馬鳳翔,趙躍,崔方曉,李大成

(1國(guó)網(wǎng)安徽省電力有限公司電力科學(xué)研究院,安徽 合肥 230022;2中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院安徽光學(xué)精密機(jī)械研究所,中國(guó)科學(xué)院通用光學(xué)定標(biāo)與表征技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽 合肥 230031)

0 引言

隨著泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè),我國(guó)將逐步建立具有狀態(tài)全面感知和信息高效處理等特征的智慧能源系統(tǒng)。智能傳感是泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的核心基礎(chǔ)技術(shù),實(shí)時(shí)在線診斷電氣設(shè)備的故障及老化狀態(tài)是保證電網(wǎng)安全運(yùn)行和實(shí)現(xiàn)設(shè)備高效檢修的關(guān)鍵因素。大型變壓器絕緣油溶解氣體分析(DGA)是變壓器運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷的有效方法[1]?；诠饴暪庾V檢測(cè)原理的變壓器油溶解氣體在線分析監(jiān)測(cè)技術(shù)是目前電力系統(tǒng)常用的變壓器在線監(jiān)測(cè)技術(shù)。

非共振光聲光譜檢測(cè)技術(shù)不需要進(jìn)行氣體分離,可以實(shí)現(xiàn)乙炔(C2H2)、乙烯(C2H4)、甲烷(CH4)等特征氣體組分檢測(cè)[2]。非共振光聲光譜技術(shù)具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、測(cè)量種類多、成本相對(duì)較低的優(yōu)點(diǎn),通過(guò)更換濾光片即可實(shí)現(xiàn)多種氣體的檢測(cè)。國(guó)外比較成熟的商用儀器主要有美國(guó)GE公司的變壓器油在線Tranf ix系列儀器,荷蘭Innova公司的1412系列氣體分析儀器。Bertrand等[3]利用Innova光聲光譜儀開(kāi)展了農(nóng)場(chǎng)含氮?dú)怏w監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn),建立了農(nóng)場(chǎng)對(duì)大氣氮含量源分布模型;GE公司的Tranf ix儀器已經(jīng)廣泛應(yīng)用于變壓器油DGA在線監(jiān)測(cè)[4],目前在我國(guó)變電站也開(kāi)展了推廣和應(yīng)用。國(guó)內(nèi)也開(kāi)展了相關(guān)儀器的研制,Zhang等[5]研制了非共振光譜儀用于火災(zāi)特征氣體和人呼出氨氣檢測(cè),但相對(duì)國(guó)外成熟商用儀器仍具有一定差距。中國(guó)科學(xué)院安徽光學(xué)精密機(jī)械研究所遙感應(yīng)用組研發(fā)了用于變壓器油DGA的光聲光譜模塊,并針對(duì)乙炔開(kāi)展了驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。

光聲光譜儀在線檢測(cè)油中溶解氣體過(guò)程中需要用空氣對(duì)光聲池進(jìn)行吹掃,確保光聲池內(nèi)無(wú)特征氣體殘留。此外由于從油樣中脫出氣體較少,需要補(bǔ)足空氣保證光聲池內(nèi)壓力與外界一致,因此空氣中的水汽直接干擾了特征氣體濃度的準(zhǔn)確性。非共振光聲光譜儀采用了熱輻射光源,光源熱傳導(dǎo)使光聲池在測(cè)量過(guò)程中升溫,溫度變化也使光聲信號(hào)發(fā)生變化。綜上,光聲光譜信號(hào)受到環(huán)境溫度、濕度影響,導(dǎo)致背景信號(hào)變化,需要對(duì)背景信號(hào)進(jìn)行校正,確保光聲光譜系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性[6]。通常在實(shí)驗(yàn)室內(nèi),測(cè)量已知濃度的水汽標(biāo)定濕度影響,并利用溫度傳感器測(cè)量光聲池溫度從而標(biāo)定溫度影響。但在實(shí)際測(cè)量中,光聲池溫度受到外界環(huán)境作用,使同一水汽濃度的光聲信號(hào)產(chǎn)生較大波動(dòng),外界噪聲干擾也使光聲信號(hào)具有較大波動(dòng),因此迫切需要一種魯棒性較高的校正方法[7]。

