余泳，郭文哲，陳媛媛，陳峰

（國(guó)網(wǎng)河南方城縣供電公司，河南 方城 473200）

金屬氧化物避雷器應(yīng)在系統(tǒng)標(biāo)稱電壓下運(yùn)行，但某些型號(hào)的避雷器，如變壓器中性點(diǎn)避雷器，其所標(biāo)識(shí)的系統(tǒng)標(biāo)稱電壓并不表示在所標(biāo)識(shí)電壓下的系統(tǒng)任何位置都能安全運(yùn)行。2007年，東北某電力公司在變電所擴(kuò)建增容工程施工中，誤將220kV主變壓器中性點(diǎn)避雷器安裝于主變一次主避雷器位置并通過(guò)驗(yàn)收投入運(yùn)行，避雷器處于嚴(yán)重超壓狀態(tài)下運(yùn)行。現(xiàn)對(duì)避雷器超壓運(yùn)行狀態(tài)的參數(shù)及避雷器超壓運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)判定方法進(jìn)行分析。

1 金屬氧化物避雷器目前診斷技術(shù)

金屬氧化物避雷器（簡(jiǎn)稱MOA）因其保護(hù)性能的優(yōu)越，閥片以及制造工藝質(zhì)量的成熟，已在電力系統(tǒng)中得到廣泛的使用。為了電網(wǎng)的安全運(yùn)行，按高壓設(shè)備運(yùn)行規(guī)程要求每年需做一次高壓絕緣試驗(yàn)，以便于對(duì)MOA進(jìn)行早期的故障診斷。但隨著發(fā)展的需要，對(duì)電網(wǎng)的供電可靠性和電能質(zhì)量要求不斷提高，每年一次的停電試驗(yàn)非常困難，尤其是高壓輸電線路，導(dǎo)致了電網(wǎng)的供電可靠性與避雷器的安全運(yùn)行矛盾日益突出。充分利用現(xiàn)代監(jiān)測(cè)手段和人工智能算法開(kāi)發(fā)適合于智能變電站的避雷器在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)全部避雷器自動(dòng)實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)，對(duì)提高生產(chǎn)效率，保障電力系統(tǒng)的可靠運(yùn)行具有重要的意義，開(kāi)發(fā)成功后可以進(jìn)行全系統(tǒng)內(nèi)的推廣使用，將避雷器預(yù)防性檢修轉(zhuǎn)為狀態(tài)檢修，提高工作效率。

2 氧化鋅避雷器（MOA）性能變差原因分析

氧化鋅避雷器（MOA）性能變差，其原因主要有兩個(gè)：一是避雷器結(jié)構(gòu)上密封不嚴(yán)致使內(nèi)部受潮，其特征量是系統(tǒng)正常運(yùn)行電壓下的阻性電流增大，基波量增大更為明顯；二是由于氧化鋅閥片長(zhǎng)期承受工頻電壓而易于老化，使其非線性特性變差，其特征量也是系統(tǒng)正常運(yùn)行電壓下的阻性電流增大，但高次諧波分量更為顯著。無(wú)論出現(xiàn)上述哪種情況，其結(jié)果都會(huì)引起阻性電流的增大。因此，檢測(cè)MOA運(yùn)行是否正常的關(guān)鍵是正確確定出持續(xù)電流中阻性電流基波和諧波是否出現(xiàn)增量，即阻性電流出現(xiàn)增量。

圖1 MOA等效電路模型及泄漏電流基波向量圖

圖2 正常MOA阻性電流基波、容性電流和全電流之間的關(guān)系

在持續(xù)運(yùn)行電壓下，正常MOA的內(nèi)部持續(xù)電流中以基波為主，包含容性成分Ic和阻性成分IR（如圖1所示），Ic主要為基波成分，IR則除含有基波成分外，還含有豐富的諧波成分，這是由MOA的非線性特性造成的。阻性電流、容性電流和全電流的關(guān)系如圖2所示。圖2中曲線①為容性電流基波，曲線②為阻性電流基波，曲線③為全電流基波，由于曲線①②之間在相位上相差90°，因此全電流曲線③在相位上比容性電流①滯后δ角。在正常狀態(tài)下，MOA阻性電流IR遠(yuǎn)小于容性電流Ic，因此全電流主要表現(xiàn)為Ic（見(jiàn)圖1）。根據(jù)Ic和IR在相位上的特點(diǎn)，在IR的峰值點(diǎn)處Ic正好過(guò)零點(diǎn)，因此全電流中該點(diǎn)的值即為阻性電流的峰值。由于IR和該項(xiàng)電壓同相位，因此只要引入該項(xiàng)PT電壓信號(hào)即可確定IR的峰值點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)精確測(cè)量IR分量。同理，采用PT電壓信號(hào)同時(shí)可以精確測(cè)量Ic分量。

