譚菊華，謝芳娟，吳福英

（1.南昌大學(xué)科學(xué)技術(shù)學(xué)院，江西南昌 330029；2.江西師范大學(xué)軟件學(xué)院，江西南昌 330022）

基于組合濾波器組的變壓器局部放電信號識別

譚菊華1，謝芳娟1，吳福英2

（1.南昌大學(xué)科學(xué)技術(shù)學(xué)院，江西南昌 330029；2.江西師范大學(xué)軟件學(xué)院，江西南昌 330022）

文中提出了一種基于組合濾波器組實(shí)現(xiàn)變壓器局部放電信號識別的算法。首先對變壓器局部放電信號進(jìn)行數(shù)學(xué)建模和噪聲分析，設(shè)計(jì)出對應(yīng)的抑制噪聲濾波器組合信號檢測濾波器組，通過將局部放電信號去噪。非線性放大，以及電壓抬升特征提取，最終結(jié)合閾值比較濾波器，實(shí)現(xiàn)對于局部放電信號的定位。所述算法可實(shí)時(shí)高效，對于仿真數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)均表現(xiàn)良好。

濾波器組；變壓器；局部放電

在現(xiàn)代化電網(wǎng)建設(shè)中，變壓器是實(shí)現(xiàn)電力傳輸，電網(wǎng)控制以及電能轉(zhuǎn)化的重要元件，扮演著重要的角色[1-3]。局部放電是造成變壓器等高壓設(shè)備故障的最主要原因之一，放電產(chǎn)生的絕緣擊穿效應(yīng)能夠造成變壓器漏電或癱瘓。因此，對于運(yùn)行中的變壓器設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)，快速的局部放電監(jiān)測，識別破危險(xiǎn)性的局部放電始終是電力控制研究領(lǐng)域的焦點(diǎn)[4-7]。

局部放電相對于正常的電能信號而言，屬于一種隨機(jī)突發(fā)事件，其產(chǎn)生的時(shí)間以及具有的能量有明顯的時(shí)變特性。同時(shí)，因局部放電會引起電路發(fā)生局部振蕩，使得局部放電信號同時(shí)會伴隨著電壓振動(dòng)產(chǎn)生，這種振動(dòng)使得局部放電具有非平穩(wěn)性[8-10]。雖采用經(jīng)典的信號分析手段可解決部分局部放電識別或去除噪聲的問題，但在識別的準(zhǔn)確度和效果上卻依然難以控制[11-12]。造成這一問題的部分原因是局部放電信號本身受到各種干擾，易淹沒在噪聲環(huán)境中；另一方面的原因在于缺少專門針對局部放電信號特性建立的識別技術(shù)，難以從信號的本質(zhì)上把握住局部放電的特點(diǎn)[12]。

不同研究者對上述問題提出自己的解決策略，通過小波分析以及結(jié)合功率譜估計(jì)，廣義雙譜估計(jì)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法，這些新的技術(shù)手段提升了變壓器局部放電信號的監(jiān)測精度。但在實(shí)際使用上，小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均不能實(shí)時(shí)進(jìn)行，而基于功率譜或多種特征融合的方法卻過于復(fù)雜，難以應(yīng)用于工業(yè)實(shí)踐中[3-9]。本文從變壓器局部放電的通用模型入手，分析局部放電信號的基本特點(diǎn)，以及影響局部放電信號監(jiān)測的噪聲特點(diǎn)，通過建立組合濾波器組，實(shí)現(xiàn)變壓器局部放電信號的監(jiān)測。

1 變壓器局部放電信號的數(shù)學(xué)建模

在我國，目前的高壓變壓器局部放電被定義為電壓超過252 kV，其在信號上，一般表現(xiàn)為一個(gè)短時(shí)沖擊，因?yàn)榫植糠烹姾?，會伴隨著電壓擊穿，所以最終信號整體近似可被表達(dá)成一個(gè)單邊衰減指數(shù)函數(shù)，單邊振蕩衰減指數(shù)函數(shù)，或雙邊衰減指數(shù)函數(shù)、雙邊振蕩衰減指數(shù)函數(shù)[5-6]，一般數(shù)學(xué)描述如下。

單邊衰減指數(shù)函數(shù)：

單邊振蕩衰減指數(shù)函數(shù)：

雙邊衰減指數(shù)函數(shù)：

雙邊振蕩衰減指數(shù)函數(shù)：

式中：A1，A2，A3，A4分別為信號的幅度；α1，α2，α3，α4分別為不同信號的衰減系數(shù)，這里約定衰減系數(shù)均為正數(shù)；t0為一個(gè)隨機(jī)數(shù)，服從均勻分布；ω2，ω4為不同的頻率信號；θ是一個(gè)隨機(jī)數(shù)，表示初始相位信息，服從均勻分布；u（t－t0）是以t0為分界時(shí)間的單位函數(shù)，當(dāng)t－t0≥0時(shí)，u（t－t0）為1，其他情況為0。