本文研究了基于支持向量回歸的光聲光譜信號(hào)校正方法,對(duì)溫濕度導(dǎo)致的乙炔背景信號(hào)變化進(jìn)行校正,通過(guò)測(cè)量濕度發(fā)生器產(chǎn)生的不同濕度空氣,以及同時(shí)采集的溫度數(shù)據(jù),計(jì)算溫濕度校正因子,在校正信號(hào)穩(wěn)定性和重復(fù)性方面與最小二乘法(OLS)進(jìn)行了對(duì)比。

1 基本原理

1.1 光聲光譜原理

光聲池內(nèi)一部分氣體分子吸收特定波長(zhǎng)入射光后,從基態(tài)躍遷至激發(fā)態(tài),處于激發(fā)態(tài)的分子與處于基態(tài)的分子相碰撞,產(chǎn)生無(wú)輻射躍遷返回基態(tài),氣體吸收的光能轉(zhuǎn)變?yōu)榕鲎卜肿又g的平移動(dòng)能,氣體溫度升高。當(dāng)入射光以一定頻率(幾十赫茲到幾千赫茲)調(diào)制時(shí),氣壓便以同樣頻率調(diào)制形成聲波,這一聲波可通過(guò)安裝在光聲池上的微音器進(jìn)行檢測(cè),轉(zhuǎn)換成電信號(hào),其檢測(cè)原理如圖1所示。

圖1 光聲光譜檢測(cè)原理示意圖Fig.1 Schematic diagram of photoacoustic spectroscopy detection mechanism

光聲光譜儀結(jié)構(gòu)如圖2所示,熱輻射光源產(chǎn)生的光經(jīng)過(guò)斬波器后產(chǎn)生周期光強(qiáng),經(jīng)過(guò)濾光片選通特定波長(zhǎng),入射到光聲池產(chǎn)生聲音信號(hào)并被微音器采集,鎖相放大器采集微音器信號(hào)和斬波信號(hào)進(jìn)行鎖相,輸出電壓信號(hào),同時(shí)溫度傳感器測(cè)量光聲池溫度。

圖2 光聲光譜儀結(jié)構(gòu)示意圖Fig.2 Schematic diagram of photoacoustic spectrometer structure

不同氣體需要根據(jù)其吸收峰位置選用濾光片,盡可能避免相互交叉干擾,但由于空氣中水汽含量大且?guī)缀踉诟鱾€(gè)波段都有吸收,還需要對(duì)水汽干擾進(jìn)行校正。此處選用的水汽和乙炔濾光片如圖3所示,濾光片參數(shù)為:水汽濾光片中心波長(zhǎng)為5.0847μm,半峰全寬為0.1037μm;乙炔濾光片中心波長(zhǎng)為3.066μm,半峰全寬為0.0766μm。圖3為水汽和乙炔吸收系數(shù)譜,實(shí)際空氣中水汽濃度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于待測(cè)乙炔濃度,對(duì)乙炔信號(hào)具有強(qiáng)烈干擾。

圖3 水汽和乙炔的吸收系數(shù)譜及選擇的濾光片F(xiàn)ig.3 Absorbance spectra of water vapor and acetylene and selected filters

在測(cè)量過(guò)程中,特征氣體背景信號(hào)受到外界溫度和水汽的干擾產(chǎn)生較大變化,需要對(duì)溫度和濕度進(jìn)行實(shí)時(shí)校正。濕度信號(hào)通過(guò)水汽濾光片進(jìn)行檢測(cè),溫度信號(hào)通過(guò)光聲池內(nèi)置的溫度傳感器檢測(cè)。以乙炔為例,背景信號(hào)可表達(dá)為水汽濾光片電壓值和溫度的線性組合形式,即

式中:Sbg,C2H2表示乙炔濾光片測(cè)量的背景電壓值;SH2O表示水汽濾光片測(cè)量的電壓值;T表示溫度,單位為?C;ai(i=0,1,2)表示待擬合系數(shù)。

