張 安,羅 琦,申 優(yōu),蔡驍強

(江西中電投新能源發(fā)電有限公司,江西 南昌 310000)

放電故障[1]易造成變壓器絕緣事故,如果不給予足夠的重視,則會導致嚴重的電網(wǎng)安全事故[2]。分析采集到的變壓器聲信號數(shù)據(jù)可以判斷出其內(nèi)部是否發(fā)生了放電故障,從而采取相應的措施進行維修,有效降低由變壓器絕緣問題引起的停電事故,從而增強電網(wǎng)運行的可靠性和穩(wěn)定性[3]。

王瑜等[4]采用點對稱圖像對變壓器的局部放電信號特點進行分析。采集與分析箱變變壓器數(shù)據(jù),獲取局部放電故障的狀態(tài)信息,并利用點對稱的方式把局部放電故障數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖像,從中提取出故障特征。通過對正常和失效的兩幅圖進行對比,從而判定變壓器有無局部放電的情況。苑津莎等[5]開發(fā)了基于知識推理系統(tǒng)的變壓器的局部放電故障檢測技術(shù)。處理局部放電傳感器采集信息并獲得相位解析的三維圖,通過處理三維圖實現(xiàn)變壓器故障診斷和定位。結(jié)果表明該方法具有較好的準確率,可應用于實際的變壓器局部放電故障診斷中。

本文將聲音處理應用到了箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障診斷方法設計中,以期保證箱變變壓器的穩(wěn)定運行。

1 箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障診斷方法設計

1.1 分析箱變變壓器內(nèi)部火花放電聲信號的產(chǎn)生機制

變壓器內(nèi)部火花產(chǎn)生的放電信號與正常的信號之間,受氣隙、油隙等多種因素影響,導致其特征有較大的區(qū)別[6],本文在不同情況下,得到了變壓器內(nèi)部火花放電信號的時域波形,具體如圖1所示。

圖1 箱變變壓器內(nèi)部火花放電聲信號的時域波形

對于箱變變壓器而言,產(chǎn)生的火花放電聲信號只有經(jīng)過一個復雜的傳播過程,才能進入油箱壁,然后再通過檢測設備獲取聲信號。由于火花放電聲信號的傳播過程比較復雜[7],其中會有不同的噪聲存在。導致聲信號出現(xiàn)偏差的原因有很多種。那么聲信號在變壓器中傳播的衰減系數(shù)為

(1)

式中:f為聲信號的頻率,Hz;η為變壓器的密度信號,kg/m3;ρ0為變壓器的黏度系數(shù);c為聲信號傳播的速度,m/s;ζ為介質(zhì)吸收的系數(shù),dB/m;?為傳播的種類,個。

由式(1)可以看出,變壓器內(nèi)部火花放電故障的聲信號在傳播過程中的衰減系數(shù)與頻率之間是正比關(guān)系。利用聲音處理[8],可以檢測到故障聲信號的產(chǎn)生機理。

1.2 箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障信號的共振稀疏分解

根據(jù)箱變變壓器內(nèi)部火花放電聲信號的產(chǎn)生機理,利用共振稀疏分解[9],對箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障信號進行分解,提取出故障診斷需要的特征。

利用共振稀疏分解采集到箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障信號:一部分為高質(zhì)量因子分解后得到的連續(xù)振蕩信號,這些振蕩的信號含有較多的噪聲和更大的擾動;另一部分是通過對質(zhì)量較差的因子分解,獲得的暫態(tài)脈沖,它具有廣泛的特征。因此,變壓器信號中故障信號特征的提取精度是判斷是否發(fā)生放電故障的關(guān)鍵指標。

在箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障信號共振稀疏分解中,低頻諧波分解是對低頻諧波因子Y值的分解。與此類似,高質(zhì)量系數(shù)Z的信號分解被界定為高諧振分解[10]。在轉(zhuǎn)換質(zhì)量較差的情況下,利用轉(zhuǎn)換后的波形進行共振稀疏分解,能有效地抽取出特征。共振稀疏分解方法可以依據(jù)現(xiàn)場條件和所要抽取的信號和特性,調(diào)整所需要的數(shù)值,從而獲得較高或較低的共振分量。在這些諧振分量中,分別設定為低諧振分量和高諧振分量[11]。箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障信號的共振稀疏分解圖如圖2所示。

圖2 兩通道濾波器組

圖2中,L0(ω)和L1(ω)為低通濾波器和高通濾波器,α、β為箱變變壓器的高低尺度因子,x0(n)、x1(n)分別為低通和高通子帶信號。

根據(jù)上述過程分離了變變壓器內(nèi)部火花放電故障的特征信號的高、低共振分量,且提高了箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障的特征信號的提取精度。

1.3 箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障診斷的實現(xiàn)

基于共振稀疏分解結(jié)果,構(gòu)建了箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障特征搜索模型,獲取到箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障特征參數(shù)[12],表達式為

(2)

式中:rk為放電故障特征值;γk為特征間的關(guān)聯(lián)性系數(shù)。

根據(jù)箱變變壓器運行規(guī)律無法實現(xiàn)放電故障發(fā)生的具體位置準確定位,因此根據(jù)箱變變壓器的火花放電故障周期[13],可以確定其相應時長,計算箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障的相應特性,可表示為

(3)

式中:A(t)為箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障的相應特性數(shù)量;Vi為箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障閾值。

箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障信號初始特征向量與正常運行信號做乘積,得到實時監(jiān)測的箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障特征向量[14],通過匹配故障特征向量與故障數(shù)據(jù),得到放電故障數(shù)據(jù)診斷函數(shù)f(x):

