一種避雷器結構健康在線監測分析系統的製作方法

2023-10-09 23:20:54 2

本發明屬於電力系統高壓設備在線監測技術領域，更為具體地講，涉及一種避雷器結構健康在線監測分析系統。

背景技術：

傳統的避雷器監測方式分為兩種，一種是定期做停電試驗檢查，這種方法需要停電，加的實驗電壓過低，測試周期長，需人工搬運設備去現場檢查，操作繁瑣，還不能實時地反應避雷器的絕緣情況；第二種是不斷電的檢測方式，即在避雷器接地端接測量儀器監測避雷器洩漏電流等數據，這種方式存在測試周期過長，無法及時發現故障等缺點。傳統的測量方式不僅工程繁雜而且耗費人力物力，測量方法簡單考慮不全，容易受到人為因素的影響，不能實時反映避雷器狀況，在檢測精度等方面達不到要求。近年發展起來的避雷器在線監測系統結合了嵌入式、傳感器、數位訊號處理、資料庫等技術，將信號採集裝置安裝在避雷器上，裝置採集的數據遠程傳輸給軟體系統，由軟體系統對採集數據進行分析來診斷避雷器狀況。

避雷器在線監測的最終目標是要對採集的數據進行分析、處理和故障診斷，實時反應避雷器的電氣狀況。避雷器在線監測系統的硬體模塊完成採集信號的調理、模數轉換、濾波等處理，此時硬體處理的數據還不能作為分析的樣本，還需要結合軟體系統對數據進行時間標識、信號處理、圖表分析和前後期大量數據樣本對比後，才能通過算法進行避雷器故障診斷分析。

關於避雷器健康狀況的分析，迄今為止，主要有兩種處理方法，一種是運用算法將測到的全電流分離出阻性電流，根據阻性電流的變化判斷避雷器的故障、受潮以及老化程度，另外一種是直接通過硬體裝置設計，通過容性電流補償的方法來消除容性電流的幹擾，最終得到阻性電流，但是分離出的阻性電流的精度依然不高。

技術實現要素：

本發明的目的在於克服現有技術的不足，提供一種避雷器結構健康在線監測分析系統，採用阻性電流三次諧波分量來進行故障判斷，提高避雷器結構健康狀況遠程監測分析的有效性。

為實現上述發明目的，本發明避雷器結構健康在線監測分析系統包括數據採集模塊、控制模塊、數據分析模塊和資料庫模塊，其中：

數據採集模塊用於根據預設採集參數對避雷器的運行狀態數據進行實時採集，運行狀態數據包括避雷器各相的全電流和參考相位、當前雷擊事件和雷擊強度，發送至控制模塊；

控制模塊用於對數據採集模塊的採集參數進行控制，接收運行狀態數據進行解析並分類發送至資料庫模塊中進行存儲，向數據分析模塊發送分析指令；

數據分析模塊接收到分析指令後，從資料庫模塊中獲取運行狀態數據，對避雷器結構的健康狀況進行分析，將分析結果存入資料庫模塊中供用戶查詢；數據分析模塊包括超值報警模塊、數據預處理模塊、阻性電流計算模塊、諧波分析模塊以及故障判斷模塊；

超值報警模塊分別提取各個相位預設時長的全電流數據，計算得到該相位的全電流有效值，如果超過預設門限，則進行報警，否則不作任何操作；

數據預處理模塊用於對全電流數據進行去噪預處理，將處理後的全電流數據發送給阻性電流計算模塊；

阻性電流計算模塊用於從去噪預處理後的全電流數據中分離出阻性電流，發送給諧波分析模塊；

諧波分析模塊用於根據阻性電流通過帶通濾波器得到阻性電流三次諧波分量的幅值，發送給故障判斷模塊；

故障判斷模塊根據阻性電流三次諧波分量的幅值判斷避雷器是否存在故障，如果存在則報警，否則不作任何操作；

資料庫模塊用於存儲避雷器運行狀態數據和結構健康分析結果。

本發明避雷器結構健康在線監測分析系統，包括數據採集模塊、控制模塊、數據分析模塊和資料庫模塊，數據採集模塊對避雷器的運行狀態數據進行實時採集，由控制模塊進行解析並分類後發送至資料庫模塊中進行存儲，向數據分析模塊發送分析指令，數據分析模塊從資料庫模塊中獲取運行狀態數據，對避雷器結構的健康狀況進行分析，將分析結果存入資料庫模塊中供用戶查詢，資料庫模塊用於存儲避雷器運行狀態數據和結構健康分析結果。本發明在數據分析模塊中，對數據進行去噪預處理，並且分離出阻性電流三次諧波分量來進行故障判斷，以提高避雷器結構健康狀況遠程監測分析的有效性。

