張曉華，杜維柱，呂志瑞，蔡 巍，盧 毅，黃 彬，薛建立

(1.國網(wǎng)冀北電力有限公司,北京 100053；2.國網(wǎng)冀北電力有限公司 電力科學(xué)研究院,北京 1 00045；3.國網(wǎng)山西省電力公司 營銷服務(wù)中心,太原 030000)

0 引 言

嚴(yán)重的環(huán)境污染和工業(yè)污染是引起輸電線路停運中最嚴(yán)重的問題之一。絕緣子監(jiān)測在評估現(xiàn)場污染嚴(yán)重程度、建立適當(dāng)?shù)木S護(hù)程序以及實施有效防污染措施等方面起著重要作用[1]?，F(xiàn)有針對絕緣子污染監(jiān)測指標(biāo)中應(yīng)用最廣泛的是等效鹽沉積密度(equivalent salt deposit density，ESDD)、非溶性鹽沉積密度(non-soluble deposit density，NSDD)和泄漏電流[2]。比較不同指標(biāo)的特性可知，漏電電流是最適合在線監(jiān)測的方法之一，可在不影響絕緣子運行的情況下進(jìn)行連續(xù)測量。絕緣子的材料對漏電電流有很大影響。陶瓷材質(zhì)是親水的，而聚合物具有疏水轉(zhuǎn)移性能，這就改善了絕緣子的污染性能，防止形成連續(xù)的水，降低了閃絡(luò)風(fēng)險[3-4]。聚合物材質(zhì)中室溫硫化(Room Temperature Vulcanized，RTV)有機(jī)硅涂料在玻璃絕緣體上的應(yīng)用越來越受歡迎[5-7]，因為它們保持了鋼化玻璃的固有特性，如機(jī)械可靠性和易于檢查，同時提高了其污染性能，以大大減少了清洗的需要[8]。

國內(nèi)外學(xué)者對此開展一定研究，如文獻(xiàn)[9-10]采用線性和非線性回歸技術(shù)，利用環(huán)境數(shù)據(jù)預(yù)測了陶瓷長棒和柱狀絕緣子的泄漏電流，兩者均發(fā)現(xiàn)非線性回歸方法優(yōu)于線性回歸方法，且泄漏電流與絕緣子所接觸的氣象條件有一定的相關(guān)性。其中，它們把風(fēng)信息直接作為輸入進(jìn)行預(yù)測，但并沒有測量風(fēng)速等數(shù)據(jù)，導(dǎo)致預(yù)測的誤差較大。此外，由于回歸系數(shù)隨時間和環(huán)境條件的變化而變化，它們的適用性在很短的時間內(nèi)非常有限。這表明這些回歸技術(shù)不能很好地擬合，因為變量之間的模型關(guān)系非常復(fù)雜，不能用解析表達(dá)式和經(jīng)典回歸技術(shù)成功地描述。針對這一問題，利用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的回歸算法是解決上述問題的有效途徑。在這方面，文獻(xiàn)[11]采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neura Networks，ANN)等機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來預(yù)測瓷絕緣子ESDD的污染程度；或文獻(xiàn)[12]采用支持向量機(jī)(Support Vector Machines，SVM)來預(yù)測復(fù)合絕緣子的閃絡(luò)電壓。上述二種研究都是在實驗室通過人工污染試驗進(jìn)行的，泄漏電流不是作為預(yù)測模型的輸出，而是作為輸入，因此在現(xiàn)場的實際應(yīng)用有限。機(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理泄漏電流等高度變化的數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出相當(dāng)高的準(zhǔn)確性。文獻(xiàn)[13]比較了利用SVM和隨機(jī)森林(Random Forest，RF)算法從污染、氣象和絕緣子參數(shù)等方面預(yù)測絕緣子ESDD。相關(guān)實驗研究結(jié)果表明，RF在精度上明顯優(yōu)于SVM回歸模型，是一種很有運用前景的絕緣子漏電電流預(yù)測算法。與ESDD不同的是，泄漏電流是一個更有意義的參數(shù)，因為它提供了污閃機(jī)制的所有階段的信息，它表明絕緣子串離閃絡(luò)發(fā)生的距離。

