基于改进Deformable DETR模型的多源局部放电识别方法及其应用

基于图像的局部放电识别方法大部分仅对单源局部放电谱图有效,无法识别多源局部放电谱图。为实现对多源局部放电谱图的识别,该文提出一种基于Transformer架构的局部放电Deformable DETR目标检测模型,收集典型单源局部放电和多源局部放电数据,生成局部放电相位角解析和极坐标相位分布解析谱图数据集。在Deformable DETR模型中引入去噪训练任务和贝叶斯优化算法,优化了局部放电目标检测模型;编写局部放电谱图采集和识别程序,并使用优化后的局部放电Deformable DETR模型对单源和多源局部放电谱图进行识别。结果表明:局部放电Deformable DETR模型不仅可有效识别出单源和多源局部放电的类型,而且大幅提升了局部放电类型识别的收敛速度和精度等性能。在对真实绝缘缺陷电动机的局部放电谱图识别中,局部放电Deformable DETR模型的识别准确率达到91%,证明该模型在实际应用中的有效性。

10 kV电缆接头局部放电趋势分析及预警方法研究

电缆接头是局部放电频发的位置,针对目前对局部放电趋势研究的不足和预警不及时的问题,提出了一种基于Mann-Kendall检验法和长短期神经网络(LSTM)的局部放电的趋势分析和预警方法。为了清晰地揭示局部放电数据的趋势特征,文中采用Mann-Kendall检验法对采集的暂态地电压(TEV)数据进行处理,定量计算趋势变化及突变点检测。文中提出基于Mann-Kendall检验法和LSTM算法的综合预警模型,该模型利用LSTM预测TEV序列幅值,并用Mann-Kendall计算预测值的趋势参数,通过综合考虑TEV幅值大小和趋势参数实现了电缆接头局部放电主动预警。算例结果表明,Mann-Kendall能清晰揭示局部放电变化趋势,LSTM对局部放电数据预测效果良好,基于二者构建的预警模型能较好地对局部放电进行预警。

基于随机森林的发电机定子线棒局部放电图谱特征识别方法

发电机定子线棒局部放电的在线监测和故障诊断对于电机故障预警、故障定位和指导机组检修有重要意义。目前存在部分不同类型局部放电相似度高,模式识别方法计算时间过长的问题,需要高精度和高效的识别方法,为此提出一种基于随机森林的定子线棒局部放电识别方法。制备了6种类型定子线棒,用特高频天线检测局部放电信号,基于相位分布局部放电(PRPD)图谱比对,提出参数幅值不对称度。基于随机森林方法识别缺陷类型,计算特征重要性,选择有效特征。最后,可视化特征相似度,与传统反向传播(BP)神经网络方法对比,验证有效性。结果表明:随机森林算法可以有效识别人工缺陷定子线棒局部放电,总体识别正确率达到93.33%。筛选半数特征后,随机森林比BP神经网络的准确率提高了10.83%,特征选择对随机森林的准确率影响很小,但识别效率大幅提高。随机森林在少量特征时识别准确率、计算时间都明显优于神经网络。幅值不对称度参数的重要性排在全部特征前1/3,具有推广价值。

基于F-P光纤传感器的变压器油中双局部放电源定位研究

电力变压器作为电力系统中至关重要的能量转换设备,其稳定运行对于保障电能供应的可靠性具有重大意义。局部放电影响高压电气设备绝缘性能。局部放电在线监测不仅可以获取设备老化信息,还可以预测变压器寿命。局部放电源准确位置信息可以帮助检修人员制定精准维护计划,确保电力系统稳定,设备制造商可利用此信息优化结构和安装方法。变压器内部双局部放电源放电是一种更为复杂的故障类型,传统的检测方法难以准确捕捉到此类放电波形。F-P光纤传感器是一种新型的局部放电声学检测方式,该传感器结构小,灵敏度高,而且有较强的抗电磁干扰能力,可以内置于变压器内部实现复杂情况下的局部放电检测。在本研究中,研制了基于F-P光纤传感器的双局部放电源检测系统,采用基于多信号分类(MUSIC)测向原理的交叉定位算法,可以实现对变压器油中双局部放电源定位。总的来说,F-P光纤传感器阵列有较好的方向清晰度,可以实现准确定位。将该双局部放电源定位系统应用到了35 kV单相变压器模型上,验证了其对外绕组双局部放电源定位的有效性。