附圖說明

圖1是本發明避雷器結構健康在線監測分析系統的具體實施方式結構圖；

圖2是本發明中基於小波去噪和漢寧窗的去噪預處理方法的流程圖；

圖3是正常避雷器和老化避雷器的全電流對比圖；

圖4是正常避雷器和老化避雷器的阻性電流三次諧波分量對比圖；

圖5是正常避雷器和受潮避雷器的阻性電流三次諧波分量對比圖；

圖6是正常避雷器和受損避雷器的阻性電流三次諧波分量對比圖；

圖7是本實施例中顯示模塊的採集參數與通信參數設置界面；

圖8是本實施例中顯示模塊的避雷器實時監測數據顯示界面。

具體實施方式

下面結合附圖對本發明的具體實施方式進行描述，以便本領域的技術人員更好地理解本發明。需要特別提醒注意的是，在以下的描述中，當已知功能和設計的詳細描述也許會淡化本發明的主要內容時，這些描述在這裡將被忽略。

實施例

圖1是本發明避雷器結構健康在線監測分析系統的具體實施方式結構圖。如圖1所示，本發明避雷器結構健康在線監測分析系統包括數據採集模塊1、控制模塊2、數據分析模塊3和資料庫模塊4。

數據採集模塊1用於根據預設採集參數對避雷器的運行狀態數據進行實時採集，運行狀態數據包括避雷器各相的全電流和參考相位、當前雷擊事件和雷擊強度，發送至控制模塊2。全電流也稱為洩露電流，是避雷器的重要參數。參考相位是母線電壓和全電流的相位差，主要用於計算阻性電流。由於避雷器的全電流I由阻性電流Ir和容性電流Ic組成，通常認為母線電壓U和阻性電流Ir同相位，容性電流Ic和阻性電流Ir成90度，求出全電流和母線電壓的電位差即參考相位就可以通過公式求得阻性電流Ir。當前雷擊事件根據預設的雷擊門限進行判斷，如果某相全電流超過預設雷擊門限，則認為該相發生雷擊事件，雷擊強度根據發生雷擊事件時全電流超過雷擊門限的程度進行劃分，超過雷擊門限越多，則雷擊強度越大。數據採集模塊1可以根據用戶設置按照預設周期進行主動數據採集與發送，也可以根據控制模塊2的指令進行被動數據採集與發送。

控制模塊2用於對數據採集模塊1的採集參數進行控制，接收運行狀態數據進行解析並分類發送至資料庫模塊4中進行存儲，向數據分析模塊3發送分析指令，分析指令可以是周期性觸發的指令，也可以是用戶通過控制模塊2下發的指令。

數據分析模塊3接收到分析指令後，從資料庫模塊4中獲取運行狀態數據，對避雷器結構的健康狀況進行分析，將分析結果存入資料庫模塊4中供用戶查詢。

資料庫模塊4用於存儲避雷器運行狀態數據和結構健康分析結果，包括多個子資料庫：各相的全電流資料庫、各相的參考相位資料庫、雷擊事件資料庫等。資料庫的具體結構可以根據實際情況來設置，例如當數據採集時採用了不同採樣率或信道增益，那麼全電流資料庫可以分別有對應不同採樣率的資料庫、對應不同信道增益的資料庫。所有的數據在實時存儲時都有時間標籤，選擇對應的資料庫可以查詢任意時間內的數據。

一般來說，數據採集模塊1設置在避雷器端，也就是下位機端，控制模塊2、數據分析模塊3和資料庫模塊4設置在監測端，也就是上位機端，下位機和上位機可以通過有線或無線通信方式進行通信，其具體的通信協議和數據格式可以根據實際需要進行設置的。

根據以上說明可知，對於本發明的避雷器結構健康在線監測分析系統，其核心在於數據分析模塊3。根據圖1可知，數據分析模塊3包括超值報警模塊31、數據預處理模塊32、阻性電流計算模塊33、諧波分析模塊34以及故障判斷模塊35。