其他特征氣體也可以通過(guò)相同的方法進(jìn)行校正。通常在實(shí)驗(yàn)室內(nèi),用濕度發(fā)生器產(chǎn)生不同濕度的空氣作為背景樣本,同時(shí)結(jié)合實(shí)測(cè)溫度數(shù)據(jù)擬合上述系數(shù);但由于外界環(huán)境干擾,最小二乘法等傳統(tǒng)回歸方法不具有魯棒性,得到的回歸系數(shù)泛化能力較差。針對(duì)這一問(wèn)題,采用支持向量回歸(SVR)方法計(jì)算回歸系數(shù)。

1.2 支持向量回歸原理

SVR是支持向量機(jī)(SVM)的一種運(yùn)用,基本思路與SVM一致[8?11]。不同之處是在SVR找到支持向量之后,不是尋找一個(gè)分界面,而是選擇分界面特定距離以外的數(shù)據(jù)參與回歸計(jì)算[8,12],其基本原理為:對(duì)于樣本(x,y),傳統(tǒng)回歸模型通常直接基于模型計(jì)算值f(x)與真實(shí)值y之間的差別計(jì)算損失,而SVR方法僅在f(x)和y之差的絕對(duì)值大于ε時(shí)計(jì)算損失,如圖4所示,在陰影區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)不參與回歸計(jì)算,在陰影區(qū)域外的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。

圖4 SVR原理示意圖Fig.4 Schematic diagram of SVR

利用拉格朗日乘子法,得到SVR的解形式為

SVR回歸方法具有魯棒性,使得回歸模型具有較強(qiáng)穩(wěn)健性和泛化能力,避免沖擊噪聲干擾,適用于有較大環(huán)境干擾的光聲光譜樣本回歸。

2 溫濕度校正算法及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)用濕度發(fā)生器產(chǎn)生不同濕度的空氣,溫度通過(guò)光聲池壁的溫度傳感器獲取,采集不同溫度、濕度背景作為樣本計(jì)算回歸模型。濕度發(fā)生器采用南京英格瑪儀器公司生產(chǎn)的露點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng),能夠同時(shí)檢測(cè)產(chǎn)生水汽的濃度值和流量等數(shù)據(jù)。利用濕度發(fā)生器產(chǎn)生不同濃度的水汽,每個(gè)水汽濃度連續(xù)采集1 h數(shù)據(jù),現(xiàn)場(chǎng)如圖5所示。

圖5 光聲光譜儀測(cè)量不同濃度水汽實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)圖Fig.5 Picture of different concentrations of water vapor experiment measured by photoacoustic spectrometer

連續(xù)檢測(cè)的溫度、水汽濾光片和乙炔濾光片電壓信號(hào)如圖6所示。濕度發(fā)生器產(chǎn)生了不同體積分?jǐn)?shù)的水汽與干空氣混合氣體,水汽體積分?jǐn)?shù)分別為6×10?3(?0.2?C露點(diǎn))、2.327×10?3(?11.2?C露點(diǎn))、1.37×10?4(?39.3?C露點(diǎn)),由圖6(b)、(c)可以看到呈階梯下降的信號(hào)。由于光聲光譜儀內(nèi)使用熱光源,光聲池內(nèi)部溫度開(kāi)始測(cè)量后逐漸上升到35?C然后穩(wěn)定,乙炔信號(hào)也受到溫度影響(如30～34的數(shù)據(jù)),在儀器關(guān)閉并重新啟動(dòng)后,光聲池內(nèi)壁溫度又重新進(jìn)入上升趨勢(shì)(如34～44的數(shù)據(jù)),環(huán)境變化導(dǎo)致水汽和乙炔濾光片信號(hào)波動(dòng)較大,使得水汽校正變得復(fù)雜。

圖6 測(cè)量的水汽樣本數(shù)據(jù)。(a)連續(xù)檢測(cè)的溫度值;(b)水汽濾光片電壓值;(c)乙炔濾光片電壓值Fig.6 Water vapor sample data.(a)Continuous measured temperature values;(b)Voltage values of water vapor filter;(c)Voltage values of acetylene filter

