馮 躍
(云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司文山供電局,云南 文山 663000)
變壓器是發(fā)電系統(tǒng)、輸電系統(tǒng)、配電系統(tǒng)的關(guān)鍵和核心設(shè)備,其運(yùn)行工況直接影響電能使用。由于變壓器運(yùn)行機(jī)理復(fù)雜、運(yùn)行環(huán)境多樣,隨著運(yùn)行年限的增加,各組件均可能發(fā)生異常從而導(dǎo)致變壓器故障。變壓器故障不僅會(huì)造成電力企業(yè)和用戶直接經(jīng)濟(jì)損失,還可能引發(fā)不良的社會(huì)影響,因此變壓器的故障診斷非常關(guān)鍵和重要。
當(dāng)前,已形成了變壓器溶解氣體、紅外測(cè)溫、局部放電和頻率響應(yīng)等解決變壓器故障方法。其中變壓器溶解氣體分析方法是基于變壓器油和纖維受到氧氣、水分等影響老化并分解出氣體,通過(guò)檢測(cè)這些氣體的成分和密度實(shí)現(xiàn)變壓器故障診斷,然而實(shí)際工程中發(fā)現(xiàn)溶解氣體雖然超過(guò)注意值但依然健康運(yùn)行,反之,溶解氣體未達(dá)到注意值時(shí)已發(fā)生故障[1],為此,劉展程等[2]提出一種考慮多因素的變壓器油中溶解氣體含量自適應(yīng)預(yù)測(cè)方法,融合了注意力機(jī)制(Attention Mechanism)、麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)對(duì)雙向門(mén)控循環(huán)單元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)構(gòu)建SSA-BiGRU-Attention優(yōu)化模型,研究結(jié)果顯示,預(yù)測(cè)精度可達(dá)到98.3%,但該方法需要大量的樣本數(shù)據(jù),對(duì)運(yùn)算平臺(tái)資源要求較高。紅外測(cè)溫則是感知變壓器不同部分運(yùn)行溫度判斷變壓器運(yùn)行工況,其中張衛(wèi)慶等[3]設(shè)計(jì)了帶紅外視窗的油浸式變壓器測(cè)試系統(tǒng),將多通道光纖溫度傳感器和紅外測(cè)溫技術(shù)相結(jié)合,并據(jù)此利用耦合法(Coupling method,CM)和三對(duì)角矩陣算法(The tridiagonal matrix algorithm,TDMA)建立了電力變壓器溫度場(chǎng)的分布模型,可實(shí)現(xiàn)變壓器溫度預(yù)測(cè)及故障精準(zhǔn)診斷。在基于局部放電開(kāi)展變壓器故障診斷的關(guān)鍵在于有效檢測(cè)局部放電量,周?chē)?guó)華等[4]提出了一種基于改進(jìn)雙鏈量子遺傳算法與正交匹配追蹤方法相結(jié)合的局部放電稀疏分解去噪新方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法檢測(cè)性能均優(yōu)于傳統(tǒng)的小波閾值去噪法和EEMD去噪法,該方法較為復(fù)雜。另外,賈駿等[5]提出復(fù)雜多徑傳播條件下變壓器局部放電定位方法,在有效分析局放信號(hào)載變壓器內(nèi)折射、繞射傳播路徑的基礎(chǔ)上構(gòu)建抗多徑效應(yīng)的局部放電定位模型,通過(guò)優(yōu)化求解可確定變壓器內(nèi)部局部放電準(zhǔn)確位置,然而該方法需要準(zhǔn)確模型數(shù)據(jù)。針對(duì)傳統(tǒng)的頻率響應(yīng)分析(FRA)法無(wú)法識(shí)別自耦變壓器繞組常見(jiàn)軸向移位故障的問(wèn)題,郭蕾等[6]提出基于動(dòng)態(tài)分頻段的FRA法,結(jié)果表明,該設(shè)計(jì)的方法生成的極坐標(biāo)圖數(shù)據(jù)點(diǎn)重疊情況得到改善,有利于圖形分析和特征提取,可為自耦變壓器現(xiàn)場(chǎng)診斷提供參考。周中鋒等[7]根據(jù)工程試驗(yàn),總結(jié)了變壓器繞組變形排查過(guò)程注意事項(xiàng),并分析了頻率響應(yīng)法的主要干擾因素,對(duì)現(xiàn)場(chǎng)工作具有一定指導(dǎo)意義。
近年來(lái),隨著信號(hào)處理技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展,基于聲紋識(shí)別技術(shù)開(kāi)展變壓器故障診斷的研究不斷涌現(xiàn)。王喆[8]提出了一種基于快速增量式SVDD(Fast Incremental Support Vector Data Description,F(xiàn)ISVDD)以及門(mén)控循環(huán)單元(Gate Recurrent Unit,GRU)的變壓器機(jī)械故障聲紋識(shí)別方法。結(jié)果表明,相較于單級(jí)算法其識(shí)別能力更為準(zhǔn)確和可靠。曾有學(xué)者設(shè)計(jì)了基于閉集算法的聲紋識(shí)別模型,其模型參數(shù)通過(guò)混疊學(xué)習(xí)正負(fù)樣本獲得,為了弱化室外其他設(shè)備的影響,同時(shí)保持故障樣本召回率,提出了一種基于新奇檢測(cè)的兩級(jí)聲紋識(shí)別算法。