基于双回路反馈的光纤干涉式GIS局部放电超声传感系统研究

光纤干涉式GIS局部放电超声传感系统受到环境干扰,会导致超声检测灵敏度降低。基于单回路反馈的传感系统能够抑制振动干扰,但长时间工作仍会出现工作点漂移。文中首先分析了单回路反馈传感系统工作点漂移的原因,指出了压电陶瓷迟滞效应的影响;其次,搭建了基于双回路反馈的光纤干涉式GIS局部放电超声传感系统,引入了二次反馈回路以补偿一次反馈回路累积的低频相位调制误差;再次,通过振动干扰下的超声检测试验和GIS局部放电检测试验,证明了双回路反馈传感系统能够长时间保持稳定的超声检测灵敏度;最后,搭建了真型126 kV GIS局部放电检测试验平台,利用双回路反馈传感系统成功检测到了金属颗粒引发的局部放电和跳动声信号,检测到的最小视在放电量为5.2 pC。

振动对交流电压下针板电极局部放电起始特性的影响

高压电气设备在实际运行过程中常伴随着持续的机械振动,为探究振动对极不均匀电场局部放电起始放电特性的影响,搭建了空气中振动条件下针板电极局部放电试验平台,采集了起始放电过程的局部放电信号,在工频电压下分别研究了电极间距、振幅、振动频率对局部放电起始过程的影响规律。研究结果表明:随着振幅增加,间隙最大电场强度增大,碰撞电离过程加剧,起始放电电压降低,负半周放电次数和放电量增加,正负半周放电相位扩大;随着电极间距增加,振动对电场不均匀程度影响减小,负半周起始放电过程受振动影响逐渐减弱;振动频率会影响起晕段内高场强区的作用时间,振动频率越高,带电粒子能够获得的最大动能越小,碰撞电离过程越微弱,放电的剧烈程度越低。

温度对油-纸界面处微水迁移与局部放电的影响

变压器内部温度的改变会使油-纸绝缘中水分分布和聚集位置发生改变,而局部高含水量会严重影响油-纸绝缘的电气强度。因此,有必要研究温度对油-纸绝缘界面处微水迁移与局部放电(PD)的影响。该文利用楔形-板电极,研究了升温、起泡及降温过程中不同含水量(W_(C)=3.61%和5.76%)的油-纸绝缘体系在水分瞬态作用下的PD特性。在温度变化过程中,持续监测油的温度、含水量和水活性,并采用升压及恒定电压法进行PD试验。试验结果表明,温度升高,油-纸界面处局部放电起始电压(PDIV)短时增加,随后PDIV开始逐渐降低且PD强度突然增强。两种含水量体系的油中含水量均逐渐增加。油浸纸板含水量越高,从纸板进入油中的水分越多。气泡出现,PDIV快速下降,油中含水量急剧增加。降温阶段,两个体系的PDIV呈现先减后增趋势,与之相对应,PD强度呈现先增后减趋势,且PD均保持在一个相对较高的水平。油温降至室温,PD并未完全消失。该研究成果对油浸式电力设备中水分的实时监测及其绝缘性能的评估具有重要理论价值。

双重动态交联vitrimer树脂中电树枝劣化及局部放电与降解回收特性

构建动态可逆交联网络是实现树脂类电工材料环保化的重要手段。该文基于动态交换反应理论,在传统环氧/酸酐树脂体系中引入酯交换促进剂三乙醇胺和动态二硫键,制备具有双重动态交联的类玻璃化环氧树脂(vitrimer),并采用针板电极模型研究不同二硫键含量下该树脂体系的电树枝引发与生长及局部放电特性,利用分形维数定量描述不同树脂体系中电树枝形态特征,利用表面电位衰减测试和交联结构的量子化学计算分析不同二硫键含量的vitrimer陷阱特性和电子轨道分布特征。结果表明:随着树脂体系中二硫键的增多,树脂陷阱能级提高,电子轨道能级减小,树脂电树引发电压略有降低,电树生长速度加快且电树形态分形维数降低。最后,通过模拟绕组浇注器件降解回收实验研究树脂动态交换与降解特性。研究发现,双重动态交联网络赋予树脂优异的动态特性,实现内部高价值材料的高效无损回收,可为电工材料的环保化及退役设备的回收处理提供新的思路和选择。

低频电压下XLPE电树枝生长及局部放电特性

低频电缆作为柔性低频交流输电系统中的关键设备,其绝缘介质在低频电压下的特性对电缆的设计和运行具有重要意义。为了研究低频电压下交联聚乙烯(XLPE)电树枝的生长及局部放电特性,设计并搭建了不同频率下电树枝生长实时观测和局部放电同步测量系统,探究了XLPE试样分别在20、30、40、50 Hz频率下电树枝的引发、生长及局部放电特性。结果表明:电压频率对XLPE电树枝生长及局部放电特性的影响有明显规律性。在20~50 Hz范围内,随着频率的降低,XLPE的起树电压略有升高,但电树枝生长速度加快,损伤面积增加,局部放电量和放电次数增大,放电相位分布基本不变。

