高电压技术-第五章-电气设备绝缘在线检测与诊断
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介质损耗角正切值测量——事例
某变电站电容式套管的在线检测和停电预防性检测结果对比 存在一处绝缘缺陷
在线加工作电压(110kV)可发现,预防性试验加10kV不能发现
在线监测更能发现绝缘缺陷,比停电预防试验更有效和及时 绝缘良好部分:在线检测和停电检测值接近。
BP神经网络构成的一般特点
包含:输入层、输出层和隐层 隐层可以是单层,也可是多层。最基本的是单隐层。 各层可有多个神经元或节点, 输入层节点一般与输入参量数相同, 输出层节点一般与输出结果个数相同 第i层神经元只接受第(i-1)层神经元给出的信号,无反馈
BP神经网络的实际建立过程
确定参与诊断的参量(输入量)的类型和数量
加窗傅里叶变换:时域窗口与频率无关 小波分析的特点:
时域、频域同时具有局部分辨率 有效处理突变信号 继承和发展了加窗傅里叶变换,革命性的变化
第五章 电气设备绝缘在线检测与诊断
主要内容
状态检修的一般性知识 两类设备在线检测的具体技术:
电容型设备 MOA
分析方法在绝缘监测与诊断中的应用:
神经网络 小波分析 专家系统
5.1 电气设备绝缘的状态检修
电气设备绝缘维护
绝缘性能是决定电气设备寿命的关键。
绝缘事故是电力系统事故的主要原因。 绝缘年龄:电气设备的寿命不决定于运行的年数,而由 其绝缘状况决定。
MOA的泄露电流测量——全电流法
全电流法:测量总泄漏电流是否增加, 以及增加的程度
容性电流不变,全电流的增加即是阻性 电流的增加。
优点:
Ic
简单、易行,无需任何处理
缺点:
阻性电流比例小,相角差90度,全电流 增加不明显。
检测灵敏度低。
只能发现严重受潮,或绝缘严重劣化 等情况。
Ir I
MOA的泄露电流测量——补偿法检测阻性电流
p i1
N
( yij dij )2
j 1
N是输出神经元数,P是样本数,
有新样本后,可重新学习
神经网络的工作过程及特点
神经网络的工作过程:
简单:输入、输出 实质:将专家的知识和运行经验建立在网络中,使网络具有诊断能 力。 在故障诊断中的实质:建立故障现象与故障原因间的非线性映射 诊断结果经确认、且有代表性后,可作为样本
无法反应受潮和污秽情况 电网三次谐波分量影响
各次谐波分析法:基波法和三次谐波法的综合
5.4 神经网络理论 在绝缘诊断中的应用
模式识别与神经网络
绝缘故障诊断实际上是一种模式分类或模式识别
识别绝缘是否有缺陷 识别绝缘缺陷的类型、程度 识别绝缘定性的或定量的发展趋势
传统的模式识别:事先给出判别函数——故障隶属函数,再 给出阈值
在线测得的Cx与停电测量值之间相对误差<+2% 在线测得的 tg 与停电测量值之间相对误差<+0.5%,部分<+0.3%
影响介质损耗角正切值测量的主要因素(1)
影响 tg 检测的主要因素:电压互感器(TV)角差,综合电 磁场的干扰,电力系统中谐波分量,传感器角差
其中电压互感器(TV)角差是主要因素
介质损耗角正切值的测量(1)
tg 值很小,对测量的准确度要求很高 在线检测比停电检测的难度大 测量原理一般采用:谐波分析法和过零相位比较法
问题1:谐波分析法和过零相位比较法的实现过程? 问题2:其它两种测量方法是什么,为什么不用?