根據(jù)(1)式,分別利用OLS和SVR對(duì)實(shí)測(cè)乙炔數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸,結(jié)果如圖7所示,可以看到測(cè)量過(guò)程中環(huán)境變化導(dǎo)致實(shí)測(cè)值產(chǎn)生了較大波動(dòng),OLS方法與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)比較接近,而SVR方法則與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)有一定偏離,顯示了較強(qiáng)的魯棒性。

圖7 用OLS和SVR方法回歸的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)Fig.7 Regression of measured databy OLSand SVR

為了對(duì)這兩種方法進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證,利用配氣儀將空氣和不同濃度的乙炔混合,評(píng)價(jià)校正數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。如圖8所示,分別配置體積分?jǐn)?shù)為0、5×10?6、2×10?5的乙炔與空氣混合氣體,可以看到由于溫度、水汽等因素變化,空氣電壓值要大于5×10?6的乙炔電壓值,必須進(jìn)行背景校正。利用OLS和SVR方法校正背景信號(hào),圖8(a)中黑色方塊數(shù)據(jù)為乙炔濾光片實(shí)測(cè)值,圓點(diǎn)為OLS方法擬合背景值,三角形為SVR方法擬合背景值?？梢钥吹綄?duì)于空氣數(shù)據(jù),SVR方法擬合效果較好;對(duì)于5×10?6、2×10?5的乙炔數(shù)據(jù),SVR和OLS兩種方法擬合背景趨勢(shì)一致。圖8(b)是校正背景后的乙炔電壓值?？梢钥吹綄?duì)于空氣數(shù)據(jù),SVR方法得到的校正結(jié)果比較平穩(wěn);而OLS方法得到的校正結(jié)果則存在上升趨勢(shì),證明了SVR方法的泛化能力更好。對(duì)于5×10?6、2×10?5的乙炔數(shù)據(jù),SVR和OLS兩種方法校正背景后的電壓值變化規(guī)律一致,證明了SVR方法具有更好的穩(wěn)健性。

圖8 不同濃度乙炔與空氣混合氣體電壓值及OLS和SVR背景校正結(jié)果(a)原始電壓值及計(jì)算背景電壓值;(b)背景校正后的電壓值Fig.8 Voltage value of different concentrations of acetylene and air mixed gasvalues and background correction results by OLS and SVR.(a)Original voltagevaluesand calculated background values;(b)Corrected voltagevaluesafter background subtraction

由以上實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看到,采集樣本由于溫度、外界干擾作用產(chǎn)生波動(dòng),OLS方法考慮每一個(gè)樣本的誤差,導(dǎo)致回歸模型穩(wěn)健性較差,而SVR方法通過(guò)設(shè)定誤差閾值,得到的回歸模型穩(wěn)健性更好,實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)在背景校正后信號(hào)更平穩(wěn)。背景校正是光聲光譜信號(hào)處理其中一個(gè)步驟,后續(xù)還需要進(jìn)行多組分氣體的交叉干擾扣除等處理,此處只考慮了溫度、濕度引起的背景變化及校正方法,未考慮多組分氣體交叉干擾,這一問(wèn)題需要進(jìn)一步研究。

3 結(jié)論

非共振光聲光譜技術(shù)是變壓器油中溶解氣體分析的有效技術(shù)手段,但由于測(cè)量過(guò)程中溫度、空氣濕度變化導(dǎo)致背景信號(hào)變化,需要對(duì)溫度、濕度影響因素進(jìn)行校正。在采集不同溫度、濕度樣本過(guò)程中,由于外界環(huán)境干擾,采集信號(hào)會(huì)產(chǎn)生較大波動(dòng),影響了回歸模型的準(zhǔn)確性。利用SVR方法建立回歸模型,有效避免了外部環(huán)境導(dǎo)致的樣本信號(hào)波動(dòng),并與OLS進(jìn)行了對(duì)比,對(duì)于不同濃度的乙炔和空氣混合氣體,用所提出方法進(jìn)行背景校正后信號(hào)更平穩(wěn),對(duì)油中溶解氣體的在線檢測(cè)具有一定應(yīng)用價(jià)值。