李 濤 陳巍家
(湖南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院 長沙 410082)
在電力系統(tǒng)中,變壓器作為電力能源變送和分配的主要樞紐,其安全性和穩(wěn)定性對電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。因此,對變壓器的檢修是必不可少的。
目前,廣泛使用的變壓器在線檢測方法主要有:油中氣體分析法(Dissolved Gas Analysis,DGA)和糖醛分析法。DGA 可以知道變壓器內(nèi)部的故障程度,但是并不能發(fā)現(xiàn)故障的具體位置,同時靈敏度不高,故障發(fā)現(xiàn)相對滯后[1-3]。糖醛分析法檢測絕緣層老化情況,對使用了一定年限的變壓器檢測效果較好,但是對于新安裝的變壓器檢測效果不佳[4,5]。此外還可以直接通過紅外線來監(jiān)測變壓器的內(nèi)部的溫度,或者直接在變壓器內(nèi)部安裝攝像頭進(jìn)行視頻監(jiān)控,利用圖像識別技術(shù)發(fā)現(xiàn)變壓器內(nèi)部機(jī)械故障[6]。近年來,國內(nèi)外學(xué)者引入模糊理論、灰色理論等方法將以上提到的各種在線監(jiān)測實(shí)驗(yàn)和歷史數(shù)據(jù)、運(yùn)工狀況信息進(jìn)行綜合嘗試著建立一個系統(tǒng)的變壓器狀態(tài)評估體系[7-9]。本文提出的基于符號動力學(xué)的在線檢測方法可以作為該體系考量的重要指標(biāo)之一。
本文提出了基于符號動力學(xué)的對變壓器內(nèi)部早期故障進(jìn)行檢測并對變壓器的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評估的方法。首先通過仿真變壓器的內(nèi)部故障狀態(tài),獲取故障狀態(tài)下的電流數(shù)據(jù)運(yùn)用符號動力學(xué)方法與同負(fù)載下正常電流數(shù)據(jù)對比,以驗(yàn)證有效性。文中使用符號動力學(xué)模型中的共同信號指標(biāo)(Common Signal Index,CSI)來評估信號的畸變,同時,還將統(tǒng)計學(xué)方法柯爾莫戈洛夫-斯米爾洛夫檢驗(yàn)(Kolmgorov- Smirnov,KS)加入對比進(jìn)行輔助驗(yàn)證。目前常用的變壓器仿真方法分為數(shù)學(xué)關(guān)系仿真和矩陣表達(dá)仿真。數(shù)學(xué)關(guān)系通過建立變壓器的工作數(shù)學(xué)關(guān)系,實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)函數(shù)來構(gòu)建整個仿真模型[10]。矩陣表達(dá)仿真通過描述變壓器各個繞組之間的物理量關(guān)系進(jìn)行仿真,同時,矩陣仿真方法還可以仿真變壓器所處的電網(wǎng)環(huán)境,因此該方法所考慮的環(huán)境因素變量較多[11]。為了較好地說明符號動力學(xué)的有效性,本文采取了數(shù)學(xué)關(guān)系仿真法,忽略了電網(wǎng)環(huán)境對變壓器內(nèi)部故障的影響。在完成仿真理論驗(yàn)證之后,本文將利用變壓器內(nèi)部故障的現(xiàn)場數(shù)據(jù)對符號動力學(xué)方法進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證。
常見的變壓器內(nèi)部電氣故障包括匝地短路、相間短路、匝間短路和鐵心故障。其中,匝間短路故障最為常見,因此本文將匝間故障作為仿真和實(shí)驗(yàn)的對象。本文的目標(biāo)是利用符號動力學(xué)的方法對早期內(nèi)部故障進(jìn)行有效檢測。
本文介紹一種以磁鏈作為中間變量聯(lián)系電流和電壓的變壓器的數(shù)學(xué)模型[10]。
