江友華, 易 罡, 黃榮昌, 王春吉

(上海電力大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院, 上海 201306)

電力變壓器作為電力系統(tǒng)中的重要設(shè)備,其在線監(jiān)測非常重要。但是,目前的電力變壓器檢測大多采用單一類型的傳感器進(jìn)行,因?qū)嶋H診斷過程中存在設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜和運(yùn)行環(huán)境不確定等因素,使得反映出的設(shè)備狀態(tài)不完整[1],成為當(dāng)前電力領(lǐng)域監(jiān)測技術(shù)亟待解決的課題。作為一種智能、高效的故障診斷方法,基于多源信息融合的故障診斷在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛,應(yīng)用水平也不斷提高,已成為該領(lǐng)域的重要發(fā)展方向之一[2]。文獻(xiàn)[3-4]運(yùn)用多源信息融合技術(shù)進(jìn)行了變壓器診斷方面的研究。實際上,多源信息的獲取與位置、類別有關(guān),在設(shè)備多維信息獲取及融合方面,如何有效恰當(dāng)?shù)孬@取信息、消除信息中的噪聲以及選擇合適的位置提高信息獲取的準(zhǔn)確度,決定著電氣設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的效果。智能化融合算法可以不需要考慮復(fù)雜系統(tǒng)的各種狀態(tài),通過各種算法之間的權(quán)重分配可以較為準(zhǔn)確地評估設(shè)備的狀態(tài)[5-6]。為此,本文將不同來源、模式、時間、地點(diǎn)、表現(xiàn)形式的多傳感器信息進(jìn)行融合,設(shè)計了基于多維狀態(tài)參量的信息融合算法,用以提高系統(tǒng)整體的在線檢測水平和故障診斷能力。

1 變壓器多源信息綜合檢測平臺

本文設(shè)計的變壓器多源信息綜合檢測平臺,能夠?qū)⒆儔浩鞴ぷ鬟^程中的檢測信號實時傳送到后臺監(jiān)測中心,配合后臺軟件驗證,有效實現(xiàn)信號采集、信號處理分析及電力變壓器的檢測與評估等功能。該平臺主要包括由特高頻、高頻、超聲、紅外等組成的傳感器數(shù)據(jù)融合模型和變壓器信息獲取兩部分。

1.1 多傳感器的數(shù)據(jù)融合模型

多傳感器數(shù)據(jù)融合模型具體如圖1所示。該模型針對原始數(shù)據(jù)信息進(jìn)行融合,待融合的多源信息可以通過同類傳感器采集,也可以通過異類傳感器采集。其中,同類傳感器獲取的信息類型基本相同,其數(shù)據(jù)格式、特征具有一致性,因此數(shù)據(jù)處理難度較低;而異類傳感器組合可以獲取研究對象多方面的信息數(shù)據(jù)。與同類傳感器組合相比,異類傳感器信息更加全面、互補(bǔ),結(jié)果的可信度更高。但異類傳感器數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不同,甚至存在沖突,處理難度較高,需要進(jìn)行狀態(tài)量指標(biāo)統(tǒng)一量化[7]。

圖1 多傳感器的數(shù)據(jù)融合模型

1.2 變壓器信息獲取

傳感器安裝位置的不同使其檢測信號的能力有強(qiáng)有弱;傳感器類型的不一樣,也使其獲取的變壓器特征值不一樣。但不管傳感器位置和類型存在何種差異,變壓器信息獲取均按照傳感器獲取數(shù)據(jù)、信號預(yù)處理、FPGA(Field Programmable Gate Array)信息采集及信息分析等過程運(yùn)行。變壓器信號感知與分析框圖如圖2所示。

圖2 變壓器信號感知與分析框圖

帶通濾波器通過設(shè)置多個濾波環(huán)節(jié),實現(xiàn)相應(yīng)頻率信號的濾除和篩選[8]。

由于實際需求20 dB左右的增益,故利用2SC3358三極管進(jìn)行3級放大,第1級接低噪聲設(shè)計,后面2級按照需求進(jìn)行增益設(shè)計。信號放大電路如圖3所示。

