。超高頻法的基本原理就是使用UHF天線來(lái)檢測(cè)GIS局部放電產(chǎn)生的電磁波。它最主要的優(yōu)點(diǎn)是靈敏度高，抗干擾能力強(qiáng)，并能夠根據(jù)電磁波從放電源到不同傳感器的時(shí)間差對(duì)放電源進(jìn)行定位。它對(duì)傳感器的設(shè)計(jì)、阻抗匹配、放大器的帶寬和噪聲抑制要求很高，同時(shí)要求有多通道寬帶數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，相比于脈沖電流法它的技術(shù)難度較大。

(3)超聲波法

該方法用腔體外壁上安裝的超聲波傳感器來(lái)測(cè)量局部放電產(chǎn)生的聲波振動(dòng)信號(hào)，是目前使用的除UHF方法之外最成熟和最廣泛的GISPD監(jiān)測(cè)方法。

(4)化學(xué)法

GIS發(fā)生局部放電時(shí)會(huì)引起SF6和雜質(zhì)的化學(xué)反應(yīng)，產(chǎn)生氣體分解物，化學(xué)檢測(cè)法就是通過(guò)檢測(cè)氣體生成物的含量來(lái)確定局部放電的嚴(yán)重程度。但GIS中的吸附劑和干燥劑可能會(huì)影響化學(xué)方法的測(cè)量;斷路器正常開斷時(shí)，電弧產(chǎn)生的氣體生成物也會(huì)對(duì)測(cè)量結(jié)果產(chǎn)生影響;脈沖放電產(chǎn)生的分解物會(huì)被大量的SF6氣體所稀釋，因此就局部放電監(jiān)測(cè)而言，化學(xué)方法的靈敏度很差。另外，該方法不能作為在線監(jiān)測(cè)的方法來(lái)使用，比較適合用作輔助方法分析GIS的絕緣故障。

(5)光學(xué)法

該方法用光學(xué)傳感器來(lái)檢測(cè)局部放電產(chǎn)生的光信號(hào)，光電倍增器可以監(jiān)測(cè)到甚至一個(gè)光子的發(fā)射，但是由于射線被SF6氣體和玻璃強(qiáng)烈吸收，導(dǎo)致應(yīng)用該方法存在檢測(cè)“死角”。該方法對(duì)于已知放電源位置的監(jiān)測(cè)比較有效，不具備對(duì)故障的定位能力。并且由于GIS內(nèi)壁光滑，光子容易發(fā)生反射，使檢測(cè)靈敏度降低。

將GIS局部放電各種主要檢測(cè)方法進(jìn)行比較，有以下基本結(jié)論:

(1)傳統(tǒng)的電測(cè)法主要適用于實(shí)驗(yàn)室測(cè)量。由于無(wú)線電干擾及外部電暈，測(cè)量時(shí)需要對(duì)試驗(yàn)回路采取必要的屏蔽措施，不適合現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量;

(2)化學(xué)方法由于太不靈敏而無(wú)法在給定的測(cè)試期間內(nèi)給出結(jié)果，只適用于運(yùn)行過(guò)程中的定期檢測(cè);

(3)聲學(xué)方法優(yōu)點(diǎn)是可在GIS外部進(jìn)行測(cè)量，并有較高的靈敏度，適用于委托試驗(yàn)和周期性的運(yùn)行試驗(yàn)之局部放電檢測(cè)。由于其檢測(cè)范圍有限，需要大量的傳感器，因此不適合在線監(jiān)測(cè);

(4)IEC60270推薦方法靈敏度較高，但測(cè)量時(shí)需要外部耦合電容，不宜應(yīng)用于運(yùn)行中的GIS;

(5)超高頻方法抗干擾能力強(qiáng)，能識(shí)別缺陷類型，而且現(xiàn)場(chǎng)定位精度高，很適合GIS在線監(jiān)測(cè)，但要獲得最大靈敏度，傳感器需要安裝在GIS內(nèi)部。

4 模式識(shí)別發(fā)展現(xiàn)狀

模式識(shí)別誕生于20世紀(jì)60年代，隨著40年代計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)，50年代人工智能的興起，模式識(shí)別在60年代初迅速發(fā)展成一門學(xué)科。它所研究的理論和方法在很多科學(xué)和技術(shù)領(lǐng)域中得到了廣泛的重視，推動(dòng)了人工智能系統(tǒng)的發(fā)展，擴(kuò)大了計(jì)算機(jī)應(yīng)用的可能性。幾十年來(lái)，模式識(shí)別研究取得了大量的成果，在很多領(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用。目前，模式識(shí)別技術(shù)已在語(yǔ)音識(shí)別、文字識(shí)別、圖象識(shí)別等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用，但它目前仍然是一門發(fā)展中的新興學(xué)科，新的理論和方法不斷出現(xiàn)，同時(shí)與其它學(xué)科相互結(jié)合和相互滲透，不斷推動(dòng)模式識(shí)別向前發(fā)展。90年代以來(lái)，模式識(shí)別方法開始應(yīng)用于局部放電類型的識(shí)別，以代替放電譜圖的目測(cè)判斷，顯著提高了識(shí)別的科學(xué)性和有效性。目前模式識(shí)別理論正在朝著智能化的方向發(fā)展，即增強(qiáng)系統(tǒng)的自適應(yīng)能力、學(xué)習(xí)能力以及容錯(cuò)能力等。局部放電模式識(shí)別技術(shù)的研究目前尚處于一個(gè)初級(jí)階段，一方面由于很多非確定性因素影響局部放電信號(hào)的采集，局部放電信號(hào)中又混雜著干擾信號(hào)，需要尋求更好的信號(hào)處理技術(shù)獲取準(zhǔn)確的局部放電信息;另一方面，對(duì)局放信號(hào)中所包含信息的內(nèi)涵及規(guī)律尚未完全清楚。因此，還需要更加深入地研究局部放電理論及其實(shí)際問(wèn)題。