1.2.1 磁鏈方程
變壓器每一個繞組的磁通由主磁通和漏磁通組成,可以用如下公式表示
式中,1l?和l2?分別為繞組1 和2 的漏磁通;m?表示主磁通。
設(shè)繞組1 的匝數(shù)為N1,根據(jù)磁鏈的定義有
磁動勢乘磁阻等于磁通,式(3)改寫為
式中,繞組1 的磁動勢為N1i1;其漏磁通磁路的磁阻為Rml1;主磁通磁路磁阻為Rmm。
同理,對于繞組2 的磁鏈有
圖1 變壓器模型Fig.1 The model of transformer
根據(jù)磁鏈的定義,式(4)和式(5)可以改寫為
式中,L11、L22分別為繞組1 和繞組2 的自感;L12為互感。
L11可以看成是繞組1 的漏電感和電流i1單獨(dú)在繞組1 上起作用的電感的和。因此有
同理
根據(jù)匝比有
1.2.2 感應(yīng)電壓方程
根據(jù)感應(yīng)電壓的定義,在考慮匝數(shù)的情況下,磁鏈的變化率即為感應(yīng)電壓。利用式(5)的磁鏈表達(dá)式可以得到感應(yīng)電壓的表達(dá)式
考慮繞組的阻抗壓降,繞組端電壓的電壓公式為
1.2.3 仿真模型
使用磁鏈作為中間變量表示電壓,式(13)和式(14)可以表示為
式中
利用磁鏈表達(dá)式對式(17)和式(18)作變形得到
將式(20)和式(21)代入式(19)有
再用電流公式(20)和式(21)代入電壓公式(15)和式(16)得到積分形式的電壓和磁鏈的關(guān)系公式
這樣式(20)~式(24)就構(gòu)成了由磁鏈、電壓和電流描述的變壓的仿真模型。在仿真的時候如果要考慮鐵心飽和的情況,可以在式(22)中加入一項(xiàng)Δφ/xml,Δφ表示飽和磁通和當(dāng)前磁通的差值,這樣隨著繞組磁通的增加,主磁通不會無限增加,模擬了鐵心飽和的情況。
符號動力學(xué)起源于對動力系統(tǒng)的研究,但發(fā)展迅速,其研究領(lǐng)域已經(jīng)不局限于動力系統(tǒng)。由于符號動力學(xué)自身的特點(diǎn),其在數(shù)據(jù)的表示、傳輸和線性代數(shù),生物醫(yī)療等方面都有很好的應(yīng)用[12,13]。
在研究動力系統(tǒng)時符號動力學(xué)將系統(tǒng)狀態(tài)取值空間進(jìn)行劃分,每一個劃分表征系統(tǒng)的一個狀態(tài)。對系統(tǒng)的觀察結(jié)果是相空間中的一條軌道,用相應(yīng)的符號代表系統(tǒng)狀態(tài)之后,就獲取了符號化表達(dá)。這是對信號的粗?;枋?,同時保留了魯棒性和信號的特征。在故障檢測中,變壓器是非線性系統(tǒng),正常和故障信號是變壓器系統(tǒng)的兩種不同狀態(tài),故障的發(fā)現(xiàn)可以認(rèn)為是計算相空間中兩個信號軌道之間偏離程度。
符號動力學(xué)的第一步工作是通過相空間劃分將連續(xù)信號轉(zhuǎn)化為符號序列。相空間的劃分依賴于映射函數(shù),最簡單一種映射函數(shù)的是單峰映射,其形式為ωn+1=f(μ,ωn),這里的μ為參數(shù)或者參數(shù)的組合[14]。相空間劃分的目的是得到一個對原信號有最佳表達(dá)符號序列,因此可以依據(jù)信號的變化、最大熵或者分層的辦法對相空間進(jìn)行劃分[15]。本文采取基于最大熵的相空間劃分法,以保證符號化的序列最大限度地保留原信號的特征[15]。另外,在進(jìn)行序列化之前,為了確保算法的速度,可以選擇依據(jù)奈奎斯特抽樣定理對原信號進(jìn)行抽樣,減少信號的采樣點(diǎn),以適應(yīng)檢測方法實(shí)時性的需求。
獲取了系統(tǒng)在不同狀態(tài)下的符號序列之后,就可以利用符號動力學(xué)來檢測信號差異程度。在故障檢測應(yīng)用中,符號動力學(xué)方法基于如下基本理論:①在較短的時間段內(nèi),系統(tǒng)的行為可以看成是不變的;②如果系統(tǒng)發(fā)生故障,那么在一個較長的時間段內(nèi)這個故障可以被觀察到[16]。
