基于PSO 的電氣設備絕緣故障診斷系統設計

賈俊青，武文麗，蔡文超，楊洋，梁帥

（內蒙古電力科學研究院，內蒙古呼和浩特 011200）

電氣設備絕緣故障診斷能夠維持電氣設備運行狀態的平穩性，因此，其成為眾多學者研究的焦點。相較于傳統故障分析方法，電氣設備絕緣故障診斷系統實施方便，無需建立精準的數學模型，是推進故障診斷技術進一步發展的重要基礎。

文獻[1]將機器算法應用于電氣設備絕緣故障診斷工作中，能夠預防設備故障惡化的問題，避免產生不可挽回的后果，對電力系統穩定運行起到重要作用；文獻[2]結合卷積神經網絡模型和圖像識別技術實現了對電氣設備發熱網的遠程精度檢測。然而，上述研究成果存在局部極小點收斂過慢、考慮故障問題片面、滯后于高新技術發展等問題。

針對上述問題，基于PSO 算法提出一種新的電氣設備絕緣故障診斷系統。

1 系統硬件設計

1.1 傳感器

系統硬件中的傳感器模塊主要分為定性傳感器與定量傳感器兩種。其中，定性傳感器采用LEI 型傳感器，定量傳感器采用TDK 型傳感器。傳感器模塊結構如圖1 所示。

圖1 傳感器模塊結構

在數據采集過程中，定性傳感器首先識別各種信號，如電力系統中的溫度、連通情況等。然后由定量傳感器分析處理信號數據并進行處理[3-4]。公式如下：

其中，Q為定量傳感器輸出的數值；ai為輸入數據；1,2,…,i,…,N為數據的數量。

一旦電氣設備發生故障，定性傳感器的電阻率會迅速升高，從而將電阻率的異常變化轉化為故障信號并輸出，實現對故障的檢測。同時，為了確定故障位置，將定量傳感器輸出信號的頻率范圍調整至0～1 000 Hz，能夠靈活準確地檢測不同故障位置。

1.2 核心處理器

中央處理器是數據處理的主要運算模塊。將WQA427J524NC核心處理器作為中央處理器，中央處理器是數據處理的主要運算途徑。WQA427J524NC是核心處理器，其具有低能耗、高運算能力的特點，能夠滿足不同信號數據的運算處理[5-6]。同時，該處理器還設置有過熱診斷單元，能夠保證運算的安全，提高運算精度；通過多個EMUI 拓展接口、JAT 接口和轉換接口保證不同數據處理時的兼容性。核心處理器的計算公式如下：

其中，B為核心處理器的輸出值，α、β為不同接口的輸入的數據。在數據計算過程中，首先通過EMUI 拓展口輸入數據，在64 位高性能處理器中完成數據處理后，通過JAT 接口輸出信號。核心處理器需要設計轉換接口，將各種復雜信號轉化為數字信號，實現信號的快速轉換[7-8]。

1.3 通訊器

通訊器模塊要起到及時接發短信、數據等作用。因此，該模塊采用1.6 V 輸入電壓，并包含數據接口、信號放大器、數據接發器三個部分，能夠支持不同溫度條件，能源消耗較少。

通訊器輸出的數據通過數據接口進行歸類打包和傳輸，通過數據接發器發送。信號放大器在該過程中起到了增強信號、凸顯數據特征的作用。信號放大器的作用機理計算公式如下：

其中，E為放大器輸出的數據值；c為輸入時的信號強度；e為輸入到通訊器中的數據。

由于在核心處理器模塊中存在過熱診斷單元，因此需要在通訊模塊中設置串行數據通訊。采用CIS 接口進行連接，使不同模塊既具有獨立運算的能力，又能進行數據交換。數據接發器包含YTR 接收器和YTS 發送器，使用YTS 發送器完成對模塊中數據的發送，對外來信號轉化成的數字信號通過YTR接收器進行接收，同時實現數據交流[9-10]。信號放大器能夠將寬帶放大，從而增強各種信號的數據特征。