超值報警模塊31分別提取各個相位預設時長的全電流數據，計算得到該相位的全電流有效值，如果超過預設門限，則進行報警，否則不作任何操作。

數據預處理模塊32用於對全電流數據進行去噪預處理，以去除外界白噪聲和電磁幹擾對全電流數據造成的影響，將處理後的全電流數據發送給阻性電流計算模塊33。本發明中，為了提高去噪預處理的效果，採用基於小波去噪和漢寧窗的數據預處理方法。圖2是本發明中基於小波去噪和漢寧窗的去噪預處理方法的流程圖。如圖2所示，本發明中基於小波去噪和漢寧窗的去噪預處理方法的具體步驟包括：

S201：數據讀取：

從資料庫模塊4的全電流資料庫中提取出包含2M個數據的全電流數據，記為I(t)。M是全電流數據長度控制參數。一般來說，數據長度不宜太短，因此M的取值範圍一般為M≥7。全電流數據I(t)可以記為其中n(t)為噪聲，為期望得到的原始全電流信號。去噪預處理就是儘可能地濾除噪聲，得到較為真實的全電流信號。

S202：小波分解：

對全電流數據I(t)進行小波分解，得到三組高頻係數，每組高頻係數包含D個係數。小波分解是一種常用的數據分析處理方式，共具體方式在此不再贅述。小波分解目前已經具有多種小波函數以供選擇，根據需要進行確定即可。

S203：高頻係數的閾值量化：

對每組高頻係數分別確定一個閾值，進行閾值量化。本實施例中所採用的閾值確定方法為：對三組高頻係數去絕對值後求取中值d0，根據經驗公式var＝d0/0.6745求得噪聲方差估值var，然後再根據以下公式計算第j層對應的閾值βj：

其中，j＝1,2,3，N表示離散電流信號的長度。

目前主流閾值量化方法有硬閾值法、軟閾值法和半軟閾值法三種，在硬閾值法中常存在小波係數在閾值處不連續而導致信號重構時易產生Pseudo-Gibbs(偽吉布斯)現象，而常用的軟閾值法雖然可以解決連續性問題，但卻會導致信號方差過大而最終導致重構誤差太大。為了解決上述問題而提出的半軟閾值法雖然可以保證小波係數的連續性，但是卻增加了需要確定兩個閾值的難度。為了克服這三種方法的缺點，本發明對現有的閾值函數進行改進，得到閾值量化後的高頻係數f(αj,i,βj)的計算公式如下：

其中，sgn表示符號函數，αj,i表示第j層第i個高頻係數，i＝1,2,…,D；μ、v為調節因子，且都為正數，本實施例中取μ＝8500、v＝13。

根據以上高頻係數計算公式進行處理，就可以得到新的高頻係數。

S204：小波重構：

根據步驟S203得到的高頻係數對離散電流信號進行重構，從而去掉信號中的高頻噪聲部分，得到新的離散全電流信號。

S205：基於漢寧窗的濾波處理：

由於避雷器全電流中含有較重的高頻噪聲成分，雖然採用小波去噪可以去除一部分高頻噪聲，但是仍然含有相當的高頻殘餘量，需要進行進一步處理。本發明中採用基於漢寧窗的濾波處理，來進一步去除高頻噪聲，其具體方法為：採用窗函數設計法設計得到FIR(Finite Impulse Response,有限長單位衝激響應)濾波器，其中窗函數採用漢寧窗(Hanning Window)，然後利用該FIR濾波器對小波重構得到的離散全電流信號進行濾波，得到濾波後的全電流信號並存儲。

窗函數設計法的基本思想是用有限長單位衝擊響應數字濾波法逼近希望的濾波特性。假設希望逼近的濾波器的頻率響應為Hd(ejω)，其單位脈衝響應用hd(n)表示。為了設計簡單方便，通常選擇Hd(ejω)為具有片段常數特性的理想濾波器。因此hd(n)是無限長非因果序列，不能直接作為濾波器的單位脈衝響應。窗函數設計法就是截取hd(n)為有限長的一段因果序列，並用合適的窗口函數進行加權作為濾波器的單位脈衝響應h(n)。窗函數設計的基本步驟如下：

(a)構造希望逼近的頻率響應函數Hd(ejω)，選擇Hd(ejω)為線性理想低通濾波器，即

其中，ω表示角頻率，ωc表示截止頻率。

(b)對Hd(ejω)進行快速傅立葉變換得到：

(c)加窗得到濾波器的單位脈衝響應h(n)，

h(n)＝hd(n)w(n) (5)