在進(jìn)一步闡釋之前,先給出一些符號動力學(xué)定義[17]。詞:符號序列中,連續(xù)的一個或幾個符號的組合。字典:一個信號序列中,所有的可能出現(xiàn)的詞的組合。頻次:在這個字典中,某個詞出現(xiàn)的次數(shù)。頻率:在這個字典中,某個詞出現(xiàn)的次數(shù)與字典中詞數(shù)的比值。
每次考慮符號序列中的一個詞插入字典,詞的長度從1 開始增長直到規(guī)定的最大詞長Nmax。對于長度不足的詞,多余的符號位置用0 代替。字典的最后一列附加每一個詞對應(yīng)的頻率。圖2展示了字典的形成和結(jié)構(gòu)。字典的詞數(shù)可以用式(2)計算。
式中,N為序列中符號數(shù)。
圖2 字典的結(jié)構(gòu)Fig.2 The structure of the dictionary
共同信號指標(biāo)是衡量兩個信號差異程度的指標(biāo)。待比較的兩個信號經(jīng)過序列化之后轉(zhuǎn)換成字典,然后計算出字典中詞的頻率,CSI 是和詞頻有關(guān)的參考標(biāo)量。符號動力學(xué)中有下列5 種CSI 可以使用。
式中,N為兩個字典中都出現(xiàn)的詞的總數(shù);fxi、fyi為信號在各自的字典中第i個詞的頻率。
在仿真中,通過對比健康和故障狀態(tài)下的一次電流,可以確定在變壓器所處的運(yùn)行狀態(tài),比較過程如圖3所示。為健康和故障狀態(tài)下的一次電流符號序列數(shù)據(jù)分別構(gòu)造兩個獨(dú)立的字典。
圖3 信號的比較Fig.3 The comparison of signals
逐行對比兩個字典選出相同的詞構(gòu)建新的共同詞字典,將詞在各自原字典中的頻率分別附加在字典最后,再通過CSI 公式計算差異程度。
KS 檢驗(yàn)也是用于檢查兩個信號相似程度的方法。它是一種統(tǒng)計學(xué)方法,已知兩個信號序列的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù),可以利用KS 算法得出衡量這兩個分布的差異的變量[18]。
已知容量為M和N的樣本X1X2…XM,Y1Y2…YN,對于所有的采樣點(diǎn)t,將兩個信號的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)定義為
在KS 測試中檢測兩種假設(shè):
H0:FM(t) 對于所有的t都等于GN(t)
H1:至少有一個t使得 :FM(t) 不等于GN(t)
定義k為M和N的最大公約數(shù)。那么KS 雙邊雙樣本檢驗(yàn)統(tǒng)計量J可以被定義為
將X和Y歸并且按升序排列,用Z(i)表示其中的數(shù)據(jù),那么J可以被寫成
當(dāng)樣本很大的時候,上面的雙邊雙樣本統(tǒng)計量J可以被寫成
式中,L=M+N。
對于大樣本定義概率[18]
定義Q函數(shù)為[18]
這樣計算得到檢驗(yàn)統(tǒng)計量J*即可代入Q函數(shù)求解概率,式(36)表示以什么樣的概率拒絕假設(shè)H0。
為了檢查符號動力學(xué)的有效性,本文分別在仿真數(shù)據(jù)和現(xiàn)場故障數(shù)據(jù)上做了實(shí)驗(yàn)。在正式實(shí)驗(yàn)之前,首先對5 個CSI 公式和MEP 算法進(jìn)行測試。
通過一些簡單的序列數(shù)據(jù)來測試CSI,并且合理選擇算法中所用參數(shù)的數(shù)值。合理的CSI 應(yīng)該滿足隨著信號之間的差異程度變大,CSI 呈正相關(guān)或者反相關(guān)。
簡便起見,在CSI 測試中,本文使用了標(biāo)準(zhǔn)正弦信號和相位從 0°~90°移動的正弦信號進(jìn)行對比,對比結(jié)果如圖4所示。由圖4可知,CIS1和CSI5都整體隨著信號相位差異增大而減小,而CSI1的起始點(diǎn)為0.5,故本文接下來的測試將選擇CSI1作為信號差異度指標(biāo)。