筆者提出了一種新型預(yù)測絕緣子泄漏電流的方法，該方法通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法—隨機(jī)森林算法，利用氣象參數(shù)信息，如濕度、溫度、太陽輻射，提出了一種新型絕緣子累積污染指數(shù)；此外，本文建立了風(fēng)的參數(shù)化模型，并將雨水和可溶污染收集在一個定向灰塵計中。最后，針對3組不同類型(全硅涂層、半涂層和非涂層的玻璃絕緣子串，進(jìn)行連續(xù)22個月的監(jiān)測，這些絕緣子均工作在相同的電氣和環(huán)境條件下，利用實測相關(guān)數(shù)據(jù)，該方法可準(zhǔn)去估計鋼化玻璃絕緣子串以及具有疏水轉(zhuǎn)移特性的RTV硅涂玻璃絕緣子的泄漏電流。

1 現(xiàn)場監(jiān)測方案和數(shù)據(jù)采集

筆者實時泄漏電流監(jiān)測系統(tǒng)位于海邊，附近有火電廠和許多煉油廠、鋼鐵和化學(xué)工業(yè)。因此，環(huán)境條件較為惡劣[14-18]。該地區(qū)氣候為冬季溫和潮濕，夏季溫暖而干燥，日照時間長適合在高紫外線條件下測試有機(jī)硅涂層等高分子材料[19-21]。后面章節(jié)將詳細(xì)描述了測試設(shè)備、泄漏電流監(jiān)測的特點以及天氣數(shù)據(jù)收集和不同的污染測量和協(xié)議，以設(shè)計絕緣子串的泄漏電流預(yù)測模型。

1.1 實驗設(shè)備

圖1 實驗設(shè)置圖，從左到右為:全涂覆，半涂覆和未涂覆，在右下角是兩個未通電的絕緣子串Fig.1 Test station set-up.from left to right:full-coated,half-coated and non-coated strings,and at the bottom right the two non-energized strings

1.2 泄漏電流和累積電荷的測量

在通電絕緣子串中均安裝了獨立的泄漏電流傳感器，并連接到數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。用于測量電流的裝置是安裝在導(dǎo)線接地側(cè)的隔離絕緣體，引導(dǎo)電流通過傳感器。絕緣子串的泄漏電流是由絕緣子表面導(dǎo)電電解污染層和架空線路電壓引起的。泄漏電流的峰值幅值可以反映絕緣子串與閃絡(luò)的距離，是公認(rèn)的對絕緣子性能評估的重要指標(biāo)。這些參數(shù)信息對玻璃絕緣子特別有用，有利于計劃預(yù)防性維護(hù)，如清洗，將閃絡(luò)發(fā)生的風(fēng)險降到最低。以硅酮涂層絕緣子為例。由于該材料的疏水特性，大大降低了泄漏電流，提高了絕緣子在污染下的性能。相反，聚合物材料在使用過程中會發(fā)生老化，其表面性能容易發(fā)生變化，這可能導(dǎo)致其疏水性的顯著退化。泄漏電流及其在一段時間內(nèi)的積分函數(shù)，即累積電荷，是評估材料降解的重要指標(biāo)。圖2為3串絕緣子的累積電荷變化情況。

圖2 3種絕緣子串的累積電荷隨時間的變化Fig.2 Cumulative charge evolution over time for the three strings