式中，w(n)表示窗函數，本發明中為漢寧窗函數，其長度記為N。

漢寧窗函數的表達式為：

加漢寧窗函數的濾波器過渡帶寬為6.2π/M，最小阻帶為44dB。漢寧窗可以看作是3個矩形時間窗的頻譜之和，或者說是3個sin(t)型函數之和，而括號中的兩項相對於第一個譜窗向左、右各移動了π/T，從而使旁瓣互相抵消，消去高頻幹擾和漏能。可以看出，漢寧窗主瓣加寬並降低，旁瓣則顯著減小，從減小洩漏觀點出發，漢寧窗優於矩形窗.但漢寧窗主瓣加寬，相當於分析帶寬加寬，頻率分辨力下降。

採用傅立葉變換的線性性質和調製定理可得：

其中，wR(ω)表示矩形窗函數的幅度頻率特徵函數。

當N>>1時，N-1≈N，則

Whn(ω)為漢寧窗的幅度響應函數。

可得加漢寧窗處理後的避雷器全電流為：

本發明在全電流數據的去噪預處理部分，採用小波去噪和基於漢寧窗的濾波處理兩種方法的有機結合，可以去掉信號中的高頻噪聲部分，同時通過漢寧窗的處理進一步消減了信號經過小波分析後的高頻殘餘量，同時避免了頻譜洩露，從而達到良好的去噪效果。

阻性電流計算模塊33用於從去噪預處理後的全電流數據中分離出阻性電流，發送給諧波分析模塊34。本發明中採用基於傅立葉變化的阻性和容性電流分離算法。接下來對基於傅立葉變化的阻性和容性電流分離算法的原理進行簡要說明。

對全電流信號進行傅立葉展開為：

其中，I0為避雷器全電流的直流分量；Ik為全電流的k次諧波幅值；βk為全電流的k次諧波相角，k＝1,2,3…；ω為角頻率。

由於避雷器的全電流為小電流，在小電流區域電容為常數，可得全電流的容性分量為：

上式中，u為避雷器兩端所測電壓信號；C為避雷器電容值；Ick為容性電流Ic的k次諧波幅值，αk表示容性電流Ic的k次諧波相角。

由於全電流阻性成分與母線電壓同相，其各次諧波也同相，設為k次諧波的阻性電流幅值，其阻性電流為：

其中，Irk為阻性電流Ir的k次諧波幅值。

因全電流為容性電流和阻性電流之和，將(11)、(12)代入(10)得：

對式(13)第二個等號兩邊同乘，並對兩邊同時取一周期定積分可得：

根據三角函數的正交特性對式(14)進行化簡，當k＝n，式(14)的定積分不等於零，化簡(14)得：

對式(15)進行三角變換可得：

根據三角正交函數特性可以求出定積分：

對式(17)展開，可得：

求得阻性電流的k次諧波幅值Irk為：Irk＝Ikcos(βk-αk)＝Ik cos(θk)

(19)

其中，θk＝βk-αk，為母線電壓和全電流的相位差，即數據採集模塊1所採集的參考相位

按照上述求阻性電流表達式的步驟對(13)同乘cos(nωt+αn)，經過化簡，可求得容性電流為：

Ick＝Ik sin(βk-αk)＝Ik sin(θk) (20)

以上是全電流分離為阻性和容性電流的具體推導過程，根據以上原理就可以從全電流信號中分離出阻性電流，其在實際操作中的分離方法為：記避雷器某相的全電流數據為參考相位為計算得到全電流數據的有效值計算得到該相的阻性電流

諧波分析模塊34用於根據阻性電流通過帶通濾波器得到150HZ左右的阻性電流最大值，即為阻性電流三次諧波分量的幅值，發送給故障判斷模塊35。

故障判斷模塊35根據阻性電流三次諧波分量的幅值判斷避雷器是否存在故障，如果存在則報警，否則不作任何操作。

在現有的避雷器故障判斷中其依據參數通常採用全電流。但是經過研究發現，採用全電流作為故障判斷依據存在一些短板。以10kV氧化鋅避雷器為例，圖3是正常避雷器和老化避雷器的全電流對比圖。如圖3所示，通過對兩個避雷器施加一系列同等水平的電擊，得到兩組避雷器全電流數據。分析可知，隨著電壓水平的提高，不管是正常還是老化的避雷器，其全電流都會依次提高，但是在相同電壓水平下，老化的避雷器的全電流升高較多，但是在電壓超過14kV時，兩者的差距反而有減小的趨勢，不能對避雷器運行狀態的明確辨識提供依據。

