唐琪

（廣東電網(wǎng)有限責任公司佛山供電局 廣東 佛山528000）

一種GIS設備局部放電在線監(jiān)測系統(tǒng)的設計

唐琪

（廣東電網(wǎng)有限責任公司佛山供電局 廣東 佛山528000）

通過分析GIS設備局部放電監(jiān)測的重要性，提出一種在線式局部放電監(jiān)測系統(tǒng)，可以實時的檢測出GIS設備的局部放電情況，并將局放數(shù)據(jù)采集、傳輸給后臺分析軟件，再通過實時分析，把局放相關的圖像和診斷結(jié)果顯示出來。接著設計了系統(tǒng)的硬件結(jié)構，系統(tǒng)分為傳感器，RF射頻處理單元，高速數(shù)據(jù)處理模塊和終端分析單元。然后通過混頻技術、數(shù)字濾波、小波變化和神經(jīng)網(wǎng)絡技術對局部放電信號進行了處理。最后對整個系統(tǒng)進行了功能驗證。

GIS設備；射頻處理；數(shù)字濾波；混頻技術；小波變換；神經(jīng)網(wǎng)絡

GIS全稱氣體絕緣全封閉組合電器，是電力系統(tǒng)的重要設備，由于其密封性很高，GIS很少需要維護，但是由于GIS內(nèi)部場強很高，一旦發(fā)生故障必將引起局部以致全部地區(qū)停電，甚至可能造成人員傷亡，到目前為止，國內(nèi)已發(fā)生多起由于GIS絕緣故障引起的GIS變電站事故。導致GIS設備故障的主要原因是其絕緣性能的劣化，當這種性能劣化沒有貫穿絕緣介質(zhì)時，常規(guī)的預防性試驗手段難以發(fā)現(xiàn)缺陷所在，而此時設備絕緣介質(zhì)中常常有局部放電產(chǎn)生，因此局部放電測試已經(jīng)越來越多地被運用到電氣設備的預防性試驗中，產(chǎn)生了良好效果[1-2]。當前的局放測試一般采用周期性測試，無法及時檢測出局部放電，也難以發(fā)現(xiàn)局部放電的演變趨勢，這樣就可能錯過了設備維護的最好時機。另外，周期性測試完全由試驗人員進行，也增加了試驗的人力成本。因此本文設計了一種在線式局部放電監(jiān)測系統(tǒng)，可以實時的檢測出GIS設備的局部放電情況，并將局放數(shù)據(jù)采集、傳輸給后臺分析軟件，再通過實時分析，把局放相關的圖像和診斷結(jié)果顯示出來。

1 系統(tǒng)設計

GIS局部放電在線檢測方法大體上可分為聲測法、化學法、脈沖電流法及特高頻法。特高頻法因具有抗干擾能力強、靈敏度高、實時性好且能進行故障定位的優(yōu)點，已成為目前GIS局部放電檢測技術中的主要方法。

圖1 GIS局放監(jiān)測系統(tǒng)

如圖1所示，本系統(tǒng)分為4個部分，分別是傳感器，RF射頻處理單元，高速數(shù)據(jù)處理模塊和終端分析單元。由于GIS設備安裝和運行的場所非常復雜，各種干擾信號都比較強。而根據(jù)實際的生產(chǎn)經(jīng)驗，這些干擾大多集中在頻率較低處，而GIS中發(fā)生的局部放電時，其信號的頻譜很寬，放電過程可以激發(fā)出從數(shù)赫茲的低頻到數(shù)千兆赫茲的超高頻電磁波信號。因此傳感器采用的是超高頻傳感器，它可采集到0.5 GHz以上頻段的局放信號，這樣在采集信號時便能規(guī)避掉大量的電磁干擾。本系統(tǒng)在GIS檢修孔處或盆式絕緣子上安裝多路超高頻傳感器獲取局放信號，實現(xiàn)了局部放電信號采集。此信號頻率很高，如果要直接進行實時的AD轉(zhuǎn)換和數(shù)字信號處理，對ADC和信號處理器的硬件要求很高，且效率低下，價格昂貴。因此信號須經(jīng)過RF射頻處理模塊進行濾波、前置放大、混頻及檢波等處理后，以1~10 MHz帶寬信號輸出，才能進入數(shù)據(jù)處理模塊。數(shù)據(jù)處理模塊主要包括高速ADC模塊和FPGA。本系統(tǒng)中，ADC模塊采用的14 bit，50 Msps，便可實現(xiàn)局放信號的同步采樣。FPGA采用的是賽靈斯公司的SX50，可以實時處理局放信號。通過小波分析等數(shù)字處理技術，在強噪聲背景下提取出局部放電信號并統(tǒng)一傳給DSP，經(jīng)集中處理后發(fā)給終端分析單元。最終由終端分析單元完成對局部放電信息的放電特征圖譜分析、識別和判定。

