基于聲音處理的箱變變壓器內部火花放電故障診斷方法

張 安,羅 琦,申 優,蔡驍強

(江西中電投新能源發電有限公司,江西 南昌 310000)

放電故障[1]易造成變壓器絕緣事故,如果不給予足夠的重視,則會導致嚴重的電網安全事故[2]。分析采集到的變壓器聲信號數據可以判斷出其內部是否發生了放電故障,從而采取相應的措施進行維修,有效降低由變壓器絕緣問題引起的停電事故,從而增強電網運行的可靠性和穩定性[3]。

王瑜等[4]采用點對稱圖像對變壓器的局部放電信號特點進行分析。采集與分析箱變變壓器數據,獲取局部放電故障的狀態信息,并利用點對稱的方式把局部放電故障數據轉化為圖像,從中提取出故障特征。通過對正常和失效的兩幅圖進行對比,從而判定變壓器有無局部放電的情況。苑津莎等[5]開發了基于知識推理系統的變壓器的局部放電故障檢測技術。處理局部放電傳感器采集信息并獲得相位解析的三維圖,通過處理三維圖實現變壓器故障診斷和定位。結果表明該方法具有較好的準確率,可應用于實際的變壓器局部放電故障診斷中。

本文將聲音處理應用到了箱變變壓器內部火花放電故障診斷方法設計中,以期保證箱變變壓器的穩定運行。

1 箱變變壓器內部火花放電故障診斷方法設計

1.1 分析箱變變壓器內部火花放電聲信號的產生機制

變壓器內部火花產生的放電信號與正常的信號之間,受氣隙、油隙等多種因素影響,導致其特征有較大的區別[6],本文在不同情況下,得到了變壓器內部火花放電信號的時域波形,具體如圖1所示。

圖1 箱變變壓器內部火花放電聲信號的時域波形

對于箱變變壓器而言,產生的火花放電聲信號只有經過一個復雜的傳播過程,才能進入油箱壁,然后再通過檢測設備獲取聲信號。由于火花放電聲信號的傳播過程比較復雜[7],其中會有不同的噪聲存在。導致聲信號出現偏差的原因有很多種。那么聲信號在變壓器中傳播的衰減系數為

(1)

式中:f為聲信號的頻率,Hz;η為變壓器的密度信號,kg/m3;ρ0為變壓器的黏度系數;c為聲信號傳播的速度,m/s;ζ為介質吸收的系數,dB/m;?為傳播的種類,個。

由式(1)可以看出,變壓器內部火花放電故障的聲信號在傳播過程中的衰減系數與頻率之間是正比關系。利用聲音處理[8],可以檢測到故障聲信號的產生機理。

1.2 箱變變壓器內部火花放電故障信號的共振稀疏分解

根據箱變變壓器內部火花放電聲信號的產生機理,利用共振稀疏分解[9],對箱變變壓器內部火花放電故障信號進行分解,提取出故障診斷需要的特征。

利用共振稀疏分解采集到箱變變壓器內部火花放電故障信號:一部分為高質量因子分解后得到的連續振蕩信號,這些振蕩的信號含有較多的噪聲和更大的擾動;另一部分是通過對質量較差的因子分解,獲得的暫態脈沖,它具有廣泛的特征。因此,變壓器信號中故障信號特征的提取精度是判斷是否發生放電故障的關鍵指標。

在箱變變壓器內部火花放電故障信號共振稀疏分解中,低頻諧波分解是對低頻諧波因子Y值的分解。與此類似,高質量系數Z的信號分解被界定為高諧振分解[10]。在轉換質量較差的情況下,利用轉換后的波形進行共振稀疏分解,能有效地抽取出特征。共振稀疏分解方法可以依據現場條件和所要抽取的信號和特性,調整所需要的數值,從而獲得較高或較低的共振分量。在這些諧振分量中,分別設定為低諧振分量和高諧振分量[11]。箱變變壓器內部火花放電故障信號的共振稀疏分解圖如圖2所示。

圖2 兩通道濾波器組

圖2中,L0(ω)和L1(ω)為低通濾波器和高通濾波器,α、β為箱變變壓器的高低尺度因子,x0(n)、x1(n)分別為低通和高通子帶信號。

根據上述過程分離了變變壓器內部火花放電故障的特征信號的高、低共振分量,且提高了箱變變壓器內部火花放電故障的特征信號的提取精度。

1.3 箱變變壓器內部火花放電故障診斷的實現

基于共振稀疏分解結果,構建了箱變變壓器內部火花放電故障特征搜索模型,獲取到箱變變壓器內部火花放電故障特征參數[12],表達式為

(2)

式中:rk為放電故障特征值;γk為特征間的關聯性系數。

根據箱變變壓器運行規律無法實現放電故障發生的具體位置準確定位,因此根據箱變變壓器的火花放電故障周期[13],可以確定其相應時長,計算箱變變壓器內部火花放電故障的相應特性,可表示為

(3)