基于光纤声发射的局部放电信号识别方法分析

局部放电(PD)是电气设备绝缘退化的主要原因,相较于传统的检测方法,光纤声发射检测技术具有不影响设备运行方式、抗电磁干扰能力强等优点。设计并制作了尖端放电、气泡放电、悬浮放电和沿面放电4种典型局部放电模型,搭建了基于光纤声发射的局部放电声发射信号采集试验平台,采集了梯度施加电压下的局部放电声发射信号并对其进行了参量统计分析,提出了将去噪后信号时频图作为卷积神经网络特征输入的识别模型。试验结果表明,该识别模型对于淹没在噪声中的微弱局部放电信号具有良好的识别效果,识别准确率可达98%。

基于生成对抗网络的电缆局部放电异常自动监测设计

电力设备运行过程中,电缆绝缘损伤、内部缺陷、外部环境等因素容易造成电缆局部放电异常,进而引发电力事故和断电故障。为了及时、有效地监测电缆局部放电异常,在生成对抗网络环境下完成电缆局部放电异常自动监测。根据电缆内部结构分析电缆局部放电原因,利用生成对抗网络重构插补缺失数据,获取完整电缆运行数据。建立随机矩阵,获取电缆运行数据的概率密度函数,提取特征向量,构建特征指标矩阵对特征向量实施奇异值分解,辨识电缆局部放电状态,实现电缆局部放电异常的自动监测。实验结果表明:所提方法在提取电缆局部放电信号脉冲时波形振动幅度小且波形完整;电缆局部放电位置定位与实际位置一致;电缆局部放电位置的相对误差低于1%。

港口高压开关柜局部放电信号自适应小波去噪方法

为了有效抑制港口高压开关柜局部放电实测信号中存在的白噪声,文中提出一种基于小波的自适应阈值去噪算法。首先对小波阈值去噪算法中的阈值选取及阈值函数进行优化,通过添加变量增加算法的适用性和灵活性,并使用改进后的粒子群算法(SPSO)对添加的变量进行最优值求解从而实现小波分解层数、小波阈值和阈值函数的自适应选取;其次对仿真信号与实测信号进行去噪。结果表明:与传统软、硬阈值函数去噪相比,使用文中所提算法去噪后的信号信噪比分别提高了5.31 dB和2.38 dB。由去噪后信号的时域图可以看出,与其他几种算法相比本文提出的算法不仅去噪效果良好,还能极大地保留信号中的有效成分。

基于频域阈值处理广义互相关和空间筛选的多源局部放电定位方法

该文针对电力设备的多源局部放电定位问题,提出了基于频域阈值处理广义互相关(frequency domain threshold processing generalized cross-correlation,FDTP-GCC)和空间筛选的多源局部放电定位方法。为实现多源局部放电超声信号的同源时间差提取问题,该文提出了FDTP-GCC算法,该算法直接应用于超声传感设备采集的原始信号,在频域内通过设置幅度谱阈值排除干扰频段,幅度谱归一化突出多源信号时间差的冲激函数特征,直接得到对应同源信号的时间差。通过仿真证明了FDTP-GCC算法进行时间差估计的高准确性、高稳定性、高抗噪能力。为解决FDTP-GCC算法带来的同源时间差分离的问题,该文提出了基于空间筛选的多源局部放电定位方法,并分析了采用基于解析解的算法和智能算法进行空间筛选的定位性能。最后采用双局部放电源进行了定位试验,试验结果表明该文方法提取的时间差误差均在1μs以内,两个局部放电源的定位误差为20.53cm和4.93cm。

基于声阵列时空关联特征融合的不平衡局部放电类型识别方法

麦克风阵列能非接触且灵活地对电力设备局部放电现象进行检测,但现有方法对麦克风阵列的数据特点考虑不足,对局放类型识别的研究不足。针对麦克风阵列数据的关联性特征和不平衡分布特点,首先对麦克风阵列数据的时间关联性和空间关联性特征进行深入分析。然后,以1维卷积神经网络和压缩-激活关联性挖掘方法为基础,提出基于时空关联特征融合的声阵列数据局部放电类型识别模型。最后,针对麦克风阵列数据类别间分布不平衡问题,使用损失函数调整法和数据分布调整法进行应对。仿真结果表明:相对不考虑关联性的方法,该文所提方法的精确率、召回率提升均大于12%;相对不考虑样本不均衡性方法,该文所用方法在精确率和召回率均提高大于60%,验证了基于声阵列数据的局放类型识别中考虑数据关联性和不平衡性的必要性。

基于路径时间差的变压器局部放电超声定位方法

为解决变压器局部放电检测环节存在的传感器安装受限、检测范围狭窄问题,规避由检测不到位引发的变压器绝缘劣化、击穿风险,保证变压器设备的高效、安全运行,本文引入超声波定位方法进行深入系统探究。引入变压器局部放电实例,进行了试验设计和探究分析,本文设计的定位方法误差可以控制在10cm以内。