由上圖可知，硅酮涂層可極大減少通過絕緣子串的泄漏電流，其中，全涂層減少了約94%的累積電荷，半涂層96%。兩種涂層絕緣子之間的細(xì)微差別是由于數(shù)據(jù)缺失造成的。為了確定泄漏電流的特性，找出使絕緣子串閃絡(luò)的值，本研究進(jìn)行了附加試驗。試驗是根據(jù)IEC 60507中描述的鹽霧法在相同結(jié)構(gòu)的玻璃絕緣子串上進(jìn)行的，并在上述地點的電壓水平上進(jìn)行。這一特性基于位置等效鹽度(SES)的概念，這種方法是由來自不同歐洲公司的研究人員在20世紀(jì)70年代的中提出的，被認(rèn)為是確定場地污染嚴(yán)重程度(SPS)的工具。這里需要指出的是，鹽霧測試程序不適用于硅樹脂涂層或聚合物絕緣體，因為鹽水落在這些絕緣體上，由于其表面的疏水特性，鹽水會珠化并流下，而不會留下污染沉積。對聚合物絕緣子和有機(jī)硅涂層絕緣子，目前還沒有統(tǒng)一的人工污染檢測方法。然而,在這個特定的例子中,玻璃絕緣子串的結(jié)果可以提供有價值的信息為涂層的幾何形狀和配置完全相同,將代表完全喪失疏水性涂硅絕緣體在最壞情況下運行。在這項研究工作中，玻璃絕緣子串在八種不同的鹽度條件下進(jìn)行了測試，在一系列連續(xù)3次測試中，每次鹽度持續(xù)一小時，記錄每次測試的最大泄漏電流，鹽度逐漸增加，直到達(dá)到不可承受的鹽度水平，即多個閃絡(luò)發(fā)生時所考慮的鹽度水平。測得的鹽度分別為:7、20、40、80、112、136、160和224 kg/m3。圖3為玻璃絕緣子串隨鹽度變化的泄漏電流特性。

圖3 玻璃絕緣子串隨鹽度變化的泄漏電流特性Fig.3 Leakage current characteristics of the glass insulator string

1.3 氣象數(shù)據(jù)

氣象數(shù)據(jù)為每5 min記錄一次相對濕度、氣壓、風(fēng)向、風(fēng)速、降雨量、溫度、露點和太陽輻射。天氣條件與絕緣子性能之間的相互作用是非常動態(tài)和復(fù)雜的，其監(jiān)測是影響絕緣子性能的關(guān)鍵因素。眾所周知，風(fēng)是影響污染物在絕緣子上運移和沉積的主要因素之一。污染積聚和持續(xù)潮濕，即相對濕度超過75%或有雨，通常會在絕緣子表面形成導(dǎo)電電解層，并產(chǎn)生泄漏電流。值得注意的是，硅樹脂涂層絕緣子主要受高瞬態(tài)潤濕事件的影響，如小雨，而不是像非涂層絕緣子那樣只受高相對濕度的影響。另一方面，雨水和長時間的高相對濕度也能沖走絕緣子表面的污染。

1.4 粉塵性污染物

實驗平臺還配備了符合IEC 60815標(biāo)準(zhǔn)的定向積塵儀(DDDG)，用以監(jiān)測風(fēng)載塵埃，同時也用于測定SPS。這一方法已被一些研究人員應(yīng)用于評估不同國家絕緣體的污染水平。DDDG裝置由4個集電極管組成底部裝有一個罐子來收集污染。它位于離地面3米高的一個支撐柱上。每一根管子都面向四個方位:北、南、東、西。測量過程快速、簡單和廉價。每隔一個月將罐子取出，將其與500 mL的軟化水混合，并測量溶液的電導(dǎo)率。以μs/cm表示的歸一化DDDG值，指的是500 mL的體積和一個月30天。監(jiān)測期內(nèi)月最大值為430 μs/cm，全年月平均值為153 μs/cm。

1.5 ESDD和NSDD的測量

等效鹽沉積密度(ESDD)是等效氯化鈉(NaCl)的沉積，當(dāng)溶解在軟化水中時，其電導(dǎo)率與從絕緣子表面去除的污染物自然沉積的電導(dǎo)率相同，其單位為mg/cm2。這些測量分別在3類絕緣子上進(jìn)行，每3個月進(jìn)行一次。由于ESDD的計算是在頂部和底部分別進(jìn)行的，因此不需要額外安裝半涂層管柱。各絕緣子串的平均ESDD及其隨時間的變化如圖4所示。

