基于神經網絡的避雷器帶電狀態監測

覃啟銘，陳彥斌，趙君成，劉明，常萬友

（國網安徽省電力有限公司蕪湖供電公司，安徽蕪湖 241000）

在電力系統安全運行中，避雷器十分重要，該設備可以保證電力系統的穩定運行。因此，國內外對于避雷器進行了較多的研究，目前避雷器種類較多，在電力系統中避雷器的分布過于廣泛，不同的避雷器種類性能參差不齊，在受到雷電、浪涌、污穢、腐蝕等不同因素的干擾影響下，避雷器很容易出現損壞，無法正常工作，損壞嚴重的避雷器還會影響其他電力設備的正常運行，嚴重的甚至出現電力事故[1-2]。

因此，必須要及時對避雷器的帶電狀態進行監測。當前研究的避雷器帶電狀態檢測方法多為出現停電之后才進行檢修，由于110 kV 和35 kV 的避雷器無法在停電過程完成檢修工作，所以只能通過直流試驗完成檢修，這一檢修過程通常不會進行帶電檢修試驗，工作人員通過PT 測量二次電壓，該測量的安全性低，在檢測過程工作人員與避雷器近距離接觸，很容易發生事故，同時PT 二次電壓接地也會出現新的隱患，監測過程不具備抗干擾能力，監測結果與實際結果相差相對較多。

神經網絡將人工神經元和各個節點結合，通過松散的方式實現連接，通過模擬人腦的方式處理信息，神經元網絡對于信號的處理和發送能力要優于許多傳統方法[3-4]。

該文結合神經網絡和傳統的避雷器帶電狀態監測方法，設計了一種新的基于神經網絡的避雷器帶電狀態監測方法，從電流和電壓兩方面入手，模擬神經網絡的方式，實現帶電監測，并通過實驗驗證了帶電狀態監測方法的有效性。

1 避雷器電壓確定

在避雷器電壓監測中，電壓監測單元采用LORa無線模塊和大功率433 MHz 無線通信模塊進行通信。電壓監測單元依賴于采集器和互感器進行實時電壓信息采集，其采集方式為PT 二次側，采集器采樣的優勢在于采集數據的完整性，可將得到的完整數據進行直接輸出，但隔離性較差，抗干擾能力較弱，易產生電力信號的激蕩。互感器的抗干擾能力較強，能夠消除采集數據中的噪聲污染，但采集器成本較高。電壓監測單元的核心為AD9850 微型處理器，其功耗低、性能高，能提升電壓監測電源的數據處理能力。AD9850 微型處理器的輸出頻率與FCW的控制頻率相同，每產生一個時鐘，采集器的地址對應增加一個步長，并采用模數轉換器，對采集的電壓數據進行轉換。

在進行電壓監測前，設置一個合理的觸發電壓值Ur，根據規定：觸發電壓值應大于避雷器正常運行的最大電壓峰值。當避雷器運行電壓超過Ur時，觸發單元輸出高電平，向采集器發出采集指令，采集器開始采集避雷器系統內的波形數據，對波形數據進行分析和計算，從而確定異常電路區域[5-6]。避雷器電路圖如圖1 所示。

圖1 避雷器電路圖

在使用電壓監測設備時，連接測試線的航空插頭和監測儀器，將鱷魚夾與被測的A、B、C 三相電壓進行連接，針對三相電壓和單相的測試，保證接線不發生變化。且在已知避雷器處于帶電狀態時，應在避雷器表面干燥時進行電壓測量，避免測量數據采集不精確，出現計算誤差，導致效果差的問題。

在避雷器電壓監測中，過電壓是影響系統運行的穩定性和安全性的重要因素。因此，針對避雷器系統內過電壓的監測是電壓監測單元的重點內容。避雷器中過電壓可分為外部過電壓和內部過電壓。其中，外部過電壓可視為雷電過電壓，通常情況下，外部過電壓的電壓幅值較高、上升幅度較大時，對避雷器的損壞較為嚴重，但其一般持續時間較短。內部過電壓的出現是由于避雷器內部運行故障，使參數發生變化從而產生過電壓，內部過電壓的持續時間較長，但幅值較小，對避雷器的影響較小。外部過電壓和內部過電壓的計算方式分別如式（1）和式（2）所示：

其中，U1、U2表示額定輸出電壓；w可以描述為基波角頻率；f代表電壓運行的基本頻率；φ代表電壓峰值。

避雷器內的供電順序控制是影響其性能的重要因素。因此，需要對避雷器中電路的電壓進行管理，確保其電路電壓的正常值，實現避雷器內的供電順序控制，直到避雷器所有電路的運行電壓恢復正常值[7-9]。

2 基于神經網絡的避雷器電流監測

避雷器電流監測中對應A、B、C 三相電流，設計三個電流監測單元，為保證與電壓監測單元的通信狀態，采用大功率433 MHz 無線通信模塊進行通信。在物理結構上，電流監測單元包含霍爾傳感器、采集器以及軟導線等。當電流監測單元開始運行時，通過霍爾傳感器和采集器進行信號采集，每個采集設備上設置小型處理器和波形存儲器，實現信號的采集、整流、處理、計算和存儲等一系列功能。最后，通過通信模塊輸出標準電流信號到采集板上。采集設備的存儲芯片采用FLASH 型，其存儲能力強且具備可編程性，用戶可在其功能引腳中進行功能設計，在進行電流監測時，將采集電流的信息通過存儲芯片的引腳固化到存儲器中，每個地址對應一個電路的電流信息，一片存儲器包含一個運行周期內的正弦電流信息[10-12]。建立的神經網絡如圖2 所示。