2 故障診斷程序設計

2.1 故障信息提取程序

絕緣故障小波信息分為高、中、低頻三個波段。在提取故障信息時，先要對三個頻段的信號進行分解，分解公式如下：

其中，R為分解得到的數據；A代表高頻數據；D代表低頻數據。

信號分析過程中，首先得到的高頻低頻數據需要進一步分解，得到量化函數上的兩種信號數據[11-12]。一個信號的再分解模型可以表示為：

其中，s為采樣的時間差；h(s)為特征信號；?(s)為標準信號；q(s)為輸出信號。

分解后得到數據的細節系數μ和概況系數ρ，對細節系數和概況系數構造特征矢量，得到特征矢量J為：

其中，k為數據的特征值，μk和μk-1分別表示在數據特征為k和k-1 時的細節系數，ρk和ρk-1分別表示數據特征為k和k-1時的概況系數。在求得特征矢量后，進一步處理故障信號，得到方差矢量值。然后設定方差矢量值閾值，并對得到的故障信息特征值進行限制。若滿足閾值要求，則輸出故障信息特征值；若不滿足閾值要求，則重復特征提取過程，進一步分解數值，直到得到滿足閾值要求的數值。

在經過上述過程后，有效消除了信號中的冗余信息，后續可將故障信息完整、準確地展現出來。同時，也為下一步計算提供了數據樣本，減少了空間維數，降低了運算復雜程度[13-14]。

2.2 PSO優化程序

粒子群算法可以提升計算過程的泛化性能和收斂性能。因此，利用粒子群算法提高BP 神經網絡收斂速度。首先確認粒子群的位置和速度特征，對粒子群位置和速度進行初始化處理，通過隨機演變得到下一時刻的預計值。按照該方法得到最佳的全局解，具體演變規則為：

在數據演變過程中，為了保證算法的收斂性，需要預先設定學習因子值，利用式（7）計算后，的范圍通常在0～0.9 之間。若不滿足上述條件，則更新學習因子值：

其中，Umax表示學習因子最大值，sng 表示符號函數。終止運算的條件：得到滿足取值條件的數據值或達到最大重復運算次數，按照上述方法，得到的數據相較原始數據更具泛化性[15]。

2.3 設備故障診斷程序

利用上述由粒子群算法改進得到的BP 神經網絡進行運算，分析得到的數據，并采用粒子群算法進行進一步加工處理，才能得到更加準確的故障類型。具體步驟如圖2 所示。

圖2 設備故障診斷流程

首先提取得到的數據內部的有效信息，如波長、頻率等，并提取節點S；然后對提取到的節點S進行挖掘處理。存在故障時，輸入節點S+1，輸出節點應為S，其余正常情況不能得到輸出節點數據[16]；完成挖掘后，存儲訓練得到的樣本，并保留閾值及誤差，再進行模擬運算，使用BP 神經網絡對數據進行初步運算，得到故障特征數據；最后，診斷故障類型，對得到的故障特征數據進行提取分析后，輸入訓練好的神經網絡，利用粒子群算法進行計算，得到的輸出數據即為故障類型。

3 實驗研究

為驗證基于PSO 的電氣設備絕緣故障診斷系統的應用效果，設計如下實驗。實驗選取的電氣設備的故障類型如表1 所示。

表1 實驗診斷故障類型

通過LabVIEW 開發程序確定時域信號，設定工作頻率為15 Hz，采用的電機轉速為3 000 r/min，采樣時間為80 s。在分析故障點后，將數據轉換為數據故障點，并對比基于PSO 的診斷系統、傳統的基于機器算法的故障診斷方法及基于高精度配電網電氣設備故障診斷方法。同時檢測單一故障和復合故障，比較故障檢測準確率得到實驗結果。

單一故障檢測結果如圖3 所示。

圖3 單一故障檢測準確率

觀察圖3 可知，三種診斷方法在面對單一故障時，檢測結果準確率普遍較好，準確率始終在90%以上。隨著診斷時間的增加，診斷準確率也在不斷增加，表明三種診斷方法都有極強的應對單一故障的能力。復合故障檢測結果如圖4 所示。

圖4 復合故障檢測準確率

根據圖4 可知，在面對復合故障時，傳統故障方法顯現出極大的局限性，而基于PSO 的診斷系統的診斷準確率始終在95%以上，明顯高于傳統系統，說明其能夠滿足診斷需求。

4 結束語

以粒子群算法為研究基點，圍繞系統硬件、故障診斷程序設計兩個方面對電氣設備絕緣故障診斷系統展開設計。該系統在設計上不局限于局部極小點，具有泛化性，且考慮故障問題較全面，診斷正確率較高。

該系統也存在一定缺陷，主要體現在故障診斷程序設計步驟復雜。今后的研究方向為刪減任務量，使系統具有較高的推廣性。