但是由于MOA運(yùn)行過(guò)程中周圍電磁干擾的影響，特別是鄰相的干擾較為嚴(yán)重，使得在本相的阻性電流的相位發(fā)生偏移，圖3、圖4和圖5分別為理想狀態(tài)下MOA、僅考慮本組鄰相干擾和非本組鄰相干擾引起的MOA泄漏電流的等效電流和向量分析圖。

圖3 理想狀態(tài)下MOA三相本體的小電流范圍的等值電路及其向量圖

圖4 本組相間耦合狀態(tài)下三相MOA小電流范圍的等值電路及其向量圖

從圖3、4和5對(duì)比分析可以知道，在MOA實(shí)際運(yùn)行時(shí)，對(duì)于周圍存在本組和非本組帶電設(shè)備運(yùn)行時(shí)，對(duì)MOA的持續(xù)電流耦合干擾比理想情況下更為復(fù)雜，在這種情況下所測(cè)量得到的三相MOA持續(xù)電流無(wú)論在幅值上還是在相位上都產(chǎn)生復(fù)雜的變化，此時(shí)即使引入母線電壓信號(hào)也難以正確測(cè)量出其阻性電流。

3 工作原理

圖5 A相周圍存在非本組C相干擾時(shí)三相MOA小電流范圍的等值電路及其向量圖

（1）采用理論算法研究、試驗(yàn)驗(yàn)證和工程實(shí)現(xiàn)相結(jié)合的方式展開(kāi)研究。采用最先進(jìn)的數(shù)字信號(hào)處理分析算法，對(duì)帶有強(qiáng)干擾信號(hào)的MOA泄漏電流信號(hào)直接進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)換，采用處理器進(jìn)行數(shù)字濾波，以提高濾波效果，克服模擬濾波器難以處理復(fù)雜干擾信號(hào)的缺點(diǎn)。首先需要研究數(shù)字濾波算法，包括非均勻采樣算法、窗函數(shù)的選取、快速傅里葉變換，頻率內(nèi)的插值等，以在濾除干擾信號(hào)的同時(shí)，正確還原出原始信號(hào)，為微弱泄漏電流的測(cè)量及其阻性分量的提取做好前期準(zhǔn)備。

（2）進(jìn)行MOA運(yùn)行過(guò)程中鄰相干擾對(duì)運(yùn)行參數(shù)的理論分析和仿真研究，并采集現(xiàn)場(chǎng)真實(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行算法驗(yàn)證。采用人工智能算法，綜合考慮三相MOA信號(hào)進(jìn)行綜合分析，判斷鄰相干擾的來(lái)源和大小，并依據(jù)三相之間的相互關(guān)系，對(duì)周圍帶電設(shè)備以及鄰相干擾進(jìn)行自動(dòng)補(bǔ)償，以正確分離出泄漏電流的阻性分量，經(jīng)實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證后投入現(xiàn)場(chǎng)試運(yùn)行，根據(jù)試運(yùn)行的結(jié)果對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)，最終將該技術(shù)完善成熟，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行定型生產(chǎn)推廣。

4 實(shí)際應(yīng)用

（1）針對(duì)避雷器泄漏電流信號(hào)微弱（毫安或微安級(jí)別）和強(qiáng)干擾運(yùn)行環(huán)境的特點(diǎn)，采用外層屏蔽和內(nèi)部就地?cái)?shù)字化轉(zhuǎn)換技術(shù)。即對(duì)信號(hào)檢測(cè)單元采用外部屏蔽措施，隔離掉外部的強(qiáng)電磁干擾，同時(shí)在內(nèi)部直接對(duì)微弱的泄漏電流信號(hào)就地進(jìn)行數(shù)字化，并將數(shù)字化的結(jié)果通過(guò)RS-485接口輸出，利用RS-485強(qiáng)抗干擾特性，可實(shí)現(xiàn)強(qiáng)干擾環(huán)境下MOA泄漏電流信號(hào)的遠(yuǎn)端采集和長(zhǎng)距離傳輸。

（2）采用高靈敏度高隔離絕緣強(qiáng)度的脈沖感應(yīng)器實(shí)現(xiàn)對(duì)避雷器動(dòng)作（過(guò)電壓）次數(shù)的準(zhǔn)確檢測(cè)。由于避雷器動(dòng)作的瞬態(tài)性和大電流工作范圍，需要研究和設(shè)計(jì)高頻高靈敏度脈沖感應(yīng)器，并采用多級(jí)降壓保護(hù)技術(shù)和多級(jí)光電隔離措施，既可以在50A～20kA的范圍內(nèi)監(jiān)測(cè)到MOA動(dòng)作并準(zhǔn)確記錄次數(shù)和動(dòng)作時(shí)間，同時(shí)還可以有效解決在避雷器動(dòng)作時(shí)對(duì)系統(tǒng)的高電位破壞和干擾。記錄的MOA動(dòng)作次數(shù)和動(dòng)作時(shí)間也采用RS-485接口輸出，直接傳送給信號(hào)采集單元。

