非相位電氣特征參量的局部放電模式識別

國華徐州發電有限公司 王傳棟

非相位電氣特征參量的局部放電模式識別

國華徐州發電有限公司 王傳棟

為了克服傳統局部放電模式識別中特征量過度依賴工頻電壓相位信息的缺點，基于放電幅值、放電重復頻率和連續兩次放電時間間隔等電氣參量，提取了6個不依賴于相位信息的統計特征，并利用費歇爾判別法對提取的特征參量進行了有效判別歸類。實驗結果表明：提取的非相位統計特征參量物理意義明確、表達方式簡潔，采用費歇爾判別法可以對其進行準確、快速判別歸類。

局部放電；電氣參量；非相位；費歇爾判別

0 引言

局部放電是引起電氣設備絕緣劣化的重要因素之一[1]，且不同放電形式對絕緣危害不同且表現各異。因此正確辨識局部放電類型可有效評估設備絕緣狀態和診斷其故障類型。

目前針對局部放電模式識別，提取的局放特征量均依賴于工頻電壓相位信息，而實際運行現場中，交流高壓側相位信息有時難以獲取。本文基于該問題，使用一種不依賴相位信息的局部放電電氣參量統計特征，用于識別不同類型放電。

1 局部放電試驗

根據電氣設備常見的放電形式，設計制作了電暈放電、沿面放電和氣隙放電模型，如圖1( a)、(b)、(c)所示。采用脈沖電流法，對每類放電采集50個放電樣本，每個樣本500個工頻周期（10s）時長放電信號。

圖1 模型缺陷示意圖

圖2 局部放電測試系統

2 局部放電信號非相位分析

圖3 不同放電模式、圖譜

根據圖3可知，電暈放電、氣隙放電和沿面放電頻率、幅值、連續兩次放電脈沖時間間隔區別明顯。

通過統計脈沖幅值、時間間隔的特征參數，得到表征局部放電電氣特性的非相位特征。表1為本文選取的非相位統計參數。

表1 非相位統計參數及其物理意義

表1中所列參數均以單位時間為范圍進行統計計算，都不依賴于相位信息。根據不同統計參數物理意義，結合統計學相關理論，可以得出各參數計算公式如式(1)-(6)。

式(1)中pk為單個脈沖放電幅值，式(2)中Nsum為采樣時間內放電次數，t為采樣時間，式(3)中n為單位時間內放電時間間隔總數。

3 非相位特征的局部放電模式識別

利用2.2節中所述非相位統計參數提取方法，提取了不同放電類型下6個非相位統計特征參數，使用費歇爾判別法對不同局部放電模式特征參數進行分類識別。

費歇爾判別法基本思想是首先根據已知分類的數據，分別計算各類的重心即分組的均值，利用相應準則所建立的判別式對未知類型樣本計算判別函數值，若其與第i類的重心距離最近，就認為它來自第i類。有關費歇爾判別分析的具體描述可參閱文獻[2]。

將實驗數據中20個樣本作為訓練樣本構造判別函數，剩余30個樣本作為未知類型樣本，通過構造的判別函數實現對未知樣本的類型判別。文章基于SPSS軟件實現上述判別流程，最終判別結果如表2所示，可以看出三種缺陷待測樣本均得到了較為合理的歸類。

表2 局部放電缺陷類型判別結果

4 結論

本文采集了電暈、氣隙和沿面放電三種類型局部放電信號，提取了不依賴于相位信息的電氣統計參量，利用費歇爾判別法對局部放電樣本進行判別歸類，得到了較為合理的判別結果，對于現場局部放電模式識別具有一定的實際參考價值。

[1]李莉蘋.氣體組合電器絕緣狀態評估與故障診斷技術研究[D].重慶:重慶大學,2015.

[2]張文彤,閆潔.SPSS統計分析基礎教程[M].北京:高等教育出版社,2004.

王傳棟（1966—），男，江蘇徐州人，工程師，從事電氣設備運行與故障診斷研究。