一種GIS振蕩衝擊耐壓試驗用缺陷類型識別方法與流程
2024-02-07 10:22:15 3
本發明涉及一種gis振蕩衝擊耐壓試驗用缺陷類型識別方法。
背景技術：
氣體絕緣金屬全封閉式開關電器(gis)在電網中得到越來越廣泛的應用，隨著電網的大規模建設，因gis絕緣故障而造成的停電事故越來越多，為了提高gis運行的可靠性，相關標準推薦對gis設備進行現場衝擊電壓耐受試驗。iec60060-3推薦採用高效率的振蕩型衝擊電壓作為現場耐壓試驗電壓波形。在衝擊耐壓試驗的同時進行局部放電測量，可獲得gis設備整體絕緣強度和局部絕緣狀態，從而對設備絕緣進行全面的評價。目前，針對振蕩衝擊電壓下局部放電檢測與絕緣評價的研究不多，譜圖構造和識別方法在衝擊電壓下的局部放電類型的相關報導也較少。
技術實現要素：
本發明提供一種gis振蕩衝擊耐壓試驗用缺陷類型識別方法，可以有效地對振蕩衝擊電壓下局部放電的缺陷類型進行識別，可靠性和實用性都很高。
為了達到上述目的，本發明提供一種gis振蕩衝擊耐壓試驗用缺陷類型識別方法，包含以下步驟：
步驟s1、利用gis振蕩衝擊耐壓試驗用信號檢測系統分別對具有不同放電缺陷的gis試品進行重複多次試驗，獲取振蕩衝擊電壓波形下的局部放電數據；
步驟s2、主控顯示裝置利用自定義的脈衝提取窗對局部放電數據提取單個脈衝時域波形和對應放電時刻，形成脈衝波形-時間序列；
步驟s3、主控顯示裝置利用等效周期摺疊算法根據脈衝波形-時間序列形成等效相位-峰值分布圖；
步驟s4、主控顯示裝置利用統計算子對等效相位-峰值分布圖提取特徵參數形成放電指紋；
步驟s5、主控顯示裝置將不同放電缺陷的放電指紋處理形成放電指紋庫；
步驟s6、主控顯示裝置利用bp神經網絡對放電指紋庫訓練形成判別函數f；
步驟s7、通過步驟s1～步驟s4獲得待判別的缺陷gis試品的放電指紋，主控顯示裝置利用判別函數f對該放電指紋進行計算，識別缺陷的類型。
所述的放電缺陷包含：導杆毛刺放電、殼體毛刺放電、懸浮物放電、絕緣子汙穢放電、絕緣子內部氣隙放電。
所述的局部放電數據包含：局部放電脈衝電流信號、局部放電電磁波信號和試驗電壓波形數據。
所述的步驟s2中，所述的自定義的脈衝提取窗方法包含：
以振蕩衝擊電壓下的局部放電數據長度為最大循環值，當前數據的絕對值大於等於脈衝提取設置的閾值時，取當前一定數據長度(k)的局部放電數據組成脈衝波形，並以當前數據對應的時刻作為提前脈衝波形對應的時刻；
所述的脈衝波形-時間序列p(tj)定義如下：
式中：j是第j個脈衝波形；tj是第j個脈衝波形出現時間；k是每個脈衝波形由k個點組成；pi是脈衝波形第i個點對應的幅值；δt(i-1)是脈衝波形第i個點對應的時間，δt為採樣時間間隔。
所述的步驟s3中，所述的等效周期摺疊算法包含以下步驟：
步驟s3.1、對振蕩衝擊電壓波形進行劃分，形成多個周期；
步驟s3.2、將脈衝波形-時間序列中的脈衝序列的放電時間tj轉換成相位
步驟s3.3、計算脈衝序列的峰值up(j)；
步驟s3.4、形成等效相位-峰值分布圖：(up(j)，)。
所述的步驟s4中，所述的統計算子包含：中值mv、偏斜度sk、突出度ku、局部峰個數pk、放電不對稱度asy和互相關因子cc。
所述的各統計算子定義如下：
中值mυ＝∑xi×pi(2)
式中：xi和pi分別為離散值和xi出現的概率，pi＝yj/∑yj；
偏斜度sk＝∑(xi-μ)3×pi/σ3(3)
式中：σ為標準偏差(σ2＝∑(xi-μ)2×pi)；
sk＝0表示譜圖完全對稱，sk＜0表示偏向右側，而sk＞0則表示偏向左側；
突出度ku＝∑(xi-μ)4×pi/σ4(4)
ku＝0表示突出程度符合正態分布，ku＜0表示比正態分布緩和，而ku＞0則表示比正態分布峰更陡；
