變電站高頻局部放電白噪聲在線識別方法

國網山東省電力公司經濟技術研究院 任永一 中國電建集團山東電力建設有限公司 王雪晴

在現階段的變電站中局部放電定位問題是其面臨的主要問題。通常情況下，在局部放電發生過程中會有聲光熱現象伴隨出現并發生化學反應[1]，產生一定的電能損耗，同時對于設備的老化也會起到加速作用并最終影響供電性能。因此，對局部放電的監測和定位工作已成為變電站的重點[2]。但是，由于局部放電產生噪聲的時間短暫，并且存在大量的白噪聲干擾信號，對局部放電的監測和位置的確定帶來了巨大挑戰[3]。因此，對信號中的白噪聲識別進行研究，對于準確快速分離局部放電信號、準確定位局部放電位置都有重要意義[4]。

基于此本文提出變電站高頻局部放電白噪聲在線識別方法：首先分析了變電站局部放電機理，在分離出信號中低頻白噪音的基礎上對高頻白噪音進行識別，并通過仿真試驗對所提方法的有效性進行了驗證。通過此研究，以期為變電站的實際放電定位提供參考。

1 變電站局部放電的機理分析

通常情況下，變電站在電場作用下出現未擊穿整個電氣連通裝置的現象為變電站局部放電[5]。造成這種現象的原因有很多，包括組成材料的差異、電介質分布失衡、電場分布不均等，都會引起部分區域擊穿場強異常且其他區域保持正常，這樣就形成了變電站高頻局部放電現象。由于變電站絕緣材料的裂縫、灰塵及電氣接觸不良等都會引起局部放電，放電形式也不盡相同，包括電暈放電、氣隙放電、懸浮放電、滑閃放電等，變電站局部放電示意圖如圖1所示。因此，對變電站高頻局部放電的白噪聲進行識別是確定其準確放電位置的重要環節。

圖1 變電站局部放電示意圖

2 白噪聲在線識別

通過對變電站在變電站局部放電的機理分析可以看出，出現高頻放電時白噪聲是以干擾信號的形式存在的，其直接干擾對于放電位置的定位。因此準確地白噪聲識別是十分必要的。

2.1 白噪聲分離

在識別白噪聲前先要分離出局部放電信號中低頻白噪聲。隨著電壓等級的升高，其產生的白噪聲會出現向高頻偏移的趨勢。通過濾波器從信號中分離出低頻白噪聲，在分離低頻白噪聲的同時保留局部放電信號原有的噪聲特性，選用漢寧窗對濾波器進行設計，建立線性相位梳狀帶阻，使過濾的噪聲以主瓣為中心聚集且具有良性衰減。設計濾波器時域為式（1），其中n 表示時域范圍。采用傅里葉變換對漢寧窗的傳遞函數進行計算得到式（2），當時域范圍n 較大時，在所設計的漢寧窗傳遞沖擊響應為式(3)。

在式(3)中時域的疊加實現旁瓣抵消，使過濾后的噪聲集中于主瓣，在具備窄帶特性的同時實現一定程度上的同頻波聚集。在此基礎上對過濾后信號的頻譜特征進行計算，并以能量為依據進行排序，去除低頻白噪聲、保留殘差信號，此時的殘差信號中僅包含局部放電噪聲信號及來自變電站設備的高頻白噪聲。

2.2 白噪聲識別

在對高頻白噪聲進行識別時，通過計算待檢信號與樣板信號的相近程度作為識別依據，也就是信號匹配度。對于多類別的信號識別時，將待檢信號歸類為與之匹配程度最高、距離最近的樣板信號。鑒于最小距離法計算簡便的優勢，對變電站高頻放電白噪聲進行識別。

首先，以高電壓下變電站電氣設備產生的高頻白噪聲作為樣板信號，其特征向量組表示為Z={Z1,Z2,...,Zm}，其中每個特征向量包含有a 個元素：Zm={Z1m,Z2m,...,Zam}，從待檢測的噪聲數據中同樣提取出其對應的特征參數向量X 構成待檢信號：X={X1,X2,...,Xm}，那么待檢測信號的噪聲到樣板之間的距離可以表示為：。

其中κ 表示權系數，對不同的樣板信號Z，計算待檢向量X 與樣板信號Zm之間的距離d，依據待檢信號與樣板信號間的距離來判定信號匹配度，兩者之間的距離越小表明信號匹配程度越高。當d=dmin時，將待檢信號歸類為樣板信號Zm類別，即將其噪聲識別結果定義為高頻白噪聲，完成變電站高頻放電白噪聲的識別。

3 仿真試驗

為驗證所提方法的有效性進行了仿真試驗。試驗數據為模擬現場監測的真實放電信號，干擾信號為0.2倍的高斯白噪聲，圖2為局部放電產生的信號和頻譜圖。局部放電脈沖采樣頻率為1MHz、幅值為4mV，在40μs 時第一個脈沖G 開始運行，在80μs 時第二個脈沖S 開始運行，持續時間均為140μs、衰減系數為2×10-6。為驗證試驗結果的有效性，分別采用文獻[2]提出的局部放電帶電檢測技術和文獻[3]提出的設備局部放電超高頻檢測方法同時進行試驗。

圖2 含噪聲局部放電信號及其頻譜圖

采用文獻[2]方法、文獻[3]方法以及本文方法對各種放電模式的識別結果如表1。由表1得出不同方法白噪聲識別率對比圖。由表1和圖3可看出，本文方法的識別率始終高于文獻[2]方法和文獻[3]方法的識別率，總體識別率均在85%以上，識別率較高。這主要是因為所提方法首先分離了信號中的低頻白噪音，降低了在高頻白噪音識別過程中的干擾，提高了識別的精度。

表1 不同方法白噪聲識別率對比表

圖3 不同方法白噪聲識別率對比圖

綜上，頻局部放電是變電站面臨的一個普遍問題，針對該問題本文提出變電站高頻局部放電白噪聲在線識別方法，通過準確識別出白噪聲降低在放電部位定位過程中的干擾，提高定位效率，試驗結果驗證了所提方法的有效性，表明其對變電站局部放電監測工作具有一定的應用價值。