王毅，王興勛，秦源汛

（北京國網(wǎng)富達(dá)科技發(fā)展有限公司,北京 100070）

電力設(shè)備絕緣因缺陷發(fā)生沿面放電或局部放電時(shí)，會同時(shí)伴隨著超聲波信號，這一信號一般在20～200kHz 的頻率范圍內(nèi)觀察到，超聲波信號由放電源向周圍空氣中傳播或沿著絕緣介質(zhì)和金屬介質(zhì)傳導(dǎo)到電力設(shè)備外殼，并通過介質(zhì)和設(shè)備縫隙向周圍空氣中傳播，由于超聲波頻率高其波長較短，因此它的方向性較強(qiáng)，能量較為集中，容易進(jìn)行放電檢測。超聲檢測有接觸式檢測方式和非接觸式檢測方式，配網(wǎng)的超聲波檢測屬于非接觸式檢測方式。根據(jù)建設(shè)城市一流配電網(wǎng)的工作要求，目前各地市公司采用超聲波帶電檢測技術(shù)手段開展了配網(wǎng)線路缺陷排查工作，以提高配網(wǎng)可靠供電能力，提升配網(wǎng)運(yùn)維管理精益化水平。對于檢出的配網(wǎng)線路缺陷，目前是根據(jù)設(shè)備臺賬及現(xiàn)場缺陷定位資料，建立缺陷資料庫，完成缺陷歸檔工作。隨著檢出缺陷數(shù)量日益增加，缺陷類型日趨全面，有必要進(jìn)一步開展缺陷分類工作，為配電網(wǎng)運(yùn)行安全提供技術(shù)支撐。

1 超聲波帶電檢測數(shù)據(jù)內(nèi)容

現(xiàn)有的超聲波帶電檢測資料庫，主要是用于保存超聲檢測數(shù)據(jù)，包括基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)以及用于記錄檢測結(jié)果的音頻數(shù)據(jù)兩部分。

1.1 超聲帶電檢測基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)

基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)包括超聲波帶電檢測的檢測作業(yè)編碼、基本檢測信息、人員信息、檢測環(huán)境信息、試驗(yàn)儀器信息、缺陷描述信息、圖像信息以及其他信息等其中部分次要信息缺省為隱藏模式，基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)的展示界面如圖1 所示。

圖1 基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)的展示界面

根據(jù)所存儲的基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)，超聲波帶電檢測資料庫可以完成基本的數(shù)據(jù)瀏覽、查詢、統(tǒng)計(jì)的功能，但由于建庫初期缺陷樣本資料較少，并可根據(jù)需求生成單次檢測的數(shù)據(jù)報(bào)告，如圖2 所示。

圖2 帶電檢測資料庫生成的數(shù)據(jù)報(bào)告

1.2 檢測結(jié)果的音頻數(shù)據(jù)格式

上述超聲波帶電檢測資料庫，還保存了超聲檢測結(jié)果的超聲信號音頻文件，以WAV 音頻格式保存，該文件中包含音頻信息及音頻數(shù)據(jù)兩部分，音頻信息中包含音頻文件名、數(shù)據(jù)壓縮類型、聲道數(shù)、采樣率、采樣數(shù)、時(shí)長、采樣位數(shù)等信息，以某次檢測結(jié)果為例，其音頻信息如表1 所示。

音頻文件中的音頻數(shù)據(jù)是一組M×N 矩陣，M 指采樣數(shù)量，在本例中為159950，N 指聲道數(shù)，在本例中為1，數(shù)據(jù)格式為INT16，用于存儲模數(shù)轉(zhuǎn)換后-32768～32768 的整數(shù)。例中，共存儲數(shù)據(jù)量為159950，采樣時(shí)長9.9969s，每秒采樣16000 次。

表1 超聲檢測數(shù)據(jù)的音頻信息

2 基于設(shè)備屬性的缺陷分類方法

根據(jù)配電網(wǎng)設(shè)備的一般分類方式，結(jié)合673 個(gè)缺陷樣本情況，基于缺陷設(shè)備屬性提出了缺陷分類方法，該方法以設(shè)備類型屬性為大類，以具體缺陷形式為小類，將所有缺陷劃分為12 大類26 小類，如表2 所示。