圖3 脈絡(luò)波檢波電路

由于特高頻、高頻和超聲波等傳感器頻率較高,故通過二極管檢波電路實現(xiàn)信號的脈絡(luò)檢波,降低高頻信號的頻率。脈絡(luò)波檢波電路如圖4所示。

圖4 脈絡(luò)波檢波電路

由于不同現(xiàn)場變壓器的特高頻局放傳感器安裝位置不一樣,其感受到的局放信號強(qiáng)弱不一致,如果信號檢測通道全部按照統(tǒng)一的放大倍數(shù)進(jìn)行信號放大,則對于信號檢測強(qiáng)度大的信號通道可能出現(xiàn)信號幅值削頂現(xiàn)象。反之,對于信號感知弱的通道,則會出現(xiàn)信號檢測過弱的情況。程控放大器電路如圖5所示。

圖5 程控放大器電路

2 多源信息融合理論

傳統(tǒng)變壓器檢測只對單類傳感器獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,忽視了不同傳感器之間的潛在聯(lián)系。實際上,當(dāng)電力變壓器設(shè)備發(fā)生故障時會產(chǎn)生不同的故障現(xiàn)象,而一種檢測方法只能檢測到一種故障現(xiàn)象,使得誤判時常發(fā)生。為了避免信息孤島,高效利用多源信息,應(yīng)針對不同的電力設(shè)備和應(yīng)用場景,結(jié)合各自的具體情況構(gòu)造切實的融合診斷方法[9-10]。

為考慮初步分類模型中誤診結(jié)果對綜合決策的影響,本文引入權(quán)重因子wi對驗算概率pi和訓(xùn)練樣本的識別正確率qi進(jìn)行修正。其表達(dá)式為

m(A)=piqiwi

(1)

wi=a1w1i+a2w2i

(2)

式中:a1——人工經(jīng)驗定義的檢測可信度;

a2——檢測正確率;

w1i——故障類型對應(yīng)設(shè)備的置信度;

w2i——信息熵,w2i=1-w1i。

建立識別框架Θ={A1(正常狀態(tài)),A2(過度放電),…,Am(低度放電)},稱函數(shù)m:2Θ→[0,1]為概率分配函數(shù)。假設(shè)對于空集?,m(?)=0;對于?A∈2Θ,∑m(A)=1。m(A)稱為對A的基本概率分配,表示對命題A的精確信任程度。由不同的特征可以獲取不同證據(jù)體的權(quán)重分配值m1,m2,m3,…,mm,則各證據(jù)體概率分配的組合過程為

(3)

3 基于信息融合的變壓器狀態(tài)評估模型

通過多傳感器信息感知與融合后,得到不同傳感器信息特征。這些信息從不同的方面反映了變壓器當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)。將這些指標(biāo)信息按變壓器健康狀態(tài)進(jìn)行獨(dú)立評估,確定主觀權(quán)重與客觀權(quán)重兼顧的組合權(quán)重,建立起基于信息融合的變壓器健康狀態(tài)評估模型[11]。變壓器健康狀態(tài)評估模型如圖6所示。

圖6 變壓器健康狀態(tài)評估模型

由于不同特征項數(shù)據(jù)對應(yīng)故障的情況不同,只有落在一定范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)才能指向故障發(fā)生,因此根據(jù)單項比值在總體樣本中的分布集中情況,參考截尾均值對多個數(shù)據(jù)的處理思想,通過數(shù)據(jù)排序并按數(shù)據(jù)突兀情況去掉兩端極值,得到特征項相應(yīng)的有效區(qū)間[12]。對標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù)取中點(diǎn)為最高100分,端點(diǎn)為最低60分,區(qū)間其他位置則按100～60進(jìn)行線性分配。將不在區(qū)間內(nèi)的數(shù)值得分設(shè)置為40,主要原因在于:一是不希望出現(xiàn)最低分?jǐn)?shù)為60的情況,否則正常狀態(tài)下的變壓器可能因某項比值的偶然波動被誤判為故障;二是不希望出現(xiàn)最低分?jǐn)?shù)為0的情況,否則容易發(fā)生故障狀態(tài)下的變壓器局放數(shù)據(jù)因波動被判斷為正常的情況。根據(jù)有效區(qū)間確定單個特征項的評分[13]。當(dāng)xi?(a,b]時,gradexi=40;當(dāng)xi∈(a,b]時,公式為

gradexi=

(4)