局部峰個數pk＝∑peak(xi)(5)
當滿足dyi-1/dxi-1＞0且dyi+1/dxi+1＜0時，認為peak(xi)＝1；
放電不對稱度
式中：∑hq(δt)為譜圖分布值總和；
互相關因子
所述的步驟s6中，形成判別函數f的步驟包含：
其中bp神經網絡由輸入層、隱含層和輸出層組成3-3-1神經網絡，由互修正的權值互連形成網絡：
選擇雙極s形函數作為網絡的非線性輸出，從而形成bp神經網絡的判別函數fj＝f(netj)。
本發明可以有效地對振蕩衝擊電壓下局部放電的缺陷類型進行識別，可靠性和實用性都很高。
附圖說明
圖1是本發明提供的一種gis振蕩衝擊耐壓試驗用信號檢測系統的電路框圖。
圖2是本發明的提供一種gis振蕩衝擊耐壓試驗用缺陷類型識別方法的流程圖。
圖3是試品放電缺陷的示意圖。
圖4是局部放電數據的示意圖。
圖5是等效周期摺疊算法與等效相位-峰值分布示意圖。
具體實施方式
以下根據圖1～圖5，具體說明本發明的較佳實施例。
如圖1所示，本發明提供一種gis振蕩衝擊耐壓試驗用信號檢測系統，包含：
電性連接gis試品7的振蕩衝擊高壓電源3；
電性連接振蕩衝擊高壓電源3的衝擊高壓控制單元2；
電性連接振蕩衝擊高壓電源3和gis試品7的電容分壓器4；
電性連接gis試品7的電流檢測模塊6；
電性連接gis試品7的特高頻傳感器8；
電性連接電容分壓器4、電流檢測模塊6和特高頻傳感器8的採集存儲裝置5；
電性連接衝擊高壓控制單元2和採集存儲裝置5的主控顯示裝置1。
所述的電容分壓器4的一端電性連接gis試品7，另一端接地，該電容分壓器4包含串聯的第一電容c1和第二電容c2，第一電容c1和第二電容c2組成的電容分壓器的響應帶寬需達到ns級，從而不會畸變振蕩衝擊電壓的時域波形。
所述的電流檢測模塊6的一端電性連接gis試品7，另一端接地，該電流檢測模塊6可以採用檢測阻抗zm，檢測阻抗zm的響應帶寬需達到ns級，從而不會畸變局部放電脈衝電流的時域波形，該電流檢測模塊6還可以採用高頻電流傳感器，或gis的電容介質窗等傳感耦合裝置。
所述的特高頻傳感器8的模擬帶寬為300mhz～1500mhz。
所述的採集存儲裝置5可以採用高速示波器或者高速採集裝置，該採集存儲裝置5的採樣率：局部放電脈衝電流信號在100ms/s及以上，模擬帶寬50m及以上，局部放電特高頻信號在3gs/s及以上，模擬帶寬1500m及以上，振蕩衝擊電壓波形信號在100ms/s及以上，模擬帶寬50m及以上。
主控顯示裝置1發送指令給衝擊高壓控制單元2，控制振蕩衝擊高壓電源3產生符合標準iec60060-3或gb/t16927.3的振蕩衝擊電壓波形，作用於有缺陷的gis試品7，第一電容c1和第二電容c2組成的電容分壓器4對大幅值振蕩衝擊電壓進行分壓，將低壓臂電壓波形信號傳送至採集存儲裝置5，電流檢測模塊6獲取振蕩衝擊電壓下gis試品產生的局部放電脈衝電流信號，傳送至採集存儲裝置5，特高頻傳感器8採集gis試品7產生的局部放電電磁波信號，傳送至採集存儲裝置5，從而完成振蕩衝擊電壓下的局部放電數據檢測，採集存儲裝置5將檢測到的數據傳送至主控顯示裝置1，主控顯示裝置1進行缺陷類型識別。
如圖2所示，本發明提供一種gis振蕩衝擊耐壓試驗用缺陷類型識別方法，包含以下步驟：
步驟s1、基於gis振蕩衝擊耐壓試驗用信號檢測系統，分別對具有不同放電缺陷的gis試品進行重複多次試驗，獲取振蕩衝擊電壓波形下的局部放電數據；
如圖3所示，所述的放電缺陷包含：導杆毛刺放電、殼體毛刺放電、懸浮物放電、絕緣子汙穢放電、絕緣子內部氣隙放電；
如圖4所示，所述的局部放電數據包含：局部放電脈衝電流信號、局部放電電磁波信號和試驗電壓波形數據；
步驟s2、主控顯示裝置利用自定義的脈衝提取窗對局部放電數據提取單個脈衝時域波形和對應放電時刻，形成脈衝波形-時間序列；