圖4 監(jiān)控期間絕緣子串的ESDD水平Fig.4 ESDD levels for the reference strings during the monitoring period

由圖4可知，硅樹脂涂層絕緣體比未涂層絕緣體收集的污染更多，然而，重要的是就污染性能而言，ESDD水平是不可比較的，因為污染的潤濕過程對硅樹脂涂層與玻璃涂層不同。污染在頂部和底部表面之間的分布是不均勻的，因為在垂直方向上，頂部表面比底部表面更容易被自然清洗。得到的平均上下比，也稱為污染均勻比(CUR)，未涂覆絕緣子為3.66，涂覆絕緣子為5.23，隨時間變化顯著。從測定的ESDD溶液中過濾殘渣，測定不溶性沉積密度(NSDD)。NSDD(mg/cm2)為含有污染物的濾紙重量(Wf)與濾紙初始重量(Wi)之差(干燥條件下均以mg表示)除以絕緣子表面面積(cm2)，如下所示:

(1)

與ESDD的情況一樣，涂層絕緣子的NSDD水平也更高。一年后，無涂層絕緣子的NSDD為0.018 mg/cm2，有涂層絕緣子的NSDD為0.026 mg/cm2。

1.6 疏水性

對于疏水性，采用IEC 62073“噴霧法”的潤濕性等級(WC)測量方法，對涂有硅酮的絕緣子的表面狀態(tài)和疏水性進(jìn)行了監(jiān)測，WC 1的表面疏水性最強(qiáng)，WC 7的表面親水性最強(qiáng)。對絕緣子上部測量了四種不同方向的WC，評估結(jié)果如表1所示。風(fēng)的影響非常顯著。來自西北的風(fēng)將附近石化工廠的工業(yè)污染帶過海洋，導(dǎo)致該區(qū)域表面的疏水性暫時喪失。

表1 濕潤性監(jiān)測Table 1 Wettability monitoring

2 依據(jù)環(huán)境及氣象信息預(yù)測泄漏電流

在現(xiàn)場試驗的監(jiān)測期間，發(fā)現(xiàn)泄漏電流與環(huán)境和氣象數(shù)據(jù)有顯著的定性關(guān)聯(lián)。一般來說，泄漏電流波形的形狀是通過與潤濕作用相關(guān)的離散污染事件來描述的。此類事件的發(fā)生、持續(xù)時間和電流水平取決于潤濕的類型和速率以及絕緣子串上的累積污染。這是一個非常動態(tài)和復(fù)雜的過程，使得從環(huán)境和天氣數(shù)據(jù)中預(yù)測泄漏電流成為一項非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。本節(jié)將提出一種新型預(yù)測絕緣子串泄漏電流的方法，該方法是基于參數(shù)模型和隨機(jī)森林(RF)算法，并得到了現(xiàn)場測量數(shù)據(jù)的支持。首先，根據(jù)風(fēng)、定向灰塵和降雨數(shù)據(jù)建立累積污染指數(shù)(CPI)模型，實時估算絕緣子串的整體污染積累；然后，將CPI與濕度、溫度和太陽輻射相結(jié)合，通過RF算法實現(xiàn)泄漏電流的預(yù)測。該方法適用于玻璃絕緣子和具有疏水轉(zhuǎn)移性能的硅樹脂涂層絕緣子。

2.1 累積污染指數(shù)

污染物在絕緣子表面的積聚主要由風(fēng)產(chǎn)生。已有研究表明絕緣子表面積聚的污染隨風(fēng)速增加而增加，這種方法可以用DDDG測量代替ESDD，以便獲得更真實的結(jié)果，因為收集管不受自洗和雨水的影響。此外，風(fēng)向也被考慮在內(nèi)，因為污染是對每個主要方向分別測量的，因此?？梢栽u估不同污染源的位置。在每月進(jìn)行一次DDDG測量的基礎(chǔ)上，可計算出第i個月N、S、E、W四個方向的污染系數(shù):