表2 基于設(shè)備屬性的缺陷分類方法

3 基于放電重復(fù)性特征的缺陷分類方法

超聲檢測數(shù)據(jù)包含現(xiàn)場超聲檢測的音頻數(shù)據(jù)，超聲檢測技術(shù)中，缺陷的準(zhǔn)確定性分類這一技術(shù)難題至今尚未得以徹底解決。其主要原因在于，超聲缺陷回波信號是一種典型的瞬態(tài)信號，采用傳統(tǒng)的傅氏分析方法所得到的頻譜，無法同時(shí)反映出其時(shí)域突變位置和對應(yīng)頻率等特征信息，但可以作為缺陷診斷的輔助參考?；谏鲜鲈?，項(xiàng)目組提出采用周期性放電特征分析的方式，對1～5 倍工頻周期下缺陷放電的重復(fù)性特征進(jìn)行提取，構(gòu)建能夠反映信號本征的特征向量，并依據(jù)現(xiàn)場檢測信息作為分類基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)超聲檢測數(shù)據(jù)的特征分類，并在此基礎(chǔ)上建立針對放電強(qiáng)度判別的缺陷識別方法。

3.1 特征分類原理

重復(fù)性放電特征提取方法是針對超聲帶電檢測的音頻數(shù)據(jù)，以20ms、40ms、60ms、80ms 和100ms 作為疊加周期，對音頻信號進(jìn)行疊加處理并計(jì)算均值，而后將結(jié)果二值化處理，進(jìn)一步計(jì)算結(jié)果中峰值數(shù)量以代表重復(fù)性放電特征，并建立特征向量。對音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行重復(fù)性特征分析的周期，如圖3 所示。

如上圖所示，將音頻信息分解，以1～5 倍工頻周期為單位，進(jìn)行疊加分析，計(jì)算周期性放電次數(shù)，記為x20至x100，對此再次進(jìn)行歸一化處理，建立周期性重復(fù)放電次數(shù)的特征矩陣，記為X，如下式所示。

3.2 放電信號數(shù)據(jù)處理

圖3 信號疊加周期示意圖

為獲得特征矩陣，需要對超聲波帶電檢測的音頻信號數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，首先提取全部音頻數(shù)據(jù)，如圖4(a)所示，而后對數(shù)據(jù)進(jìn)行周期性疊加分析，以20ms周期為例，分析處理后的結(jié)果如圖4(b)所示，而后對其進(jìn)行歸一化處理，結(jié)果如圖4(c)所示，最后對歸一化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行二值化并計(jì)算峰值數(shù)量，結(jié)果如圖4(d)所示。

經(jīng)過以上計(jì)算過程，得到20ms 疊加周期下放電信號的特征向量數(shù)，針對40～100ms 疊加周期重復(fù)上述過程，并以得到的最大值為基準(zhǔn)再次歸一化，得到放電信號的特征向量如下式所示：

4 缺陷數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)

圖4 放電音頻信號處理結(jié)果

表3 數(shù)據(jù)庫字段及數(shù)據(jù)類型

使用ACCESS 建立了超聲檢測缺陷數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫主要保存現(xiàn)場超聲檢測結(jié)果的音頻數(shù)據(jù)及相關(guān)音頻信息，以及超聲檢測音頻數(shù)據(jù)的相關(guān)處理結(jié)果，以前文提及的文件20184206.WAV 為例，數(shù)據(jù)庫字段及相關(guān)內(nèi)容設(shè)計(jì)如表3所示。

該缺陷庫通過唯一性編號與超聲波帶電檢測資料庫相關(guān)聯(lián)，可供資料庫調(diào)用數(shù)據(jù)或開展進(jìn)一步分析。

5 結(jié)語

本文針對配電網(wǎng)超聲波帶電檢測數(shù)據(jù)的分類問題，依托現(xiàn)有資料庫以及數(shù)據(jù)平臺，提出了基于設(shè)備屬性和放電重復(fù)性特征的缺陷分類方法，建立了缺陷數(shù)據(jù)庫，為配電網(wǎng)帶電檢測業(yè)務(wù)提供了進(jìn)一步的技術(shù)支持。