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摘要:高压电网是电网建设中的关键组成部分。近年来,电力系统进入飞速发展的阶段,但由于高压设备传输装置的局部放电会导致设备损耗加大,所以对局部放电信号的监测成为电网系统运行的重中之重。高压电气设备在局部放电过程中,其绝缘结构[的电场因有不均匀特征而产生电晕,会对脉冲电流造成不利影响。因此,如何有效地监测高压电气设备局部放电过程中的超高频信号,已经成为相关领域专家热议的话题。基于此,对高压电气设备局部放电过程超高频信号监测方法进行研究,以供参考。
关键词:高压电气设备;局部放电;超高频;信号监测方法
引言
新的高压电气设备局部放电抗干扰检测思路,实现了对传统技术的优化和创新,有效提高了电气设备局部放电抗干扰检测精度,此次研究提高了该方面检测技术水平,为变电站稳定运行提供了保障,丰富了局部放电抗干扰检测理论,具有良好的现实意义。但是由于此次研究时间有限,提出的检测技术尚未在实际中进行大量应用与操作,可能在某些方面会存在一些不足,今后仍会对该课题展开深层次探究,为电气设备局部放电抗干扰检测提供有力的理论支撑。
1局部放电概述
局部放电是高压电气设备局部绝缘故障现象,指设备绝缘局部缺陷在接触过程中发生的电弧,使设备绝缘性能降低,引起局部放电故障。典型局部放电现象有接触不稳放电、电弧等。局部放电发生的条件很多,如天气晴朗时空气中含有较多闪电信号,大气中含有大量水汽,电弧在放电时其波长较短,电流很小,在放电部位形成稳定的放电电流波,并且有足够强大的冲击波冲击放电点,产生放电火花;电火花有可能使设备产生电弧并使放电现象恶化。这些因素对设备损害较大。局部放电时会产生静电放电能量,静电放电导致电气设备外壳变形或绝缘击穿,导致电、热故障,如绝缘击穿、短路等;静电放电产生的雷电干扰也会对设备内部电路造成损害,如过电压引起接触不稳放电火花导致开关跳开。检测方法有直流电场、交流电场和电磁干扰(包括电磁、非电等)等。正常情况下变电站高压电气设备线路表层被一层绝缘材料包围,以此确保电气设备的绝缘性能,但由于高压电气设备线路长年埋于地下土壤中,表层的绝缘材料受到土壤中水和氧气腐蚀,高压电气设备绝缘性能减弱,在高压电气设备运行过程中很容易发生局部放电现象,影响到变电站供电可靠性,为了保证变电站运行可靠性和安全性,需要采取有效的手段对高压电气设备局部放电进行检测。由于受到外界干扰因素影响,检测过程中采集到的信号中含有大量的噪声,导致局部放电检测无法有效顺利进行,为了解决这一问题,相关学者和专家提出了高压电气设备局部放电抗干扰检测技术。由于国内电气设备局部放电抗干扰检测技术研究与应用起步比较晚,现有的技术还不够成熟,存在一定的局限性,在实际应用中对于噪声源信号处理不够彻底,当检测数据信噪比较高时,检测结果与实际情况存在较大的出入,检出率较低,传统技术已经无法满足实际需求,为此提出变电站高压电气设备局部放电抗干扰检测技术。
2监测流程
当混沌系统中的阻尼系数为固定值时,策动力幅值会超出设定阈值,使同频率的信号变得敏感,并对噪声具有免疫特性。基于混沌系统本身具备的敏感性以及超强的噪声免疫特性,可直接利用系统的相变程度,完成对超高频信号的监测。当混沌系统的相轨迹位于大周期临界状态时,将高压电气设备在放电过程中产生的超高频信号导入混沌系统,获取该系统原始策动力中的信号敏感度以及噪声免疫,利用系统的相变程度实现信号监测。
3针对模型压缩问题
剪枝是一种最为直接、高效的方法,一般通过舍弃神经网络中重要性低或者可替代性强的参数来削减模型冗余。选择批量标准化(BatchNormalization,BN)层的γ参数对全局的参数重要性进行排序,并删除γ小于阈值的参数。提出利用几何中位数等比例地筛选并裁剪各层中最具可替代性的滤波器,即几何中值滤波器剪枝(FilterPruningviaGeometricMedian,FPGM)。基于强化学习提出了自动化模型压缩(AutoMLforModelCompression,AMC)来自主确定各层最佳的剪枝比例,对于缓解精度损失大有裨益,但强化学习训练过程复杂、耗时过长,限制了其应用。
4组合电器局部放电产生的超声波信号
1)内部放电。多为绝缘件内部气隙放电,这类放电现象是由于绝缘材料缺陷导致。组合电器中此类放电的超声波信号的特征频率区间主要集中于30kHz。2)沿面放电。与变压器沿面放电的产生原因类似。组合电器中此类放电的超声波信号的特征频率区间主要集中于90~110kHz。3)悬浮放电。与变压器悬浮放电的产生原因类似。组合电器中此类放电的超声波信号的特征频率区间主要集中于70~90kHz。4)尖端放电。与变压器尖端放电的产生原因类似。组合电器中此类放电的超声波信号的特征频率集中于22kHz、38kHz处。
5变电设备局部放电带电检测中的关键技术
介质损耗分析检测技术又叫做DLA技术。在变电设备发生局部放电问题的情况下,其消耗的能量将会对绝缘材料损坏程度起到决定性作用,局部放电过程中所消耗的能量如果越大,绝缘材料受到损坏的程度也就会越明显。在绝缘结构中,气隙或者是气泡数量和电压之间具有密切的关联性,电压越高,气隙或者是气泡数量便会越多。同时,在有交流电压施加在电介质上的情况下,其中的电压与电流之间便会有相角差存在,这个相角差的余角为δ,我们将其称为介质损耗角,而其正切值tanδ则会由于局部放电所造成的介质损坏而增加。基于此,在对因局部放电所导致的结构以及绝缘材料损坏情况进行判断时,也可以通过tanδ值的测量来进行判断,以此来实现局部放电量的科学确定。当检测条件为低气压,且有辉光或亚辉光存在的情况下,基于介质损耗分析的变电设备局部放电检测效果十分显著。
6选取阈值
如果将滤波系数中比较小的滤波归结为0,则可以有效去除超高频信号中的大部分噪声,但此过程中也会去除掉一小部分的信号信息,因此需要通过门限阈值法,对高压电气设备的超高频信号进行去噪处理。门限阈值分为硬阈值和软阈值2类。在去噪过程中,需要在硬阈值中将低于阈值的小波系数归约为0;而在软阈值中,不仅需要将低于阈值的小波系数进行归0处理,还需要将高于阈值的小波系数进行缩小处理。
结束语
由于电力设备绝缘缺陷的放电机理不尽相同,因此准确地诊断放电类型对于评估绝缘状况具有重要意义。早期研究将BP(backpropagation)神经网络、支持向量机等传统机器学习方法引入局放诊断领域,提高了诊断的自动化程度,但此类方法的输入特征量依赖于人工设计,存在主观性,可能遗漏某些关键特征,致使诊断正确率受到了限制。
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