圖4 CSI 的比較Fig.4 The comparison of CSIs
圖5給出了信號長度變化對CSI 的影響效果。由圖5可知,周期數(shù)的增長整體上會導(dǎo)致CSI 的變化速度減慢,影響區(qū)分能力。這是由于,周期變長會導(dǎo)致詞典中詞數(shù)的變多,從而每個詞的分?jǐn)?shù)頻率變小,最終將使得計算結(jié)果變小,整體上提高了兩個信號的相似度。因此,不需要太多的信號數(shù)據(jù)即可對故障進(jìn)行有效檢測。
圖5 信號長度的效果Fig.5 The effect of the length of the signal
圖6顯示增加字典字長,信號的粗?;潭认陆担瑢⒃黾訉π盘柕膮^(qū)分能力,但同時增加計算時間。因此本文取字長等于4。
圖6 字長的效果Fig.6 The effect of the word length
當(dāng)對相空間進(jìn)行劃分的時候,直覺上可以知道,在信號變化較劇烈的地方應(yīng)該給予更多的符號進(jìn)行表達(dá),而在信號單調(diào)變化的地方可以適當(dāng)減少劃分次數(shù),因此基于最大熵的劃分與傳統(tǒng)的均勻劃分法不同,在劃分?jǐn)?shù)(即符號數(shù))一定的情況下 MEP可以確保符號化序列保留原信號最大的信息量,即最大熵。算法主要流程如下:將原始序列按數(shù)值升序排序,N為序列長度,K為劃分?jǐn)?shù),每連續(xù)的個(不大于N/K的最大整數(shù))信號點(diǎn)作為一個區(qū)域?qū)π盘栠M(jìn)行序列化,通過計算每一種劃分的熵,選擇出最佳的相空間劃分。具體過程見參考文獻(xiàn)[15]。
MEP 算法中,門限參數(shù)e決定最終相空間的劃分?jǐn)?shù)目,門限取值和相空間數(shù)目呈反相關(guān)關(guān)系。
圖7所示為門限參數(shù)e對CSI 的影響效果。由圖7可知,隨著門限參數(shù)取值的減小對信號的區(qū)分能力逐漸增強(qiáng),但同時需要更多的算法執(zhí)行時間。
圖7 參數(shù)e的效果Fig.7 The effect of the parametere
因此,需要在準(zhǔn)確度和計算時間上進(jìn)行取舍。為了達(dá)到區(qū)分的效果本文取門限參數(shù)e=0.2。
綜上所述,在后面的仿真測試中,本文將取最大字長等于4,門限參數(shù)e=0.2,進(jìn)一步做下面的測試。
利用前面介紹的仿真模型,本文實(shí)現(xiàn)了對變壓器匝間故障的仿真,仿真變壓器的參數(shù)如下:
利用仿真模型得到的數(shù)據(jù),本文進(jìn)行了簡單的驗(yàn)證,在負(fù)載一定的情況下,仿真了變壓器內(nèi)部故障匝數(shù)不同的8 種情況(故障情況模擬阻抗下降為原來的70%),計算參數(shù)選取如上節(jié)所述,在計算之前,根據(jù)奈奎斯特定理對信號進(jìn)行了抽樣降低數(shù)據(jù)量以保證計算速度,得到表1 中的結(jié)果。
表1 變壓器匝間故障測試Tab.1 Test on the transformer internal fault data
由表1 可知,符號動力學(xué)可以檢測出信號差異,且隨著故障程度加深,信號的差異增大,CSI 數(shù)值逐漸減小。KS 檢驗(yàn)也體現(xiàn)了隨著信號差異程度變大,兩個信號是相同分布的概率逐漸降低。
圖8為變壓器匝間故障的測試結(jié)果。整個算法的時間復(fù)雜度為O(n2)[15,17]。符號動力學(xué)算法執(zhí)行的平均時間為0.877 0s,可以滿足實(shí)時檢測的要求。
圖8 變壓器匝間故障測試Fig.8 Test on the transformer internal fault data