式中:A(t)為箱變變壓器內部火花放電故障的相應特性數量;Vi為箱變變壓器內部火花放電故障閾值。

箱變變壓器內部火花放電故障信號初始特征向量與正常運行信號做乘積,得到實時監測的箱變變壓器內部火花放電故障特征向量[14],通過匹配故障特征向量與故障數據,得到放電故障數據診斷函數f(x):

(4)

式中:當i=0時,說明箱變變壓器不存在放電故障,當i=1時,表示變壓器存在放電故障;?i,k,A、?i,k,D分別為第i類火花放電故障的特征值;?x,k,A、?x,k,D分別為診斷信號f(t)對應的火花放電故障統計值分量。

設定箱變變壓器內部火花放電故障診斷參數為χ,通過箱變變壓器內部火花放電故障診斷參數χ計算變壓器正常運行下的信號與發生故障的信號f(t)之間的距離,計算公式如下:

di=χdi,A+(1-χ)di,D

(5)

式中:箱變變壓器內部火花放電故障診斷參數χ在范圍[0,1]內,根據故障診斷信號,可以識別箱變變壓器的實際工作狀態,根據工作狀態類型可以判斷內部火花放電故障的類別和故障點[15]。

根據以上過程,得到箱變變壓器內部火花放電故障診斷的實現步驟,具體如下:

1)數據預處理

采集不同運行狀態下,箱變變壓器的實際運行數據,并對數據進行分析和歸一化處理。然后按7:3比例將內部火花放電故障特征數據劃分為訓練集與測試集。

2)特征提取

利用Step1中得到的訓練集,對其進行DAE訓練和去噪處理,對火花放電故障數據進行特征升維,分別獲得訓練集對應的去噪后的放電故障特征數據。

3)故障診斷模型訓練

利用Step2中獲得的訓練集,去噪處理放電故障特征數據,完成故障診斷模型的構建,將參數代入模型,實現對故障診斷。

根據以上步驟,構建了箱變變壓器內部火花放電故障診斷模型,實現了箱變變壓器內部火花放電故障的診斷。

2 實驗分析

2.1 采集箱變變壓器的運行聲音

本文在實驗過程中,選擇型號為SZ10-5000/35、額定容量為5 000 kVA的變壓器為被測對象,考慮到人耳對變壓器正常運行過程中發出的聲音無法準確辨識,因此,通過錄制聲信號實現特征分析。

箱變變壓器運行聲音的采集是通過以下兩種方法實現,每種方法均采集一段箱變變壓器運行聲音。

為避免空氣中噪聲的影響,錄制過程中將聲音探頭粘貼在變壓器的箱體側面,直接錄制變壓器本體傳出的聲信號;

將聲音探頭放置在變壓器箱體附近,錄制通過空氣傳播的聲音信號。

以上兩種方法采集箱變變壓器的運行聲音信號如圖3所示。

圖3 箱變變壓器的運行聲音采集情況

2.2 實驗結果與分析

將局部放電傳感器設備安裝在無故障箱變變壓器的外壁,啟動電源后通過診斷儀顯示變壓器正常運行下的聲信號實時波形。實驗進行20 s之后,診斷儀顯示“變壓器正常運行”,導出診斷儀內部的數據。箱變變壓器運行時的原始信號、濾波處理之后的信號以及頻譜圖如圖4所示。

圖4 正常變壓器實驗結果

圖4的結果顯示,變壓器正常運行條件下,采集到的聲信號經過濾波處理之后,只剩下了白噪聲,并不存在脈沖狀的信號。對于頻譜圖而言,高次諧波組成是100 Hz和以100 Hz為基頻的高次諧波,只有部分信號超過了1 000 Hz,因此,可以說明采用文中方法時,可以判斷箱式變壓器處于正常運行狀態,與診斷儀的結果相符。

將局部放電傳感器設備安裝在含內部火花放電故障的箱變變壓器外壁,啟動電源后通過診斷儀顯示變壓器的聲信號實時波形。實驗進行20 s之后,診斷儀發出警報,并顯示“存在火花放電故障”的提示框。內部火花放電故障變壓器運行過程中的原始信號、濾波后的信號以及小波變換后的視頻分析結果,如圖5所示。

圖5 故障變壓器的實驗結果

根據圖5的結果可知,人為施加故障之后,原始信號與變壓器正常運行時的聲信號基本一致,但是經過濾波處理之后,獲取的信號存在脈沖狀波形,因此說明采用文中的診斷方法時,可以準確診斷出變壓器的內部火花放電故障。經過時頻分析之后,得到的特征頻率在6 000～8 500 Hz,說明變壓器內部存在火花放電故障,與診斷儀的結果一致。

3 結 語

本文基于聲音處理提出一種箱變變壓器內部火花放電故障診斷方法。基于共振稀疏分解內部火花放電故障信號結果,建立了故障特征搜索模型,實現了火花放電故障診斷。經過實驗測試發現,該方法在診斷箱變變壓器內部的火花放電故障時具有更高的準確性。本文的研究雖然可以準確檢測出變壓器的故障,但是還存在很多不足,在今后的研究中,希望可以針對不同類型的變壓器故障進行診斷和分析,以期進一步提高變壓器的運行穩定性。