圖2 神經網絡

在采用神經網絡進行避雷器電流監測時，首先將電流監測單元固定在距離避雷器的絕緣桿頂部大概一米的位置上，采用連接掛鉤的方式進行連接，最大限度地保證檢測單元不受其他電磁干擾。當需要對避雷器中三相電流進行同時測試時，現場需測試人員手持控制端選擇三相測試，并同時手持A、B、C三個絕緣桿掛住被測試端的A、B、C 三相線路。當僅需要對避雷器中某一相電流進行同時測試時，現場需測試人員手持控制端選擇單相測試，并手持A 相絕緣桿掛住被測試端的A、B、C 三相線路[13-14]。

避雷器電流的監控過程如圖3 所示。

圖3 避雷器電流的監控過程

針對避雷器的直流電流監測，可將監測方法分為直接監測和非直接監測兩種方式。直接監測是通過在電路中關聯電阻監測避雷器的實時電壓，從而計算出電流信息；非直接監測是利用電流周圍產生的磁場進行監測，通過獲取磁場大小間接實現電流的監測[15-16]。

諧波是頻率高于基波的電壓波或電流波，諧波的干擾往往對避雷器使用造成嚴重影響。對于避雷器的諧波干擾問題，當避雷器中諧波畸變率超過正常范圍時，將會降低電能質量，導致電流畸變，產生額外的線路損耗，諧波干擾下電流的畸變率為：

其中，I表示基波峰值電流；K表示功率因數。

功率因數K的表達式如下：

式中，p表示有功功率；s表示實際功率。

對于諧波干擾中避雷器電流監測，避雷器內第h次諧波電流的有效監測值為：

設定屏蔽電纜，屏蔽法是EMC 控制手段之一。按照產品結構，可以分為電纜屏蔽和殼體屏蔽，由于干擾能量主要以傳導耦合的方式進入被測物體，所以采用屏蔽線可以有效地隔離干擾能量[17-19]。

為了保證屏蔽電纜的屏蔽效果，線路監控器和避雷器之間的互連信號電纜應改為多芯屏蔽電纜，屏蔽電纜與電纜接頭之間應設置回路。避雷器的分布方式如圖4 所示。

圖4 避雷器的分布方式

在避雷器布置后，引入共模傳感器。共模電感對差分模信號的小阻抗影響較小，而對高阻抗影響較大。考慮到脈沖群干擾在寬頻段的特點，選擇兩級串聯共模電感濾波器，其諧振頻率為9 MHz，感應頻率為56 Hz，功能是覆蓋整個干擾頻帶。

TVS 二極管是一種瞬態電壓抑制型二極管，具有非線性電導率和快速響應特性。PN 結一般是由硅擴散而成。兩端均存在瞬時過電壓脈沖，可將自身的高阻瞬間轉換為低阻，允許干擾電流通過，實現干擾釋放。高頻時電容具有低阻抗，而低頻時則具有高阻。借助于電容的這個特性，將電容上的高頻干擾信號消除。

3 實驗研究

為了更好地驗證該文提出的基于神經網絡的避雷器帶電狀態監測方法的有效性，選用該文方法與傳統的基于PT 測量的帶電狀態監測法進行對比實驗。

設定實驗參數如表1 所示。

表1 實驗參數

在監測過程中，該文采用低功耗模式，為了更好地模擬干擾信號，設定監測裝置和干擾信號之間的通信頻率為1 秒1 次。實驗中通過對比該文方法和傳統方法進行檢測電壓的對比，得到的監測電壓結果如圖5 所示。

圖5 不同方法監測實驗結果

觀察圖5 可知，在迭代次數為0 時，兩種電壓監測方法的電壓波形開始為上升波形，避雷器的電壓從0 V 上升到1.0 V。電壓從0 V 上升到1.0 V 時，傳統監測方法的監測能力較差，與實際的監測結果吻合度低，且始終沒有監測到電壓為1.0 V 的避雷器狀態。當迭代次數不斷變化后，兩種方法對電壓的監測結果與實際電壓結果出現了一定偏差。該文方法的監測結果與實際結果偏差較小，傳統方法的監測結果偏差較大。由實驗結果可知，傳統的監測方法在這一過程中表現出很大的弊端，且后期監測過程極為不穩定，與實際的避雷器電壓數值相差較大，而該文提出的監測方法始終保持著一個穩定狀態，得到的波形圖也與實際結果相吻合。

為進一步驗證所提方法的有效性，實驗進一步對傳統方法和該文方法在避雷器帶電監測中的安全性進行了分析，得到的結果如表2 所示。

表2 不同監測方法的安全性能分析

根據表2 可知，隨著監測時間的不斷變化，采用兩種方法對避雷器帶電監測的安全性存在一定差異。其中，該文方法的監測安全性能始終高于傳統方法，驗證了該文提出的監測方法安全性更高，監測人員的安全能夠得以保障。

4 結束語

該文提出了基于神經網絡的避雷器帶電狀態監測方法，借助神經網絡對避雷器內外部過電壓進行有效監測，并引入高精度電流互感器，將電流信號和電壓信號直接輸出成采樣信號，模擬信號過程不需要再次進行轉換和變換，完成了避雷器帶電狀態監測。并通過實驗分析驗證了所提方法的有效性。