需要補(bǔ)充的是,這里只對變壓器的內(nèi)部匝間故障應(yīng)用了符號動力學(xué)驗(yàn)證。但因?yàn)槠渌? 個內(nèi)部故障的本質(zhì)都是內(nèi)部絕緣系統(tǒng)的問題,故表現(xiàn)在電流方程(方程中各個字母代表的物理量如第1 節(jié)所述)中都是一個隨著時間緩慢減小的阻抗r1+jxl1[16]。因此 MEP相空間劃分結(jié)合CSI 的判斷方法適用于其他的變壓器內(nèi)部故障。
本文取得了某變電站2012年3月1日11時35分變壓器區(qū)內(nèi)故障的一次電流數(shù)據(jù)。在電流數(shù)據(jù)上用符號動力學(xué)方法進(jìn)行分析,其結(jié)果見表2。
表2 變壓器現(xiàn)場數(shù)據(jù)測試Tab.2 Test on the field data of transformer
由于收集的數(shù)據(jù)表示變壓器內(nèi)部已經(jīng)發(fā)生短路,故計算得到的CSI 數(shù)值偏小,這樣的CSI 數(shù)值說明此時變壓器內(nèi)部已經(jīng)發(fā)生較嚴(yán)重的故障,這與實(shí)際情況吻合。實(shí)驗(yàn)表明在目標(biāo)信號較大的變化范圍中(從正常到短路),符號動力學(xué)算法的運(yùn)算時間穩(wěn)定,能夠判斷出信號差異程度,同時結(jié)合算法本身的魯棒性,可以認(rèn)為該方法具有一定的可靠性。根據(jù)上面的實(shí)驗(yàn)計算,用本文使用的參數(shù)和變壓器類型,可以簡單地設(shè)定狀態(tài),當(dāng)CSI<0.3時認(rèn)為變壓器需要檢修;0.3<CSI<0.4時處于警戒狀態(tài);CSI>0.4 說明變壓器還處在較健康的狀態(tài)。
本文提出了一種新的基于符號動力學(xué)的變壓器在線故障檢測方法。在信號序列化過程中為了使粗?;栃蛄锌梢宰畲笙薅鹊乇A粼盘柕奶卣?,本文引入了MEP 算法。在信號分析時使用CSI 作為故障程度的數(shù)值標(biāo)志,并根據(jù)CSI 為變壓器設(shè)置了健康、警戒、需要檢修三種狀態(tài)。結(jié)果分析中結(jié)合KS 檢驗(yàn)對比驗(yàn)證了符號動力學(xué)方法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,針對特定變壓器合理選取參數(shù),符號動力學(xué)可以有效地發(fā)現(xiàn)變壓器的早期內(nèi)部故障,為狀態(tài)檢修提供了依據(jù)。此外,建立符號動力學(xué)檢測系統(tǒng)相對傳統(tǒng)的檢測系統(tǒng)來說需要更少的傳感器設(shè)備,是一種更為經(jīng)濟(jì)簡單的檢測手段。
[1]廖瑞金,楊麗君,鄭含博,等.電力變壓器油紙絕緣熱老化研究綜述[J].電工技術(shù)學(xué)報,2012,27(5):1-12.
Liao Ruijin,Yang Lijun,Zhen Hanbo,et al.Reviews on oil-paper insulation thermal aging in power trans- formers[J].Transactions of China Electrotechnical Society,2012,27(5):1-12.
[2]趙笑笑,云玉新,陳偉根.變壓器油中溶解氣體的在線監(jiān)測技術(shù)評述[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2009,37(23):187-191.
Zhao Xiaoxiao,Yun Yuxin,Chen Weigen.Comment on on-line monitoring techniques for dissolved gas in transformer oil[J].Power System Protection and Control,2009,37(23):187-191.
