楊森，熊俊，鄭服利，鐘少泉，羅林根

(1．廣州供電局有限公司電力試驗研究院，廣東 廣州 510410，2．上海交通大學 電氣工程系，上海 200240)

基于特高頻無線智能傳感器的局部放電定位法

楊森1，熊俊1，鄭服利1，鐘少泉1，羅林根2

(1．廣州供電局有限公司電力試驗研究院，廣東 廣州 510410，2．上海交通大學 電氣工程系，上海 200240)

鑒于傳統(tǒng)有線傳輸?shù)木植糠烹姳O(jiān)測系統(tǒng)需要鋪設信號傳輸線，安裝維護工作量大。研制了利用無線傳感網(wǎng)絡技術的UHF無線智能傳感器。同時為克服現(xiàn)有基于時延的UHF局部放電定位技術所帶來的昂貴硬件開銷等問題，提出了基于信號幅值強度分布的局部放電定位方法，具有低硬件成本及易實現(xiàn)性的特點，能很好的適應性復雜空間環(huán)境的影響。試驗結果表明，平均定位誤差為1.009 m，59%的定位誤差低于1 m，定位方差也較小，具有很好的推廣應用價值。

局部放電；特高頻；無線智能傳感器；信號幅值強度分布；神經(jīng)網(wǎng)絡

0 引 言

絕緣劣化是導致變電站裝置故障的重要原因之一[1]，導致這一類故障的主要原因有接觸不良、毛刺以及內(nèi)部有雜質(zhì)等[2]。由于這類故障存在，設備在投入運行后就會發(fā)生局部放電(Partial Discharge，PD)，然后進一步劣化絕緣，惡性循環(huán)后就容易造成絕緣擊穿，引發(fā)更大的事故。因此，局部放電位置的定位對于電力設備的安全運行至關重要。但是傳統(tǒng)的局放監(jiān)測系統(tǒng)需要鋪設信號傳輸線，安裝維護工作量大，增加了系統(tǒng)的復雜度和現(xiàn)場測試的工作量。本文提出基于無線傳感網(wǎng)絡技術來實現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測智能傳感節(jié)點之間數(shù)據(jù)和信息的傳輸，多個智能傳感器實現(xiàn)無線組網(wǎng)。實際應用中，智能傳感器在安裝、拆卸、移動方面具有現(xiàn)有系統(tǒng)不可比擬的靈活性。

基于UHF傳感器的局部放電定位算法可以利用與局部放電位置相關的參數(shù)[3]，例如到達時間(Time of Arrival, TOA)、到達時間差(Time Difference of Signals, TDOS)、到達角度(Angle of Arrival, AOA)以及接收信號強度等[4-6]。TOA、TDOA、AOA這三種方法都有著較高的精度，但是對于硬件和軟件的要求較高，價格昂貴，且在實現(xiàn)上有一定的困難，容易造成較大的誤差[7]。相比之下，基于接收信號強度的定位技術對于硬件的要求較小，易于實現(xiàn)[8]。因此，在UHF無線智能傳感器的基礎上，本文提出基于信號幅值強度分布的局部放電定位方法，首先給出了離線階段的信號幅值強度分布圖建立方法，包括測量方案、數(shù)據(jù)處理方法以及圖庫的建立等，然后應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法實現(xiàn)對局部放電準確定位，最后通過現(xiàn)場試驗驗證了本文提出方法的精確性和穩(wěn)定性。

1 UHF無線智能傳感器體系架構及實現(xiàn)

本文提出采用無線傳感網(wǎng)絡技術和超高頻電磁信號聯(lián)合的檢測方法，構想了一套可用于多種場合的電力設備局部放電在線檢測系統(tǒng)。檢測設備的組成框架示意如圖1所示，主要包括超高頻智能傳感器、無線傳感網(wǎng)絡和便攜式數(shù)據(jù)分析單元組成。每個設備可采用多個智能傳感器，用于檢測超高頻電磁信號；多個智能傳感器通過無線技術自動組網(wǎng)，每個智能傳感器有一個標識，通過無線網(wǎng)絡實現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸及共享，數(shù)據(jù)分析單元對多個智能傳感器獲得的超高頻電磁信號進行融合處理分析，給出缺陷定位和診斷結論。