從圖1中可看出，變壓器局部放電信號一般包含一個(gè)快速明顯的電壓抬升過程，然后迅速的衰減，這種變化說明變壓器局部放電信號本身在頻譜上包含豐富的高頻信息，采用高通濾波器可有效的提取表征其電壓突變的信息。

2 變壓器局部放電信號的噪聲分析和建模

變壓器局部放電信號受到來自電路系統(tǒng)內(nèi)部熱噪聲，以及電壓傳輸過程的電壓波動(dòng)，同時(shí)還可能伴隨著監(jiān)測放電設(shè)備的測量噪聲。因此，變壓器局部放電信號的噪聲成分比較復(fù)雜，夾雜了白噪聲和有色噪聲[10-12]?，F(xiàn)有的文獻(xiàn)對變壓器噪聲的消除算法主要集中在處理變壓器局部放電信號的高頻噪聲，或者可能與監(jiān)測局部放電的方法相關(guān)，然而局部放電信號同時(shí)受到各種電壓波動(dòng)的低頻噪聲影響，因此合理的分析和去除變壓器局部放電信號的噪聲成分，對于準(zhǔn)確監(jiān)測變壓器局部放電故障十分重要。

圖1 4種常見的變壓器局部放電信號Fig.1 Four above-mentioned partial discharge signals of the transformer

變壓器局部放電信號的噪聲建模，本文主要考慮影響其最重要的低頻電壓波動(dòng)噪聲以及高頻熱噪聲，下面對應(yīng)給出其數(shù)學(xué)模型。

低頻電壓波動(dòng)噪聲：

高頻熱噪聲：r（t）=Xt，Xt=（xt1，xt2，…，xtm），xtj，j=1，2，…，m服從均值為0、方差為σ2的正態(tài)分布。

其中，Bi分別表示信號的幅度；ωi表示不同的頻率信號，ωi一般小于5 Hz的頻率成分；θi是一個(gè)隨機(jī)數(shù)，表示初始相位信息，服從均勻分布。

圖2 2種不同的變壓器局部放電噪聲信號Fig.2 Partial discharge noise signals of two different transformers

圖2詳細(xì)展示了低頻電壓波動(dòng)噪聲和高頻熱噪聲兩種不同的變壓器局部放電噪聲信號，對于實(shí)際的噪聲信號，這2種噪聲信號的加性疊加，可取得較好的近似效果。

3 組合濾波組設(shè)計(jì)以及性能分析

從前文的描述不難看出，實(shí)際采集的變壓器局部放電信號可看作為純粹的變壓器局部放電信號和噪聲信號的疊加信號，設(shè)計(jì)組合濾波器用來分析和提取局部放電信息，實(shí)際上就是將與監(jiān)測電壓快速提升過程無關(guān)的信息抑制或剔除的過程。因此，整個(gè)組合濾波器組可以由噪聲抑制濾波器組以及局部放電信號檢測濾波器組構(gòu)成。

噪聲抑制濾波器組，主要用于去除到信號的噪聲信息，本文采用正交鏡像濾波器和中值濾波器來削弱噪聲對于局部放電信號監(jiān)測的影響。正交鏡像濾波器，最初用于通信領(lǐng)域信號的傳輸和重建，該種濾波器的最大特點(diǎn)是，將輸入的信號進(jìn)行高頻和低頻的拆分，再基于拆分后的高低頻信號再次重新組合所述信號。換言之，這種操作可對信號的不同頻帶進(jìn)行分離，結(jié)合前文對于熱噪聲的分析，可以得出，熱噪聲主要集中在信號高頻部分，通過將拆分后的高頻信號歸零，或者選擇性歸零，再經(jīng)過信號重組，便可實(shí)現(xiàn)對于高頻熱噪聲的有效消除。圖3展示了鏡像濾波器分解重構(gòu)信號的一般流程。

圖3 鏡像濾波器分解重構(gòu)信號的一般流程Fig.3 General flow of the image filter decomposition reconstruction signal

本文選取了常見的n階消失矩db正交鏡像濾波器，用于實(shí)現(xiàn)消除熱噪聲的影響，接著采用中值濾波器作為非線性濾波器，去除低頻電壓波動(dòng)噪聲。

經(jīng)過噪聲消除，就能得到相對純粹的變壓器局部放電信號。這時(shí)，再進(jìn)行波形識別和檢測，實(shí)現(xiàn)對于電壓快速抬升變換的檢測。局部放電信號因波形特點(diǎn)，一般均比周圍的電壓幅度大，為了更好的突出這種變化，局部放電信號檢測濾波器組描述如下：