[3]楊麗君,廖瑞金,孫會剛,等.變壓器油紙絕緣熱老化特性及特征量研究[J].電工技術(shù)學(xué)報,2009,24(8):27-33.
Yang Lijun,Liao Ruijin,Sun Huigang,et al.Inves- tigation on properties and characteristics of oil-paper insulation in transformer during thermal degradatoin process[J].Transactions of China Electrotechnical Society,2009,24(8):27-33.
[4]Morais R M,Mannheimer W A,Carballeira M,et al.Furfural analysis for assessing degradation of thermally upgraded papers in transformer insulation[J].IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation,1999,6(2):159-163.
[5]郭亞麗,張云懷,孫大貴,等.變壓器熱老化過程中糠醛變化的高效液相色譜研究[J].分析科學(xué)學(xué)報,2007,23(4):410-412.
Guo Yali,Zhang Yunhuai,Sun Dagui,et al.Studies on furfural amount by HPLC in heat ageing process of transformers[J].Journal of Analytical Science,2007,23(4):410-412.
[6]Prosr P,Brandt M,Mentlík V,et al.Condition assessment of oil transformer insulating system[C].International Conference on Renewable Energies and Power Quality:Granada,Spain,2010:23-25.
[7]張鐿議,廖瑞金,楊麗君,等.基于云理論的電力變壓器絕緣狀態(tài)評估方法[J].電工技術(shù)學(xué)報,2012,27(5):13-20.
Zhang Yiyi,Liao Ruijin,Yang Lijun,et al.An assessment method for insulation condition of power transformer based upon cloud model[J].Transactions of China Electrotechnical Society,2012,27(5):13-20.
[8]蔡紅梅,陳劍勇,蘇浩益.基于灰云模型的電力變壓器故障診斷[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2012,40(12):151-155.
Cai Hongmei,Chen Jianyong,Su Haoyi.Fault diagnosis of power transformer based on grey cloud model[J].Power System Protection and Control,2012,40(12):151-155.
[9]楊良軍,熊小伏,張媛.基于灰色關(guān)聯(lián)度和理想解法的電力設(shè)備狀態(tài)維修策略[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2009,37(18):74-78.
Yang Liangjun,Xiong Xiaofu,Zhang Yuan.Research on condition-based maintenance policy of electric power equipment based on grey correlation degree and TOPSIS[J].Power System Protection and Control,2009,37(18):74-78.
[10]李曉慶,陳爾奎,紀(jì)志成.基于MATLAB 單相變壓器的仿真建模及特性分析[J].變壓器,2005,42(3):48-54.
Li Xiaoqin,Chen Erkui,Ji Zhicheng.Simulation modelling and characteristic analysis of single-phase transformer based on MATLAB[J].Transformer,2005,42(3):48-54.
[11]Koochaki A,Kouhsari S M,Ghanavati G.Transformer internal faults simulation[J].Advances in Electrical and Computer Engineering,2008,8(2):23-28.
[12]Varga D,Loncar-Turukalo T,Bajic D,et al.Symbolic dynamic analysis of heart rate and blood pressuretime series of rats[C].International Symposium on IEEE Intelligent Systems and Informatics,2007:193-196.
[13]Kaddoum G,Gagnon F.Performance analysis of communication system based on chaotic symbolic dynamics[C].International Conference on IEEE Signals and Electronic Systems(ICSES),2010:307-310.
[14]Dale R,Spivey M J.From apples and oranges to symbolic dynamics:a framework for conciliating notions of cognitive representation[J].Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence,2005,17(4):317-342.
[15]Rajagopalan V,Ray A.Symbolic time series analysis via wavelet-based partitioning[J].Signal Processing,2006,86(11):3309-3320.
[16]Ray A.Symbolic dynamic analysis of complex systems for anomaly detection[J].Signal Processing,2004,84(7):1115-1130.
[17]Tewari D,Heydt G T.Load modeling utilizing symbolic dynamnics[J].IEEE Transactions on Power Engineering Review,2002,22(8):53-54.
[18]Fasano G,Franceschini A.A multidimensional version of the kolmogorov-smirnov test[J].Monthly Notices of the Royal Astronomical Society,1987,225:155-170.