聲紋識(shí)別技術(shù)具有感知信息豐富、完整,感知過(guò)程不影響變壓器運(yùn)行,不會(huì)對(duì)變壓器造成破壞等優(yōu)點(diǎn)。然而,現(xiàn)有研究主要基于仿真和實(shí)驗(yàn)室開(kāi)展,少有涉及實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用和分析,為此本文依托64通道麥克風(fēng)陣列設(shè)備開(kāi)展了500 kV變電站、220 kV變電站共計(jì)7臺(tái)變壓器的實(shí)際聲源采集,分析了500 kV變電站3臺(tái)主變的聲紋特性,對(duì)比了不同方位下相同變壓器的聲紋特性。本文工作成果可為后續(xù)業(yè)界開(kāi)展基于聲紋識(shí)別的變壓器故障診斷提供場(chǎng)景數(shù)據(jù)。
麥克風(fēng)可將聲源信號(hào)(包括振動(dòng)信號(hào))轉(zhuǎn)化成電信號(hào),經(jīng)進(jìn)一步加工處理后可直觀呈現(xiàn)感知對(duì)象的聲源特性。當(dāng)前,主流的麥克風(fēng)主要分為數(shù)字麥和模擬2類(lèi),其中MEMS(微型機(jī)電系統(tǒng))數(shù)字麥克風(fēng)因具有體積小、輸出數(shù)字信號(hào)、抗干擾能力強(qiáng)和成本低等特點(diǎn)而被廣泛應(yīng)用。
MEMS將電子電路和機(jī)械組件集成至芯片中,從而有效降低體積和功耗。MEMS麥克風(fēng)大多基于電容型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),其運(yùn)行機(jī)理是MEMS麥克風(fēng)振膜在聲音輸入時(shí)產(chǎn)生振動(dòng),該振動(dòng)引起膜表面的電荷變化,進(jìn)而完成聲音信號(hào)與電信號(hào)的轉(zhuǎn)換,隨后,將電信號(hào)輸入到前置放大器(AMP)和模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)中轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào),經(jīng)數(shù)字運(yùn)行器(DSP)處理后,轉(zhuǎn)換成單比特脈沖密度解調(diào)格式的數(shù)字信號(hào)。
為了提高感知能力,基于陣列設(shè)計(jì)的MEMS可集成幾十個(gè)感知單元。
為了有效感知變壓器實(shí)際運(yùn)行中產(chǎn)生聲音信息,現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試時(shí)使用64通道麥克風(fēng)陣列設(shè)備,其外觀如圖1所示,設(shè)備可結(jié)合輔助支架或直接吸附在感知對(duì)象,非常適合于變壓器復(fù)雜而多樣的運(yùn)行工況測(cè)試。
圖1 64通道麥克風(fēng)陣列設(shè)備
為獲得更多樣、豐富的變壓器聲紋數(shù)據(jù),本次現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試選擇了2個(gè)電壓等級(jí)共計(jì)7臺(tái)變壓器開(kāi)展測(cè)試。具體的,包括1座500 kV變電站(3臺(tái)變壓器,單臺(tái)容量750 MVA)、2座220 kV變電站(每座2臺(tái)變壓器,容量包括180、150 MVA)的7臺(tái)高壓電力變壓器,累計(jì)采集獲得20多段音頻數(shù)據(jù)(每1段音頻數(shù)據(jù)持續(xù)時(shí)間超過(guò)1 min),圖2為現(xiàn)場(chǎng)開(kāi)展測(cè)試的情況。
圖2 測(cè)試現(xiàn)場(chǎng)