圖1 基于UHF無線智能傳感器的局部放電檢測示意圖

UHF無線智能傳感器節(jié)點組成架構設計如圖2所示，由信號耦合器、信號調(diào)理模塊、局放脈沖參數(shù)提取模塊、電源模塊和無線組網(wǎng)通信模塊。信號耦合器實現(xiàn)特高頻、高頻或超聲信號的耦合接收；信號調(diào)理模塊包括濾波、放大、檢波等單元；局放脈沖參數(shù)提取模塊主要對調(diào)理后的局部放電信號進行采集和基本特征初步提??；無線組網(wǎng)通信模塊用于實現(xiàn)智能傳感器之間的無線自組網(wǎng)和無線授時同步。

UHF無線智能局放傳感器安裝方便，每個傳感器既可獨立運行，也可以形成自組織無線傳感器網(wǎng)絡實現(xiàn)多通道檢測。對于不同規(guī)模的設備只需配置不同數(shù)量的無線智能傳感器即可實現(xiàn)多個間隔或設備的完全覆蓋，系統(tǒng)結構靈活，擴展性極強。

圖2 UHF無線智能傳感器實現(xiàn)框圖

2 信號幅值強度分布法應用于局部放電定位

傳統(tǒng)的基于信號幅值強度的定位方法是基于測距法來實現(xiàn)的[9]。根據(jù)信號傳輸理論，無線電信號的強度是隨著距離的增大而減小的，量化這種衰減的模型主要有Shadowing模型[10]：

(1)

式中Pr(d)是距離信號源d處的信號強度；Pr(d0)是距離信號源d0處的信號強度，作為參考；n是衰減系數(shù)，其值受到環(huán)境的影響；Xσ是一個高斯隨機變量，其均值為0，標準差為σ。

根據(jù)Shadowing模型，理論上測得了信號強度就可以求出信號源與接收者之間的距離。例如現(xiàn)在有3個接收傳感器，已知其坐標分別為(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)、(x3,y3,z3)，信號源坐標設為(x,y,z)，并且測得了信號源與三個傳感器之間的距離d1、d2、d3，則可以列出方程組：

(2)

通過Newton迭代法等非線性方程組解法即可求得信號源坐標[11]。但是基于信號幅值強度測距的定位方法由于模型中的n和Xσ很容易受到環(huán)境的影響從而造成模型的不穩(wěn)定，在實際應用中存在較大的缺陷。

本文提出的信號幅值強度分布法作為一種場景分析法，可以較好地克服空間環(huán)境對定位的影響。具體實施時分為在離線階段建立信號強度分布圖及在線階段實現(xiàn)定位功能。假設局放源在測量點RPj處時，傳感器APi測得的局放信號強度為{φi,j(τ),τ=1,…,p,p>1}，其中p代表了測量次數(shù)，這樣便生成了反映被測環(huán)境中信號幅值強度的分布圖：

(3)

(4)

其中L表示傳感器個數(shù)，N表示測量點個數(shù)，p表示在每個測量點的測量次數(shù)，φi,j表示局放源在測量點RPj處時傳感器APi測得的局放信號強度均值(p次測量求均值)。Ψ的列向量Ψj=(φ1,j,φ2,j, …,φL,j)T，即為測量點RPj的強度分布圖，表征當局放源位于RPj點時所有傳感器的信號幅值。以此為依據(jù)來實現(xiàn)在線階段對局部放電進行精確定位。

3 信號幅值強度分布圖的建立

現(xiàn)場測試場地為某高壓實驗大廳，這里的空間環(huán)境和電磁環(huán)境都較為復雜，可以很好的模擬變電站的環(huán)境。UHF無線智能傳感器和測試現(xiàn)場如圖3所示。

測量點成網(wǎng)格狀均勻分布，間隔為1米，共49個并建立坐標系，四個傳感器AP1、AP2、AP3、AP4所在位置的坐標分別為(7, 7) (1, 7) (1, 1) (7, 1)。

具體方案為：使用標準局部放電源在每一個測量點放電10次，將4個UHF傳感器接收到的10次波形全部記錄下來。這樣一共采集到49*10=490個波形。經(jīng)過測量和數(shù)據(jù)處理后，得到了歸一化的信號幅值相對值。由此分別繪出4個UHF無線傳感器的信號幅值強度分布圖，如圖4所示。