圖4是正常避雷器和老化避雷器的阻性電流三次諧波分量對比圖。如圖4所示，隨著電壓水平的提高，不管是正常還是老化的避雷器，其阻性電流三次諧波分量都會依次提高，但是在相同電壓水平下，老化的避雷器的阻性電流三次諧波分量升高較多，在電壓超過14kV時，兩者的差距不斷增加，與圖3的變化趨勢相反，並且圖4中正常和老化情況下通過電流三次諧波得到的結果具有更明確的可判斷性，在17kV電壓水平下，正常和老化狀態的電流差為0.20mA，明顯的電流變化差給運行狀態的判別提供了明確的根據，因此阻性電流三次諧波檢測結果比全電流的檢測結果具有更高的實用性。

圖5是正常避雷器和受潮避雷器的阻性電流三次諧波分量對比圖。圖6是正常避雷器和受損避雷器的阻性電流三次諧波分量對比圖。如圖5和圖6所示，與圖4類似，隨著電壓水平增大，受潮/受損的避雷器的阻性電流三次諧波分量升高較多，差距越來越大。因此結合圖4、圖5和圖6可以知道：如果避雷器在施加不同的電壓水平下，電壓電流呈現不一致的變化規律，則說明避雷器當前運行狀態異常，可能存在故障。

總之，根據避雷器不同工況下的接地線電流採樣值的分析，可以得出這樣的結論：避雷器在正常、老化、受潮和故障情況下，全電流和阻性電流都會隨著電壓水平的變化而呈現不同的變化趨勢，在避雷器正常狀況下，因為絕緣特性正常，因此接地線電流變化不很明顯。而在受潮、老化已經故障情況下，避雷器因為絕緣特性變差，導致全電流和阻性電流具有較大的變化，在電壓水平升高後，這些電流值呈現較大的增幅，而阻性電流三相諧波分量比全電流具有更高的敏感性，因此，採用阻性電流三次諧波分量作為判別避雷器異常狀態的判別指標具有更高的可靠性。

基於以上事實，本實施例中將當前三次諧波分量的幅值Ir3和正常情況下阻性電流三次諧波分量的幅值INr3進行比較，來判斷避雷器是否存在故障。對於避雷器的故障診斷，主要分為老化、受潮以及受損(例如絕緣損壞、內部損壞等)三個方面。避雷器故障判斷的標準為：

如果λ1INr3＜Ir3＜λ2INr3，則認為避雷器存在老化故障；

如果λ3INr3＜Ir3＜λ4INr3；則認為避雷器存在受潮故障；

如果λ5INr3＜Ir3＜λ6INr3，則認為避雷器存在受損故障。其他情況則認為避雷器正常。

其中，λ1至λ6為比例參數，取值範圍為[0,1]，且λ1＜λ3＜λ5，λ2＜λ4＜λ6。

λ1至λ6根據避雷器的型號不同其具體取值也會有所變化，但針對同一類的避雷器的普遍規則是：避雷器老化的阻性電流三次諧波值≤避雷器受潮的阻性電流三次諧波值≤避雷器受損的阻性電流三次諧波值。以10kV氧化鋅避雷器為例，其故障判定標準如下：

●避雷器老化的判據：10％INr3＜Ir3＜30％INr3；

●避雷器受潮的判據：20％INr3＜Ir3＜50％INr3；

●避雷器受損(絕緣損壞、內部損壞等)：40％INr3＜Ir3＜80％INr3。

為了給用戶提供便捷的控制操作，以及直觀地反應避雷器結構健康狀況，本實施例中還在避雷器結構健康在線監測分析系統中配置了一個顯示模塊，用於向用戶提供人機接口進行參數設置，顯示避雷器的健康狀況參數。顯示模塊的具體設置可以根據實際情況來進行。圖7是本實施例中顯示模塊的採集參數與通信參數設置界面。如圖7所示，用戶可以在顯示模塊的串口通信設置界面中對採集方式和測試點數進行設置，還可以對包括串口號、波特率、數據位、校驗位等通信參數進行設置。圖8是本實施例中顯示模塊的避雷器實時監測數據顯示界面。如圖8所示，在實時監測數據顯示界面中，可以顯示全電流數據、雷擊次數、雷擊強度，同時有採集全電流、讀取雷擊事件、雷擊狀態清除、讀取雷擊強度等各個指令按鈕供用戶進行選擇操作。

儘管上面對本發明說明性的具體實施方式進行了描述，以便於本技術領域的技術人員理解本發明，但應該清楚，本發明不限於具體實施方式的範圍，對本技術領域的普通技術人員來講，只要各種變化在所附的權利要求限定和確定的本發明的精神和範圍內，這些變化是顯而易見的，一切利用本發明構思的發明創造均在保護之列。