(4)

式中:當i=0時,說明箱變變壓器不存在放電故障,當i=1時,表示變壓器存在放電故障;?i,k,A、?i,k,D分別為第i類火花放電故障的特征值;?x,k,A、?x,k,D分別為診斷信號f(t)對應的火花放電故障統(tǒng)計值分量。

設定箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障診斷參數(shù)為χ,通過箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障診斷參數(shù)χ計算變壓器正常運行下的信號與發(fā)生故障的信號f(t)之間的距離,計算公式如下:

di=χdi,A+(1-χ)di,D

(5)

式中:箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障診斷參數(shù)χ在范圍[0,1]內(nèi),根據(jù)故障診斷信號,可以識別箱變變壓器的實際工作狀態(tài),根據(jù)工作狀態(tài)類型可以判斷內(nèi)部火花放電故障的類別和故障點[15]。

根據(jù)以上過程,得到箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障診斷的實現(xiàn)步驟,具體如下:

1)數(shù)據(jù)預處理

采集不同運行狀態(tài)下,箱變變壓器的實際運行數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進行分析和歸一化處理。然后按7:3比例將內(nèi)部火花放電故障特征數(shù)據(jù)劃分為訓練集與測試集。

2)特征提取

利用Step1中得到的訓練集,對其進行DAE訓練和去噪處理,對火花放電故障數(shù)據(jù)進行特征升維,分別獲得訓練集對應的去噪后的放電故障特征數(shù)據(jù)。

3)故障診斷模型訓練

利用Step2中獲得的訓練集,去噪處理放電故障特征數(shù)據(jù),完成故障診斷模型的構(gòu)建,將參數(shù)代入模型,實現(xiàn)對故障診斷。

根據(jù)以上步驟,構(gòu)建了箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障診斷模型,實現(xiàn)了箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障的診斷。

2 實驗分析

2.1 采集箱變變壓器的運行聲音

本文在實驗過程中,選擇型號為SZ10-5000/35、額定容量為5 000 kVA的變壓器為被測對象,考慮到人耳對變壓器正常運行過程中發(fā)出的聲音無法準確辨識,因此,通過錄制聲信號實現(xiàn)特征分析。

箱變變壓器運行聲音的采集是通過以下兩種方法實現(xiàn),每種方法均采集一段箱變變壓器運行聲音。

為避免空氣中噪聲的影響,錄制過程中將聲音探頭粘貼在變壓器的箱體側(cè)面,直接錄制變壓器本體傳出的聲信號;

將聲音探頭放置在變壓器箱體附近,錄制通過空氣傳播的聲音信號。

以上兩種方法采集箱變變壓器的運行聲音信號如圖3所示。

圖3 箱變變壓器的運行聲音采集情況

2.2 實驗結(jié)果與分析

將局部放電傳感器設備安裝在無故障箱變變壓器的外壁,啟動電源后通過診斷儀顯示變壓器正常運行下的聲信號實時波形。實驗進行20 s之后,診斷儀顯示“變壓器正常運行”,導出診斷儀內(nèi)部的數(shù)據(jù)。箱變變壓器運行時的原始信號、濾波處理之后的信號以及頻譜圖如圖4所示。

圖4 正常變壓器實驗結(jié)果

圖4的結(jié)果顯示,變壓器正常運行條件下,采集到的聲信號經(jīng)過濾波處理之后,只剩下了白噪聲,并不存在脈沖狀的信號。對于頻譜圖而言,高次諧波組成是100 Hz和以100 Hz為基頻的高次諧波,只有部分信號超過了1 000 Hz,因此,可以說明采用文中方法時,可以判斷箱式變壓器處于正常運行狀態(tài),與診斷儀的結(jié)果相符。

將局部放電傳感器設備安裝在含內(nèi)部火花放電故障的箱變變壓器外壁,啟動電源后通過診斷儀顯示變壓器的聲信號實時波形。實驗進行20 s之后,診斷儀發(fā)出警報,并顯示“存在火花放電故障”的提示框。內(nèi)部火花放電故障變壓器運行過程中的原始信號、濾波后的信號以及小波變換后的視頻分析結(jié)果,如圖5所示。

圖5 故障變壓器的實驗結(jié)果

根據(jù)圖5的結(jié)果可知,人為施加故障之后,原始信號與變壓器正常運行時的聲信號基本一致,但是經(jīng)過濾波處理之后,獲取的信號存在脈沖狀波形,因此說明采用文中的診斷方法時,可以準確診斷出變壓器的內(nèi)部火花放電故障。經(jīng)過時頻分析之后,得到的特征頻率在6 000～8 500 Hz,說明變壓器內(nèi)部存在火花放電故障,與診斷儀的結(jié)果一致。

3 結(jié) 語

本文基于聲音處理提出一種箱變變壓器內(nèi)部火花放電故障診斷方法?；诠舱裣∈璺纸鈨?nèi)部火花放電故障信號結(jié)果,建立了故障特征搜索模型,實現(xiàn)了火花放電故障診斷。經(jīng)過實驗測試發(fā)現(xiàn),該方法在診斷箱變變壓器內(nèi)部的火花放電故障時具有更高的準確性。本文的研究雖然可以準確檢測出變壓器的故障,但是還存在很多不足,在今后的研究中,希望可以針對不同類型的變壓器故障進行診斷和分析,以期進一步提高變壓器的運行穩(wěn)定性。