從得到的信號幅值強度分布圖可以看出，局放源越靠近傳感器時，信號幅值相對越大，這是符合信號傳播模型的衰減趨勢的。而信號幅值強度分布圖的不規(guī)則性則來源于試驗場地復雜的空間及電磁環(huán)境的影響。對照場地平面圖可以看出，信號幅值強度分布圖能較好地反映出測試現(xiàn)場的空間信息。

圖4 信號幅值強度分布圖建立結果

4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的局部放電定位算法

基于信號幅值強度分布的定位法本質(zhì)上是一種模式識別方法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，較為適合模式識別[12]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡由輸入層、隱含層以及輸出層構成。由于每一個參考點有4個幅值，因此輸入層有4個神經(jīng)元；輸出的是放電源坐標(x，y)，所以輸出層有兩個神經(jīng)元；隱含層的神經(jīng)元數(shù)目經(jīng)過實驗選取為12個。

本文的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層和隱含層選用sigmoid函數(shù)：

(5)

式中hiddenj為第j個隱含層神經(jīng)元，wi,t為輸入層神經(jīng)元的權重，n為輸入層神經(jīng)元的數(shù)目。

在隱含層和輸出層直接采用線性傳輸函數(shù)。訓練算法選用Levenberg-Marquardt算法。該算法作為牛頓法的改進版本，能夠使網(wǎng)絡快速的收斂，其表達式為：

xk+1=xk-[JTJ+μI]-1JTe

(6)

式中JT為雅克比矩陣，e為網(wǎng)絡誤差向量。

如表1所示，訓練目標為神經(jīng)網(wǎng)絡輸出坐標與真實坐標的歐氏距離，小于0.001則停止迭代。

表1 定位結果

綜上結果可知，信號幅值強度分布法的定位精度明顯優(yōu)于幅值測距法，平均定位誤差為1.009 m。其中，幅值測距定位因為只計算一次所以沒有列出其方差。定位結果顯示了基于信號幅值強度分布的局部放電定位算法具有精度高和穩(wěn)定性好的特點。

5 結束語

本文提出了基于無線傳感網(wǎng)絡技術的UHF無線智能傳感器技術框架和實現(xiàn)方法，并以此為基礎，研究了基于信號幅值強度分布的局部放電定位方法。首先根據(jù)實際測量結果分析了基于幅值測距的定位方法在局部放電定位中的缺陷。然后，基于變電站復雜的地理環(huán)境和電磁環(huán)境，提出使用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡和信號幅值強度分布圖進行局部放電定位的方法。最后使用模擬的局部放電信號進行算法測試，得到以下幾點結論：

(1)相對于傳統(tǒng)的基于有線傳輸?shù)木址艡z測系統(tǒng)，無線智能傳感器能極大地提高現(xiàn)場檢測效率。

(2)無線智能傳感器信號幅值強度分布圖建立結果合理，較好地反映出了信號傳播模型的衰減趨勢以及空間信息。

(3)基于信號幅值強度分布的定位算法有著較好的精確性和穩(wěn)定性，結合其低的軟硬件成本，具有很好的實際應用價值。

[1] PORTUGUES I E, MOORE P J, GLOVER I A, et al. RF-based partial discharge early warning system for air-insulated substations[J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2009, 24(1): 20-28.

[2] RAMIREZ NINO J, RIVERA CASTANEDA S, GARCIA COLON V R, et al. Analysis of partial electrical discharges in insulating materials through the wavelet transform[J]. Computational Material Science, 1998, 9(3): 379-388.

[3] YAACOB M M, ALSAEDI M A, RASHED J R, et al. Review on partial discharge detection techniques related to high voltage power equipment using different sensors[J]. Photonic Sensors, 2014, 4(4): 325-337.

[4] 王沁，于鋒，張曉彤，等．一種基于能量衰減特征的無線傳感器網(wǎng)絡定位算法[J]．小型微型計算機系統(tǒng)，2009，30(6): 1082-1088.