（3）由于現(xiàn)場(chǎng)的強(qiáng)干擾環(huán)境和MOA泄漏電流微弱，即使采用現(xiàn)場(chǎng)數(shù)字化技術(shù)傳送到信號(hào)采集單元，但信號(hào)里面仍存在大量干擾，使得其阻性電流的提取非常困難，因此擬采用傅里葉變換等數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)對(duì)具有強(qiáng)干擾污染的信號(hào)進(jìn)行數(shù)字濾波，只保留基波及9次諧波以下的信號(hào)，將高頻的干擾信號(hào)濾除干凈，還原出真實(shí)的MOA泄漏電流信號(hào)。由于數(shù)字濾波技術(shù)從頻率的角度進(jìn)行信號(hào)處理，可以濾波大量的高頻干擾，但對(duì)于MOA周圍運(yùn)行的高壓設(shè)備的工頻干擾，由于和MOA泄漏電流信號(hào)同頻帶，不能夠有效濾除，所以即使采用了母線電壓作為參考信號(hào)仍然會(huì)影響阻性電流的正確提取。因此，還需要根據(jù)實(shí)際的MOA運(yùn)行環(huán)境研究和開(kāi)發(fā)智能相位補(bǔ)償算法，對(duì)各種工頻干擾下的MOA信號(hào)的阻性電流進(jìn)行精確提取。

（4）對(duì)采集到的MOA泄漏電流并提取出正確的阻性電流以后，還要綜合MOA的動(dòng)作次數(shù)等信息，自動(dòng)組建知識(shí)庫(kù)信息，綜合分析對(duì)比避雷器運(yùn)行參數(shù)變化的趨勢(shì)，研究和開(kāi)發(fā)智能自適應(yīng)復(fù)合判斷方法，以實(shí)現(xiàn)對(duì)MOA運(yùn)行狀態(tài)的準(zhǔn)確判斷，并對(duì)MOA的運(yùn)行趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)MOA運(yùn)行故障的早期診斷。

5 結(jié)語(yǔ)

（1）對(duì)避雷器運(yùn)行時(shí)的所有參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)在線數(shù)字化采集，氧化鋅避雷器瓷套內(nèi)部泄漏電流及其阻性分量、瓷套外部泄漏電流、避雷器過(guò)電壓動(dòng)作次數(shù)等運(yùn)行參數(shù)均由該裝置同時(shí)實(shí)時(shí)就地?cái)?shù)字化采集，實(shí)現(xiàn)了對(duì)避雷器全運(yùn)行參數(shù)的數(shù)字化監(jiān)測(cè)。

（2）對(duì)MOA數(shù)字化后的信息進(jìn)行全數(shù)字濾波處理，基于先進(jìn)的處理器芯片和算法，對(duì)MOA運(yùn)行參數(shù)中的強(qiáng)干擾信號(hào)進(jìn)行數(shù)字濾波，還原被干擾淹沒(méi)的MOA運(yùn)行數(shù)據(jù)，克服常規(guī)濾波器在濾除干擾時(shí)不能完全復(fù)現(xiàn)原始實(shí)際信號(hào)的缺點(diǎn)。

（3）自動(dòng)組件避雷器運(yùn)行狀態(tài)知識(shí)庫(kù)，自主完善預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型。通過(guò)實(shí)時(shí)采集避雷器的運(yùn)行參數(shù)，采用智能算法組建避雷器運(yùn)行知識(shí)庫(kù)，基于知識(shí)庫(kù)和實(shí)時(shí)信息的反饋，自主完善和修改MOA運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測(cè)模型，作為避雷器運(yùn)行狀態(tài)判斷的依據(jù)。

（4）對(duì)避雷器運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行智能判斷，基于對(duì)避雷器運(yùn)行參數(shù)的監(jiān)測(cè)信息，特別時(shí)阻性分量的監(jiān)測(cè)信息，并基于自動(dòng)組建的知識(shí)庫(kù)信息，采用歷史數(shù)據(jù)、同類設(shè)備相似數(shù)據(jù)以及縱向?qū)Ρ鹊戎悄軓?fù)合判斷算法，可以準(zhǔn)確可靠地對(duì)避雷器的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行智能判斷。

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