2 局放信號處理

由于傳感器所采集到得信號為特高頻信號，ADC和數(shù)據(jù)處理模塊無法直接處理，因此必須在采集后進行信號的預處理，先將信號通過LPF低通濾波器保留1.5 GHz以下頻率，進行射頻放大，然后將信號采用0.5~1.5 GHz掃頻處理方式，再通過三級混頻電路，這樣便可有效屏蔽干擾較大的頻段并提高系統(tǒng)的檢測靈敏度。然后再采用下變頻技術，使中頻輸出帶寬在10~20 MHz范圍內(nèi)可調(diào)，將特高頻信號轉(zhuǎn)換成便于AD采用及數(shù)字信號處理的信號頻帶，如圖2所示。

中頻信號通過ADC轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，進入數(shù)據(jù)處理模塊，并在此分離出局放特征信號。在分析GIS原始波形時發(fā)現(xiàn)場地內(nèi)可能存在強電磁干擾，例如移動通訊（2G3G4G）的干擾，或者地鐵運行所產(chǎn)生的干擾，這些干擾與局放信號一起經(jīng)過混頻電路進入數(shù)據(jù)處理模塊，給局部放電的診斷帶來不便[3-5]。這些干擾一般都集中在某處窄頻帶，因此只需對干擾信號進行歸類匯總，然后分別對各自的窄帶進行數(shù)字帶阻濾波即可大大削弱這些干擾，如圖3所示。

圖2 局放信號混頻處理電路

集中窄頻干擾削弱以后便可通過小波處理消除白噪聲，提取出局部放電波形。因為局放信號與白噪聲在小波分解的深度上分布規(guī)律并不一致，低尺度高頻系數(shù)中包含了絕大部分的白噪聲，高尺度系數(shù)中則集中了局放信號。因此便要使局放信號在小波分解以后盡可能集中在高尺度系數(shù)中，而且不能改變白噪聲的分布。本系統(tǒng)采用的是局放信號層層小波分解后低頻系數(shù)的能量損失最少為尋優(yōu)依據(jù)，逐層確定最優(yōu)的小波[6-7]。對于一維小波分解，首先定義Eb為近似系數(shù)bi在尺度i上的能量百分比，其表達式為：

上式中 bJ，k為近似系數(shù)，dJ，k為細節(jié)系數(shù)，J 為分解尺度，k為第j層近似系數(shù)。在此給定小波函數(shù)庫和小波分解層數(shù)J，運用文獻[8]介紹的一種算法，得到所有分階層上的最優(yōu)小波。然后選定各層最優(yōu)基小波進行相應層信號的分解、重構和比較，發(fā)現(xiàn)局放信號在信號分量b7上集中能量較大。信號經(jīng)小波分解后，小波閾值選用了軟閾值化函數(shù)來處理小波系數(shù)[9]，在此不予贅述。處理后的效果如圖4所示。

圖3 數(shù)字濾波集中干擾

圖4 小波噪聲處理

干擾較多部分是原始波形，比較平滑部分是通過小波處理后的波形，通過對比可知，該算法可以大大的削弱白噪聲，并且對集中性干擾也有很強的抑制作用，從而可以有效的提取局放信號。在通過FPGA數(shù)字處理后，各路局放信號會通過DSP發(fā)送給終端分析單元進行故障診斷。

故障診斷主要包含了特征指紋的提取和計算、指紋庫的管理和維護、模式識別等子功能模塊。它根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構的特點，采用了適當?shù)木幋a形式，構造有效的遺傳算子，將遺傳算法作為神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法，可實現(xiàn)GIS設備各種放電的模式識別。算法框架如圖5所示。首先利用自適應算法將神經(jīng)網(wǎng)絡定位在定位權空間全局最優(yōu)位置，然后進行局部搜索，使其收斂到最優(yōu)值[10-15]。

本系統(tǒng)主要根據(jù)GIS設備部內(nèi)可能發(fā)生的絕緣介質(zhì)放電、尖端放電、沿面放電、懸浮電極放電、自由粒子放電這5種放電模式的不同特征，通過大量樣本的統(tǒng)計分析，得到不同類型局部放電的頻譜和相位圖。然后將實測局放信號的頻譜和相位作為輸入，運用神經(jīng)網(wǎng)絡算法層層類比、搜索、收斂、篩選、提取，從而區(qū)分出不同的放電類型[16]，完成了局放信號的診斷，如圖6所示。

圖5 神經(jīng)網(wǎng)絡框架

圖6 神經(jīng)網(wǎng)絡信號處理

3 系統(tǒng)功能驗證

完成了系統(tǒng)設計后，對系統(tǒng)功能進行了驗證。通過模擬各種放電類型，校驗系統(tǒng)能否正確識別和診斷。在現(xiàn)場分別對尖刺放電、沿面放電、懸浮電極放電、自由粒子放電和絕緣缺陷放電進行了檢測，系統(tǒng)均能正確診斷出放電類型。