(2)

圖5 收集器結(jié)構(gòu)和收集器捕捉到的風(fēng)流量作為風(fēng)向的函數(shù)Fig.5 Detail of the collection tube and the captured wind flow for each collector as a function of the wind direction

一旦計算出實驗污染系數(shù)，預(yù)測模型就可以估算出在某一個月i，給定采樣時間間隔t下，每個方向的沉積塵埃電導(dǎo)率A的增量:

(3)

由四個方向的平均值計算出的污染指數(shù)，可估計絕緣子串積塵電導(dǎo)率的總體增加量:

(4)

降雨對絕緣子串的清洗有很大影響，降雨可從表面沖刷掉的污染物以指數(shù)方程的形式表示:

Mt=Mt-1×(1-e-kIt)

(5)

Mt為洗掉污染物表面單位面積上的質(zhì)量(mg/cm2),Mt-1表面在t=0時的初始質(zhì)量，k為洗掉常數(shù)取決于表面特征，I為平均降雨強(qiáng)度，其單位為mm/min。降雨后的污染濃度M可以表示為

M=Mt-1-Mt

(6)

CPI是表示絕緣子串上可溶性污染累積估計量的無量綱指標(biāo)，將式(10)-(9)代入式(11)可計算出某時刻m的值：

CPIm=(CPIm-1+ΔPIm)×e-kImt

(7)

根據(jù)收集到的每個絕緣子串的數(shù)據(jù)擬合出沖刷常數(shù)，未涂覆絕緣子串的k1=0.006 8，半涂覆絕緣子串的k2=0.007 3，全涂覆絕緣子串的k3=0.008 1。由于三串絕緣子的幾何形狀相同，沖刷常數(shù)的變化是由不同的自潔行為和表面粗糙度引起的：

ESDD未涂層=α1CPIm

(8)

ESDD半涂層=α2CPIm

(9)

ESDD全涂層=α3CPIm

(10)

如式(8-10)和圖6所示，可以通過線性回歸將CPI即時數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更容易解釋的ESDD值。轉(zhuǎn)換不同涂層、半涂層和全涂層的影響因子分別為α1=78×106(r2=0.82)、α2=155×106(r2=0.90)和α3=172×106(r2=0.88)?？偟膩碚f，估算的瞬時ESDD數(shù)據(jù)水平與現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)具有較好的相關(guān)性。

圖6 由CPI得到的瞬時ESDD水平Fig.6 Instantaneous ESDD levels obtained from CPI

2.2 基于隨機(jī)森林算法的預(yù)測絕緣子串泄漏電流方法

分類和回歸樹(CART)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，用于從數(shù)據(jù)中構(gòu)建預(yù)測模型。這些模型是通過遞歸地劃分?jǐn)?shù)據(jù)空間并在每個分區(qū)內(nèi)擬合一個簡單的預(yù)測模型來獲得的?；跇涞哪Ｐ鸵蚱浜唵我子煤涂山忉屝远粡V泛應(yīng)用于研究工作中，但它們?nèi)菀装l(fā)生過擬合，特別是當(dāng)樹特別多的時候。為了解決上述問題，人們開發(fā)了將許多樹組合成一個模型的集成方法。其中，一個模型是隨機(jī)森林(RF)，為一種引導(dǎo)聚合技術(shù)(bagging)的回歸樹集合。RF對噪聲響應(yīng)具有魯棒性，并具有很強(qiáng)的泛化能力。RF涉及兩個主要的超參數(shù)來控制每棵樹的結(jié)構(gòu)，即一個節(jié)點必須被分割的最小大小，以及森林的結(jié)構(gòu)，即樹的數(shù)量，這些超參數(shù)是人為調(diào)整的。從現(xiàn)場測試中獲得的數(shù)據(jù)被隨機(jī)分成兩個不同的數(shù)據(jù)集：一個用于訓(xùn)練，75%的數(shù)據(jù)可用，另一個用于驗證模型。