电力变压器局部放电检测及定位技术探析

为发挥变压器在调节电压方面的作用,本文以电力变压器为主要研究对象,着重从局部放电的角度,在简单介绍电力变压器局部放电检测相关内容的基础上,结合实际的案例探讨应用局部放电检测技术的实际情况,并基于定位技术来验证检测结果的准确性,旨在为电网的运行发展提供思路和经验。

基于神经监督决策树算法的多感知GIS局部放电识别

为充分表现并利用GIS缺陷的物理联系引导故障诊断,提高GIS局部放电故障诊断方法的可靠性与可解释性,该文提出神经监督决策树算法(neural supervision decision tree,NSDT)实现GIS局部放电高准确率下的可解释故障诊断。将卷积神经网络最终线性层替换为层次结构,构建诱导层。使用树监督损失函数优化节点代表向量,并通过调整softmax函数抑制层次损失。构建监督层,通过原始神经网络输出向量对诱导层输出进行监督修正,在保留可解释性的基础上,提高识别准确率。通过110 kV声光电多感知GIS平台收集导杆尖端、外壳尖端、高压端沿面3种典型单源缺陷局放数据,并组成3种双源缺陷,测试NSDT方法性能表现。试验结果表明,NSDT多级神经决策结构能够准确地识别GIS局部放电类型,相较于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)等传统深度神经网络识别方法,识别可靠性更高,决策信息更加丰富,可解释性更强。

电力变压器绝缘成型件的局部放电特性及其绝缘性能综合评价方法

本文搭建了电力变压器绝缘成型件的局部放电特性和闪络特性测试平台,获得了不同绝缘成型件的局部放电起始场强、局部放电起始放电量、局部放电熄灭场强、沿面闪络场强等4个关键绝缘指标的分布规律。结果表明:绝缘成型件的局部放电起始场强随着电极间距的增大而降低,平行分量下当电极间距从10 mm增大到25 mm时,局部放电起始场强降低了40.6%左右,不同分量下局部放电起始放电量为8.51~13.70 pC;在平行分量下,绝缘撑条和绝缘垫块的局部放电起始场强分别为2.55~2.85 kV/mm和1.43~1.78 kV/mm;在垂直分量下,绝缘撑条和绝缘垫块的局部放电起始场强分别为2.65~3.35 kV/mm和4.31~5.49 kV/mm。不同绝缘成型件表面形貌对其沿面闪络特性影响显著,表面压纹凹槽越密集,尺寸越大,阻碍沿面放电发展的效果越好。基于测试的试样数据库,提出基于熵权法的绝缘成型件综合性能评价方法,利用绝缘成型件放电特性的4个指标以及表观密度、尺寸偏差的离散程度确定不同性能指标的权重,对不同绝缘件进行了综合性能评价,验证了该评价方法的合理性。

基于改进小波阈值—CEEMDAN的变压器局部放电超声波信号白噪声抑制方法

为了有效去除变压器局部放电超声信号中的白噪声干扰,提高后续局部放电模式识别及定位的准确性,提出了一种基于改进小波阈值和自适应噪声完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)的变压器局部放电超声波信号去噪方法。首先,通过对放电信号进行CEEMDAN分解得到一系列由高频到低频的本征模函数IMF(intrinsic mode function);然后,利用多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy,MPE)算法计算各阶IMF分量的排列熵PE(permutation entropy),根据各IMF的排列熵值确定信号的去噪阈值与有效阈值。对高于去噪阈值的IMF分量采用改进小波阈值法进行去噪处理,对低于有效阈值的IMF分量视为基线漂移进行剔除。最后,通过重构去噪分量与剩余分量来获得去噪后的超声波信号。仿真和实验结果均表明,文中所提出的去噪算法大大提高了信号的信噪比,并保留了原始超声波信号中的有效信息,对提高后续利用超声波信号进行局部放电模式识别及定位的精确性具有重要意义。

一起GIS母线局部放电分析

GIS(Gas insulated Switchgear)是指气体绝缘封闭组合电器。母线是指多个设备以并列的形式接在其上的一条共用的通路。在GIS中,母线内部空间不大,运行时电压电流却很高,若产生局部放电会严重影响相间绝缘,对设备的安全稳定运行有重大威胁。本文现通过一起GIS母线局部放电故障分析解决,介绍一种GIS母线螺栓改进紧固方案,供参考。1故障情况某变电站220 kV GIS 2016年12月20日投入运行。2017年3月,运维人员对该变电站带电检测时发现母线存在明显的特高频信号,初步判断为母线存在局部放电故障。