步驟s3、主控顯示裝置利用等效周期摺疊算法根據脈衝波形-時間序列形成等效相位-峰值分布圖；
步驟s4、主控顯示裝置利用統計算子對等效相位-峰值分布圖提取特徵參數形成放電指紋；
所述的統計算子包含：中值mv、偏斜度sk、突出度ku、局部峰個數pk、放電不對稱度asy和互相關因子cc；
步驟s5、主控顯示裝置將不同放電缺陷的放電指紋處理形成放電指紋庫；
步驟s6、主控顯示裝置利用bp神經網絡對放電指紋庫訓練形成判別函數f，其中bp神經網絡由輸入層、隱含層和輸出層組成3-3-1神經網絡，由互修正的權值互連形成網絡：
選擇雙極s形函數作為網絡的非線性輸出，從而形成bp神經網絡的判別函數fj＝f(netj)；
步驟s7、通過步驟s1～步驟s4獲得待判別的缺陷gis試品的放電指紋，主控顯示裝置利用判別函數f對該放電指紋進行計算，識別缺陷的類型。
所述的步驟s2中，所述的自定義的脈衝提取窗方法包含：以振蕩衝擊電壓下的局部放電數據長度為最大循環值，當前數據的絕對值大於等於脈衝提取設置的閾值時，取當前一定數據長度(k)的局部放電數據組成脈衝波形，並以當前數據對應的時刻作為提前脈衝波形對應的時刻；
所述的脈衝波形-時間序列p(tj)定義如下：
式中：j是第j個脈衝波形；tj是第j個脈衝波形出現時間(μs,採集時刻)；k是每個脈衝波形由k個點組成；pi是脈衝波形第i個點對應的幅值(mv)；δt(i-1)是脈衝波形第i個點對應的時間(ns，δt為採樣時間間隔)。
如圖5所示，所述的步驟s3中，所述的等效周期摺疊算法包含以下步驟：
步驟s3.1、對振蕩衝擊電壓波形進行劃分，形成t1、t2、t3和t4共計4個周期；本實施例中是採用4個周期，也可以採用2個周期或3個周期；
步驟s3.2、將脈衝波形-時間序列中的脈衝序列的放電時間tj轉換成相位本實施例中，存在4個脈衝p1、p2、p3和p4及其對應的放電時間；
步驟s3.3、計算脈衝序列的峰值up(j)；
步驟s3.4、形成等效相位-峰值分布圖：(up(j)，)。
所述的步驟s4中，振蕩衝擊電壓下不同缺陷類型的等效相位-峰值分布圖表現出來的形狀各有差異，基於各种放電譜圖提供的信息，能區分不同缺陷類型的放電模式。但這種區別僅僅是定性的，只能依靠豐富的經驗才能分辨出來。為此，將各等效相位-峰值分布圖用統計算子進行操作，獲取放電指紋。統計算子是對各種分布進行統計分析，用定量的參數來描述某種分布的形狀特徵，其通常包括中值mv、偏斜度sk、突出度ku、局部峰個數pk、放電不對稱度asy和互相關因子cc形成放電指紋等。
各統計算子定義如下：
中值mυ＝∑xi×pi(2)
式中：xi和pi分別為離散值和xi出現的概率，pi＝yj/∑yj。
偏斜度sk＝∑(xi-μ)3×pi/σ3(3)
式中：σ為標準偏差(σ2＝∑(xi-μ)2×pi)；
sk＝0表示譜圖完全對稱，sk＜0表示偏向右側，而sk＞0則表示偏向左側。
突出度ku＝∑(xi-μ)4×pi/σ4(4)
ku＝0表示突出程度符合正態分布，ku＜0表示比正態分布緩和，而ku＞0則表示比正態分布峰更陡。
局部峰個數pk＝∑peak(xi)(5)
當滿足dyi-1/dxi-1＞0且dyi+1/dxi+1＜0時，認為peak(xi)＝1。
放電不對稱度
式中：∑hq(δt)為譜圖分布值總和。
互相關因子
本發明可以有效地對振蕩衝擊電壓下局部放電的缺陷類型進行識別，可靠性和實用性都很高。
儘管本發明的內容已經通過上述優選實施例作了詳細介紹，但應當認識到上述的描述不應被認為是對本發明的限制。在本領域技術人員閱讀了上述內容後，對於本發明的多種修改和替代都將是顯而易見的。因此，本發明的保護範圍應由所附的權利要求來限定。