第一步，包含一個(gè)非線性放大濾波器，本文采用平方放大器用于放大局部放大信號；

第二步，包含一個(gè)低通濾波器，將放大的局部信號再通過一個(gè)漢明窗低通濾波器，將表征局部放電信號的部分頻帶保留，而將不屬于其部分的頻率信息剔除；

第三步，包含一個(gè)高通濾波器，本文采用一個(gè)帽型函數(shù)，將表現(xiàn)電壓跳變的信息突顯出來，而抑制無關(guān)信息；

第四步，包含一個(gè)閾值比較器，篩選出電壓跳變點(diǎn)，即發(fā)生了局部電壓跳變的位置。上述局部放電信號檢測濾波器組的一般流程如圖4所示。

圖4 局部放電信號檢測濾波器組的一般流程Fig.4 General flow of partial discharge signal detection filter banks

4 實(shí)驗(yàn)仿真和數(shù)據(jù)結(jié)果

本文首先采用了仿真數(shù)據(jù)驗(yàn)證，所述算法的準(zhǔn)確性，因?yàn)殡p邊衰減信號在信號特點(diǎn)上和單邊信號相一致，因此，仿真驗(yàn)證的數(shù)據(jù)采用單邊數(shù)據(jù)。采樣頻率為2 500 Hz，采樣時(shí)間為20 s，仿真的單邊衰減信號包含熱噪聲和低頻電壓波動(dòng)噪聲，下面展示一個(gè)典型的包含噪聲的仿真信號。

采用前文所述的濾波器組對上述信號進(jìn)行濾波處理，可檢測得到局部放電的準(zhǔn)確位置，見圖6，展示整個(gè)算法流程每一步處理得到的結(jié)果，結(jié)合圖5的仿真信號，展示一個(gè)局部放電濾波定位結(jié)果。

圖5 典型的仿真變壓器局部放電信號Fig.5 Typical simulation transformer partial discharge signal

從圖中得出，所述組合濾波器組可有效的定位和檢測出局部放電信號，并將其發(fā)生時(shí)刻準(zhǔn)確地進(jìn)行標(biāo)記和顯示，說明了所述算法的有效性。為了進(jìn)一步驗(yàn)證算法的可靠性，本文對歷史采集的多組局部放電數(shù)據(jù)進(jìn)行了算法驗(yàn)證，得到與仿真數(shù)據(jù)基本一致的結(jié)果，且局部放電的定位準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上。

圖6 本文所述組合濾波器用于進(jìn)行局部放電信號的檢測結(jié)果圖Fig.6 Results of the combined filter used to detect partial discharge signals

5 結(jié)語

基于組合濾波器組的變壓器局部放電監(jiān)測算法，可以準(zhǔn)確、高效地檢測變壓器的局部放電位置。進(jìn)一步研究將主要集中在上述閾值比較濾波器的優(yōu)化，采用動(dòng)態(tài)或自適應(yīng)的閾值比較濾波器，能更進(jìn)一步提高本算法的局部放電定位精度和準(zhǔn)確性。

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（編輯 張曉娟）

Transformer Partial Discharge Signal Recognition Based on Combined Filter Banks

TAN Juhua1，XIE Fangjuan1，WU Fuying2
（1.College of Science and Technology，Nanchang University，Nanchang 330029，Jiangxi，China；2.College of Software，Jiangxi Normal University，Nanchang 330022，Jiangxi，China）

This paper presents an algorithm for the identification of partial discharge signals in a transformer based on the combination filter banks.First，modeling and mathematical analysis of the transformer partial discharge signal are performed，and second，the filter is designed to suppress the noise detection signal corresponding to the filter，and the partial discharge signal is de-noised and amplified non-linearly and the voltage rise is raised for feature extraction.Finally，compared to the threshold filter，the positioning for the partial discharge signal is realized.Both the simulation data and the actual data suggest that the algorithm can be real-time and efficient and the proposed method can have an identification accuracy of more than 90%，which has the engineering application value.

filter banks；transformer；partial discharge

2016-05-27。

譚菊華（1980—），女，碩士，講師，研究方向?yàn)樾盘杺鬏敽碗娮幼詣?dòng)化設(shè)計(jì)；

謝芳娟（1985—），女，碩士，講師，研究方向?yàn)橥ㄐ偶夹g(shù)與信息處理；

吳福英（1979—），女，碩士，講師，研究方向?yàn)閳D像處理。

江西省教育科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目（GJJ151505）。

Project Supported by the Jiangxi Provincial Education Science and Technology Research Program（GJJ151505）.

1674-3814（2016）12-0082-04

TM855

A