式中:gradexi——對應(yīng)下標(biāo)xi在該故障下的評分值;

xi——評分項比值;

i——對應(yīng)故障的第i個評分項比值;

a,b——有效區(qū)間的下限和上限。

則單個故障狀態(tài)的評分公式為

(5)

式中:ωi——對應(yīng)特征權(quán)重。

評分越高的特征項指向故障發(fā)生的可能越大。依據(jù)文獻(xiàn)[14]中的百分制打分方法,本文設(shè)計的變壓器故障狀態(tài)情況與評分方式對應(yīng)關(guān)系為:0～60為正常;60～80為故障發(fā)生;80～100為故障嚴(yán)重。

4 基于聲、電、磁多源信息融合的變壓器綜合診斷

目前單一的變壓器狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)有高頻局放、超聲波局放和振動等方式。這些檢測方法均采用單一指標(biāo),容易受環(huán)境和其他因素的影響,造成診斷誤判。本文結(jié)合變壓器高頻、超聲波和特高頻數(shù)據(jù),利用多源數(shù)據(jù)融合原理及評估模型,克服單個傳感器的診斷局限,提高設(shè)備監(jiān)測與評估的可靠性。圖7為多源信息融合的局放檢測平臺,可進(jìn)行不同特征的檢測,最后通過數(shù)據(jù)匯總模塊發(fā)送至上位機(jī)。由于本文傳感信息主要為放電指標(biāo),故后面的診斷結(jié)論主要分為放電強(qiáng)度強(qiáng)可信度(用PDI-H表示)和放電強(qiáng)度弱可信度(用PDI-L表示)。

圖7 多源信息融合的局放檢測平臺

4.1 變壓器高頻電流檢測

高頻電流檢測通常是通過安裝在變壓器的鐵心接地電流來獲得的,其頻率段通常在M級別。圖8是模擬局放實驗檢測的高頻電流傳感器信號,初步診斷結(jié)果為PDI-H,故障得分為90分,故障嚴(yán)重。

圖8 高頻電流局放檢測信號

4.2 變壓器超聲波檢測

變壓器超聲波檢測通常是通過安裝在變壓器油箱壁上的超聲波傳感器以獲取變壓器的局放波信號,其頻率段通常在M級別。圖9為模擬局放實驗檢測的超聲波檢測信號,初步診斷結(jié)果為PDI-H,故障得分為95分,故障嚴(yán)重。

圖9 超聲波局放檢測信號

4.3 變壓器超高頻放電檢測

變壓器高頻放電檢測通?？梢酝ㄟ^貼片式特高頻傳感器或在油閥法蘭里安裝的特高頻傳感器以獲得變壓器的局放波信號,其頻率段通常在300 MHz～1.5 GHz范圍。圖10為模擬局放實驗檢測的特高頻檢測信號,初步診斷結(jié)果為PDI-H,故障得分為85分,故障嚴(yán)重。

圖10 特高頻局放檢測信號

將上述3種傳感信息檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,得到最終診斷結(jié)果為PDI-H,對3種傳感器得分進(jìn)行不同權(quán)重分配,最終故障得分為90分,故障嚴(yán)重,符合實際情況。

5 結(jié) 論

(1) 基于單一傳感器信息進(jìn)行電力變壓器設(shè)備狀態(tài)判別,而不考慮其他影響因素,容易產(chǎn)生誤判。

(2) 為了避免信息孤島,利用多源信息融合綜合判斷變壓器狀態(tài),能夠得到更具容錯性和可靠性的狀態(tài)檢測和評價系統(tǒng),提高診斷精確度。

(3) 多源信息模型及評估決策的有效前提是正確感知變壓器的各種信息。因此,信息獲取的硬件電路好壞直接影響模型與評估決策精度。