5 模式識(shí)別研究?jī)?nèi)容

隨著計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)及人工智能的興起，模式識(shí)別在60年代迅速發(fā)展成一門學(xué)科，并在很多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。目前模式識(shí)別理論正朝著智能化的方向發(fā)展，即增強(qiáng)系統(tǒng)的自適應(yīng)能力、學(xué)習(xí)能力以及容錯(cuò)能力等。90年代以來(lái)，模式識(shí)別方法開始應(yīng)用于局部放電類型的識(shí)別，和傳統(tǒng)的依靠專家目測(cè)進(jìn)行放電類型判定相比，顯著提高了識(shí)別的科學(xué)性和有效性。但局部放電模式別技術(shù)的研究尚處于起步階段，一方面由于很多非確定性因素影響局部放電信號(hào)的采集，局部放電信號(hào)中又混雜著干擾信號(hào)，需要尋求更好的信號(hào)處理技術(shù)獲取準(zhǔn)確的局部放電信息;另一方面，對(duì)局部放電信號(hào)中所包含信息的內(nèi)涵及規(guī)律尚未完全清楚。因此，還需要更加深入地研究局部放電理論及其實(shí)際問(wèn)題。局部放電模式識(shí)別大致可以分為放電模式構(gòu)造、特征提取和模式分類三個(gè)主要部分。

3.1 放電模式

在不同的高壓電氣設(shè)備局部放電測(cè)量系統(tǒng)中，存在多種測(cè)量原理及方法，如脈沖電流測(cè)量法、電磁波測(cè)量法、超聲波測(cè)量法、光測(cè)量法、紅外測(cè)量法等，顯然，在不同的測(cè)量系統(tǒng)中，將會(huì)構(gòu)造不同的局部放電模式用于放電分析和絕緣診斷。局部放電模式主要包括PRPSA模式、PRPD模式、放電脈沖波形模式等三種主要應(yīng)用的局部放電模式。

3.2 局部放電模式特征參數(shù)提取

局部放電模式識(shí)別中，由于圖像或者波形所獲得的數(shù)據(jù)量是相當(dāng)大的，如果直接對(duì)放電模式進(jìn)行識(shí)別，將是很困難的。為了有效地實(shí)現(xiàn)分類識(shí)別，就要對(duì)原是數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，得到最能反映分類本質(zhì)的特征，這就是特征提取和選擇的過(guò)程。一般我們把原始數(shù)據(jù)組成的空間叫測(cè)量空間，把分類識(shí)別賴以進(jìn)行的空間叫做特征空間，通過(guò)變換，可把在維數(shù)較高的測(cè)量空間中表示的模式變?yōu)榫S數(shù)較低的特征空間中表示的模式。目前局部放電模式特征提取常用的方法主要有統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)法、分形特征參數(shù)法、數(shù)字圖像矩特征參數(shù)法、波形特征參數(shù)法、小波特征參數(shù)等。

3.3 局部放電模式識(shí)別分類決策

分類決策就是在特征空間中用統(tǒng)計(jì)的方法將識(shí)別對(duì)象歸為某一類別。分類問(wèn)題可以描述為:給定一個(gè)實(shí)例數(shù)據(jù)集合D，該集合中的每一個(gè)實(shí)例是變量A1，A2，……An和 C的一個(gè)取值組合，即:＜a1，a2，……an;c＞。尋找一個(gè)函數(shù)f(A)，對(duì)于任意實(shí)例＜a1，a2，……an＞，該函數(shù)可以正確輸出變量C的值c。習(xí)慣上將變量A1，A2，……An稱為屬性變量，變量C稱為類變量，實(shí)例數(shù)據(jù)集合D稱為訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)，并將學(xué)習(xí)所得的函數(shù)f(A)稱為分類器。作為分類器的函數(shù)f(A)表示從屬性變量A1，A2，……An到類變量C的一個(gè)映射。

在局部放電模式識(shí)別中，常常采用高維特征參數(shù)描述局部放電模式，高維特征值即對(duì)應(yīng)于上述＜a1，a2，……an＞，所面臨的問(wèn)題是采用何種分類器函數(shù)f(A)來(lái)區(qū)分放電模式。在模式識(shí)別中，常用的分類器有基于距離的模式分類器、線性及非線性分類器、聚類分析分類器、模糊識(shí)別分類器、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器等。

6 結(jié)論

對(duì)GIS內(nèi)的典型故障進(jìn)行了介紹，對(duì)比分析了不同監(jiān)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)，對(duì)現(xiàn)有故障模式識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了綜述，指出了模式識(shí)別的三個(gè)主要研究方向。

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