圖7為從氣象和環(huán)境數(shù)據(jù)得到的泄漏電流預(yù)測模型示意圖。

圖7 利用氣象和環(huán)境數(shù)據(jù)預(yù)測泄漏電流模型示意圖Fig.7 Schematic diagram of the leakage current prediction model from the meteorological and environmental data

由圖7可知，模型的四個預(yù)測因子是CPI，為相對濕度、溫度和太陽輻射等。后一個預(yù)測因子與絕緣子表面入射的熱能直接相關(guān)，這可能會使污染干燥，從而減少泄漏電流。通過袋外誤差估計方法評估預(yù)測器的相對重要性，如圖8所示。不同模型之間的差異是顯著的，就CPI而言，污染和濕度對無涂層絕緣子的預(yù)測更相關(guān)，而對受太陽輻射和溫度影響更大的全涂層和半涂層絕緣子。另一項研究考慮了四個和兩個預(yù)測因子的模型。根據(jù)預(yù)測誤差進(jìn)行比較。基于R-squared、RMSE和MAE預(yù)測誤差的比較見表2。使用四種預(yù)測器，驗證數(shù)據(jù)集上泄漏電流預(yù)測值與實測值的對比如圖9所示。根據(jù)這些結(jié)果，我們可以得出這樣的結(jié)論:在非涂覆絕緣子的情況下，僅利用CPI和濕度就可以估計出所提出的方法的泄漏電流。但為了提高對全包覆和半包覆絕緣子泄漏電流的預(yù)測能力，有必要將溫度和太陽輻射也考慮在內(nèi)。

圖8 4種預(yù)測因子的RF模型的相對預(yù)測因子重要性Fig.8 Relative predictor importance for RF model with four predictors

表2 預(yù)測誤差的比較Table 2 Comparison of prediction errors

圖9 驗證數(shù)據(jù)集:泄漏電流預(yù)測值與實測值Fig.9 Validation dataset:predicted vs. measured leakage current values

3 結(jié) 論

提出了一種考慮環(huán)境和天氣數(shù)據(jù)來估計無涂層、半涂層(底部部分)和全涂層玻璃絕緣子組成的絕緣子串上的泄漏電流的預(yù)測方法。筆者收集了22個月的實測歷史數(shù)據(jù)，以支持所提方法。本研究的主要結(jié)果總結(jié)如下：

1)新型累積污染指數(shù)CPI可估計絕緣子串上的可溶性污染沉積，它適用于無涂層絕緣子和硅涂層絕緣子。此外，它還可以線性轉(zhuǎn)換為ESDD。

2)所提出基于隨機(jī)森林算法的預(yù)測方法可依據(jù)CPI、濕度、溫度和太陽輻射等信息對絕緣子的泄漏電流進(jìn)行精確估計，顯示出良好的擬合指標(biāo):未涂層(R2=0.947)、半涂層(R2=0.860)和全涂層(R2=0.869)。

3)研究了預(yù)測因子的重要性，表明溫度和太陽輻照在涂覆絕緣子的情況下起著重要作用。相比之下，它們對無涂覆絕緣子就不那么重要了，這使得僅從CPI和濕度來預(yù)測絕緣子泄漏電流成為可能，而不會損失預(yù)測功率。

4)實驗結(jié)果表明，玻璃絕緣子表面涂覆硅層可以有效降低或抑制絕緣子串上的大部分泄漏電流。它們似乎更容易受到小雨等短暫濕潤事件的影響。半涂層絕緣子(底部部分)表現(xiàn)出與全涂層絕緣子非常相似的性能，這使其在污染性能、安裝和運輸?shù)姆奖阈砸约俺杀痉矫娉蔀橐粋€運用前景的解決方案