在實(shí)際測(cè)試中,因變電站內(nèi)其他設(shè)備也同時(shí)產(chǎn)生聲音,這些聲音互相耦合、混疊和干擾,并且強(qiáng)度會(huì)隨著變電站電壓等級(jí)增加而變強(qiáng)。如何有效隔離其他站內(nèi)設(shè)備干擾,保證測(cè)試數(shù)據(jù)基本或者完全由所測(cè)的變壓器發(fā)出尤為關(guān)鍵。為此,實(shí)際測(cè)試時(shí)通過(guò)2種傳聲方法采集音頻數(shù)據(jù),通過(guò)2種方法數(shù)據(jù)有結(jié)合提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。另外,采樣設(shè)備盡可能地靠近變壓器箱體,即能減少因空氣造成的衰減和干擾,又可有效隔離其他站內(nèi)設(shè)備影響。在某些現(xiàn)場(chǎng),在保證現(xiàn)場(chǎng)安全的前提下,采樣設(shè)備貼緊變壓器箱體,這種方式雖然有效,但受限于實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)條件。
2.2.1 數(shù)據(jù)處理
在獲得現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試數(shù)據(jù)后,所有數(shù)據(jù)都需要2次處理。具體的,使用剪輯和平滑工具處理采用數(shù)據(jù),最終截取最為平穩(wěn)的10 s聲信號(hào)開(kāi)展分析。同時(shí)通過(guò)傅里葉變化等技術(shù)獲得聲信號(hào)的頻域信息,使得分析更直觀、有效。圖3和圖4分別為某組采用音頻的原始數(shù)據(jù)及其所對(duì)應(yīng)的頻率響應(yīng)圖,不難看出直接分析原始信號(hào)很難提取關(guān)鍵信息,而圖4較為直觀的呈現(xiàn)聲信號(hào)的變化特性。
圖3 原始聲信號(hào)
圖4 聲信號(hào)頻率響應(yīng)圖
2.2.2 數(shù)據(jù)分析
限于篇幅,僅展示和分析測(cè)試的部分?jǐn)?shù)據(jù)。具體的,選取500 kV變電站3臺(tái)主變(1#、2#、3#)音頻典型數(shù)據(jù),如圖5—圖7所示。
圖5 1#主變聲信號(hào)頻率響應(yīng)圖
圖6 2#主變聲信號(hào)頻率響應(yīng)圖
圖7 3#主變聲信號(hào)頻率響應(yīng)圖
圖5中,1#主變以200 Hz為主,主頻附近較為平滑,干擾信號(hào)有效濾除,初步判斷變壓器運(yùn)行工況良好;相較之下,圖6的2#主變所產(chǎn)生的聲音以100、200及600 Hz為主,且在100 Hz及其整數(shù)倍頻率附近有顯著的旁瓣信號(hào);2#主變與3#主變的聲信號(hào)頻譜分布非常相似,均以100 Hz、200 Hz為主,主頻信號(hào)的旁瓣明顯,初步判斷2#主變、3#主變總體運(yùn)行工況良好,但也存在故障發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn),建議進(jìn)一步安排檢定??傮w來(lái)說(shuō),3臺(tái)主變均以低頻為主,屬于正常運(yùn)行情況下本體振動(dòng)所產(chǎn)生的聲音,即繞組振動(dòng)或是鐵芯磁致伸縮所引起的振動(dòng)發(fā)聲。
另外相同變壓器不同測(cè)試方位所得的信號(hào)分布特性有所差異。為此,選取了某220 kV主變作為分析對(duì)象,通過(guò)處理后得到聲信號(hào)頻率響應(yīng)圖(圖8),其包含了該主變2個(gè)方位所得的信號(hào),其中圖8(a)主頻為500 Hz,而圖8(b)中主頻率為300 Hz及600 Hz,這也印證了前面所述的觀點(diǎn):變壓器不同方位感知的信號(hào)存在差異。
雖然圖8(a)和(b)的頻譜存在差異,但主頻譜總體態(tài)勢(shì)和特性較為相似,都能體現(xiàn)當(dāng)前變壓器的運(yùn)行工況,只是分別突出所靠近的變壓器組件聲紋特征。
圖8 主變聲信號(hào)頻率響應(yīng)圖
同時(shí),對(duì)比500 kV和220 kV主變的音頻特性可知,變壓器電壓等級(jí)越高、容量越大,主頻的幅值相應(yīng)的越大;當(dāng)變壓器主頻分布于1 000 Hz以內(nèi)時(shí),變壓器較為健康;當(dāng)變壓器主頻向更高頻變化時(shí),建議重點(diǎn)關(guān)注。
變壓器運(yùn)行工況直接影響電網(wǎng)安全,如果快速、準(zhǔn)確地分析和診斷變壓器故障情況對(duì)保證人民生活、企業(yè)生成至關(guān)重要。本文基于聲紋技術(shù)開(kāi)展實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)的變壓器聲紋測(cè)試,分析了測(cè)試中發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵問(wèn)題,并給出行之有效的緩解方法,最后重點(diǎn)分析了3臺(tái)500 kV主變的聲紋特性,從主頻判斷3臺(tái)變壓器的當(dāng)期工況。本文所提供的測(cè)試方法和聲紋特性數(shù)據(jù)可為內(nèi)深入開(kāi)展基于聲紋技術(shù)識(shí)別變壓器故障研究和應(yīng)用提供實(shí)際場(chǎng)景支撐。