[5] MAO GUOQIANG, FIDAN BARIS, ANDERSON BRIAN D O. Wireless sensor network localization techniques[J]. Computer Network, 2007, 51(10): 2529-2553.

[6] 鄧宏彬，賈云得，劉書華，等．一種基于無線傳感器網(wǎng)絡的星球漫游機器人定位算法[J]．機器人，2007，29(4): 384-388.

[7] SINAGA H H, PHUNG B T, BLACKBURN T R. Partial discharge localization in transformers using UHF detection method[J]. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation,2012,19(6): 1891-1900.

[8] 侯慧娟，盛戈皞，孫岳，等．基于電磁波信號傳播衰減模型的變電站局部放電定位方法[J]．電工技術學報，2014，29(6): 326-332.

[9] 劉懷東，吳賀，王曦冉，等．局部放電全站定位綜合算法[J]．中國電力，2014，47(11): 64-69.

[10] 彭宇倩，曾碧，肖紅，等．基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的實時動態(tài)參數(shù)定位方法[J]．計算機工程與設計，2014，35(10)：3679-3684.

[11] 侯慧娟，盛戈皞，苗培青，等．基于超高頻電磁波的變電站局部放電空間定位[J]．高電壓技術，2012，38(6): 1334-1340.

[12] 石曉偉．基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡和改進質(zhì)心算法的室內(nèi)無線定位技術的研究[D]．北京：北京工業(yè)大學，2012.

Partial Discharge Localization Based on UHF Wireless Smart Sensors

Yang Sen1, Xiong Jun1, Zheng Fuli1, Zhong Shaoquan1, Luo Lingen2

(1. Power Test & Research Institute, Guangzhou Power SupplyBureau Co. Ltd., Guangzhou Guangdong 510410, China，2. Department of Electrical Engineering,Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China)

Considering that the partial discharge (PD) detection system for traditional wire transmission requires huge workload of installation and maintenance due to inevitable laying of signal transmission lines. In this paper, a smart wireless UHF sensor is presented on the basis of wireless sensor network technology. On the other hand, in order to avoid high cost of hardware due to present UHF partial discharge localization based on time delay, it proposes a partial discharge localization methodology based on signal amplitude intensity distribution, which, characterized through low hardware cost and easy implementation, is highly applicable to complex spatial environment. Test results show that the mean localization error is 1.009 m, with 59% of localization errors under 1m, and that its localization variance is small. Thus, it has a good value for popularization.

partial discharge; UHF; wireless smart sensor; signal amplitude distribution; neural network

10.3969/j.issn.1000-3886.2017.02.034

TP212.6

A

1000-3886(2017)02-0110-03

楊森(1989-)，男，湖南人，助理工程師，長期從事高壓設備預防性試驗、狀態(tài)監(jiān)測新技術應用工作。 熊俊(1983-)，男，江西人，高級工程師，主要從事高壓設備預防性試驗管理、狀態(tài)檢測新技術應用與推廣。 鄭服利(1978-)，男，廣東人，工程師，長期從事高壓設備預防性試驗、狀態(tài)監(jiān)測新技術應用工作。 少泉(1973-)，男，廣東人，工程師，長期從事高壓設備預防性試驗、狀態(tài)監(jiān)測新技術應用工作。 羅林根(1982-)，男，福建人，博士，研究方向為輸變電設備狀態(tài)監(jiān)測，智能電網(wǎng)。

定稿日期: 2016-10-18

(1．廣州供電局有限公司電力試驗研究院，廣東 廣州 510410，2．上海交通大學 電氣工程系，上海 200240)

摘 要： 鑒于傳統(tǒng)有線傳輸?shù)木植糠烹姳O(jiān)測系統(tǒng)需要鋪設信號傳輸線，安裝維護工作量大。研制了利用無線傳感網(wǎng)絡技術的UHF無線智能傳感器。同時為克服現(xiàn)有基于時延的UHF局部放電定位技術所帶來的昂貴硬件開銷等問題，提出了基于信號幅值強度分布的局部放電定位方法，具有低硬件成本及易實現(xiàn)性的特點，能很好的適應性復雜空間環(huán)境的影響。試驗結果表明，平均定位誤差為1.009 m，59%的定位誤差低于1 m，定位方差也較小，具有很好的推廣應用價值。