4 結(jié) 論

文中首先分析了GIS設備局部放電監(jiān)測的重要性，提出一種在線式局部放電監(jiān)測系統(tǒng)，可以實時的檢測出GIS設備的局部放電情況，并將局放數(shù)據(jù)采集、傳輸給后臺分析軟件，再通過實時分析，把局放相關的圖像和診斷結(jié)果顯示出來。接著將系統(tǒng)分為四個部分，分別是傳感器，RF射頻處理單元[17]，高速數(shù)據(jù)處理模塊和終端分析單元，并設計了系統(tǒng)的硬件結(jié)構。然后基于系統(tǒng)結(jié)構的特點對局部放電信號的處理過程進行了闡述。首先超高頻的信號進入RF射頻處理單元，通過混頻-下變頻技術變?yōu)橄到y(tǒng)可處理的頻率范圍，然后在高速數(shù)據(jù)處理模塊中通過數(shù)字濾波和小波變換大大削弱了集中干擾頻率和白噪聲干擾，提取了局部放電波形。最后在終端分析單元根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構的特點，采用了合適的編碼形式，應用于GIS超高頻局部放電的模式識別中，對各種模式的局部放電進行了識別。本文最后對整個系統(tǒng)進行了功能驗證，證明了系統(tǒng)設計的有效性。

[1]馮進，王永興.高壓電纜局部放電檢測技術的研究[D].大連：大連理工大學，2010.

[2]謝顏斌，唐炬.超高頻局部放電信號等效源數(shù)學模型及其與放電量的關聯(lián)分析[D].重慶:重慶大學，2010.

[3]李立學，江秀臣.GIS局部放電超高頻包絡檢測研究[D].上海：上海交通大學，2009.

[4]周倩，唐炬.組合電器局部放電超高頻信號數(shù)學模型構建和模式識別研究[D].重慶:重慶大學，2007.

[5]丁登偉，高文勝，劉衛(wèi)東.采用特高頻法的GIS典型缺陷特性分析[J].高電壓技術，2010，37（3）：706-710.

[6]李立學，騰樂天，黃成軍.GIS局部放電超高頻信號的包絡分析與缺陷識別[J].高電壓技術，2009，35（2）：260-264.

[7]王鵬，吳廣寧.方波脈沖電壓對局部放電特性及電機絕緣壽命影響機理研究[D].西安:西安交通大學，2009.

[8]張真，黃登山.神經(jīng)網(wǎng)絡在變壓器超高頻局部放電模式識別中的應用[J].山東大學學報，2004，34（3）：51-54.

[9]管小艷，王開榮.實數(shù)編碼下遺傳算法的改進及其應用[D].重慶:重慶大學，2012

[10]何蘭香，鄭殿春.基于T_S模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡局部放電模式識別方法[D].哈爾濱:哈爾濱理工大學，2009.

[11]沈煜，阮羚，謝齊家，等.采用甚寬帶脈沖電流法的變壓器局部放電檢測技術現(xiàn)場應用[J].高電壓技術，2011，37（4）937-943.

[12]鄭殿春.基于BP網(wǎng)絡的局部放電模式識別[D].哈爾濱:哈爾濱理工大學，2005.

[13]畢為民.變壓器局部放電監(jiān)測中以小波包去噪統(tǒng)計量識別放電模式的研究[D].重慶:重慶大學，2003.

[14]楊霽.基于小波多尺度變換的局部放電去噪與識別方法研究[D].重慶:重慶大學，2004.

[15]唐炬.組合電器局放在線監(jiān)測外置傳感器和復小波抑制干擾的研究[D].重慶:重慶大學，2004.

[16]袁江偉，石祥建.一種適用于變頻器低電壓穿越電源的三重Boost電路仿真及實驗分析 [J].供用電，2016（3）：68-75.

[17]王歡，李茹，王娜，等.輝光放電空氣等離子體改性聚砜膜的研究[J].西安工程大學學報，2015，29（1）：32-36.

Design of an on line monitoring system for partial discharge of GIS equipment

TANG Qi
（Foshan Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Corporation， Foshan 528000，China）

Through the analysis of the importance of GIS partial discharge monitoring，it puts forward an on-line partial discharge monitoring system.It can detect out situation of partial discharge in GIS and can send the data to the background analysis software.And then through real-time analysis，the local image and diagnostic results are displayed.Then the system is divided into the sensor，RF processing unit， high-speed data processing module and the terminal analysis unit， and designed the hardware structure of the system.Then， the partial discharge signals are processed by mixing technology， digital filter， wavelet transform and neural network technology.Finally， the function of the whole system is verified.

GIS equipment； radio frequency processing； digital filter； frequency mixing technique；wavelet transform；neural network

TN99

A

1674－6236（2017）12-0115-04

2016-05-25稿件編號：201605237

唐 琪（1983—），男，四川閬中人，碩士研究生，工程師。研究方向：電力試驗和研究。