谐 波 分 析 法
介质损耗角正切值的测量(2)
过零相位比较法
u(t)
隐层节点k的输入为:
M
net pk WkiOpi bk i 1
Wki为隐层节点k与输入节点i之间的连接权重
bk为隐层节点k的阈值
隐层节点k的输出为:
Opk f (net pk ) 1/[1 exp( net pk )]
输出层的输入和输出关系与隐层相似
BP神经网络的学习过程(2)
反向传播:如果输出与期望不符合,将误差信号沿原线路反 向传播,修改各层神经元的阈值和节点间的权值。
传感器角差的影响
指:电流传感误差。 任何电流传感器均有相角差,且随电流大小变化 根据实际电流选择合适的传感器,工作于线性区。
5.3 金属氧化物避雷器在线检测
MOA的泄露电流测量
MOA主要作用:过电压限制。 MOA特点:非线性,通流大 MOA总泄漏电流:包含阻性泄漏电流和容性泄漏电 流
正常运行时,长期即有。 阻性泄漏电流是绝缘劣化的主要原因。 正常时,阻性电流占总泄漏电流的10%~20%。 考虑干扰因素,准确在线检测阻性电流有困难。
神经网络诊断的步骤
建立神经网络模型
需要用到专家经验
选取样本学习
样本选择需要用到 专家经验 学习过程自动实现 有新样本,可以重 新训
进行诊断
只要样本数据较全 面而且合理,其诊 断结果都是可靠的。
神经网络模型
多种模型,不同模型针对不同问题效果也不同, 针对特定问题效果好 多层前馈神经网络:最基本、最成熟 前馈模型的算法:BP算法,也称为BP神经网络
绝缘预防性试验的不足:预防性实验合格,但投入运行后会 出现事故
试验参数选择不合理。 试验条件与工作条件不同。如施加很低电压进行测试不容易发现问 题
220kV设备加10kV进行测试——太低
实验周期较长,不易及时发现设备的隐患及绝缘变化的趋势。
一般为一年
状态维修(1)
状态维修,预知维修。定义:根据电气设备的工作 状态来确定维修工作的内容和时间,制定维修方案
参量选取的多样性:原始数据、经过预处理的数据、某些中间结果等
确定诊断结果(输出量)的类型和数量 根据参量和诊断结果的特征,确定隐层的层数、各层的节点数等
总体来说,隐层数、各层节点越大,能反映越复杂的映射关系。但学习过 程越漫长 要适度、合理
收集样本
样本要全面,能反映主要的输入和输出。
但又不要求面面俱到,即不要求遍历整个样本空间
状态维修(2)
状态维修的优点
在运行中,及时发现设备绝缘缺陷和发展中的事故隐患,防患于未 然 替代传统的停电预防性试验,减少设备停电时间,节省试验费用 最大限度利用设备的剩余寿命
到时间退役,严重浪费资源 国内电网的设备投资是最大的浪费
状态维修的目标和发展趋势:对设备绝缘寿命进行预测 涉及技术领域:绝缘故障机理、传感器与测量技术、数据采 集、信号处理、数据库、专家系统、计算机、通讯,等
pW jk pjOpk pb j pj
pj (d pj y pj ) y pj (1 y pj )
其中: ypi是实际输出,dpi为期望输出
对所有样本进行学习
学习过程的实质:通过不断调整权值和阈值,使误差函数达 到给定的精度。
误差函数为:期望输出与实际输出之差的平方和
E 1 2
结果表明和专家诊断相同
5.5 小波分析在绝缘诊断中的应用
基础知识(1)
神经网络和小波变换的目的不同:
神经网络是建立输入数据和输出结果间非线性映射的 小波是滤除输入数据中干扰、准确获得输入数据的
基础知识:
傅里叶变换。L1空间。变换、逆变公式,
时域和频域的特征对应:周期对离散,连续对非周期。时域有限,则频 域无限
电气设备绝缘维护的几个阶段
故障维修。设备损坏严重,频繁引起突发性停电。 预防性维修,定期检修。不可转供的区域,引起计划停 电。国内主流方式。 状态维修,预知维修。 可避免停电。国际先进、国内发 展趋势。
绝缘预防性实验
绝缘预防性实验包括:
低压测试:测量绝缘电阻、测量介质损耗角正切值、局部放电、电 压分布 高压试验:直流泄漏电流、直流耐压试验、交流耐压试验、冲击电 压试验等
主要内容是基于绝缘老化的状态维修 绝缘状态维修的基础是:电气绝缘的在线检测和诊断
通过各种在线测量方法正确诊断目前绝缘状况 根据绝缘特点及变化趋势确定能否继续运行或制定检修计划
状态维修的主要过程:
了解电气绝缘在各种应力和运行环境下的老化机理 找到能灵敏反映绝缘当前状况及其变化趋势的物理量或 逻辑参量 确定相应的测量方法 获得绝缘状态的重要信息 经过分析,拟定老化标准或判据
措施:1)修正,2)其它电压取样方法,如光电式TV,标准电容分 压器等
影响介质损耗角正切值测量的主要因素(2)
现场综合电磁场的干扰
相邻设备、母线、铁架等,负荷电流变化,零序分量干扰等 干扰途径:电场通过杂散电容,磁场通过耦合 相间电场干扰最大
电力系统中谐波分量的影响
三次谐波影响大。 需将三次谐波电压含量限制在1.0% 5次、7次限制在0.3%和0.1%
傅里叶级数。L2[0,2π]空间
基、正交集
FFT:一种快速算法 利用FFT实现滤波的一般过程。
…… 假设信号周期性延拓 因此,选择进行FFT的数据长度非常重要,一般为基波的整数倍
基础知识(2)
FFT的缺点:
在时域没有分辨率,不能满足混有白噪声干扰的一些快 变信号的特征分析 音乐、声音、地震波等,需要了解局部时域信号对应的 频域特征,也需要了解局部频域信号出现在哪些时段上。
采集的信号:电气参数,非电气参数:温度、压力、振动、噪声等 相互参透
状态维修(3)
不同设备绝缘系统的检测量不同
电容型套管:介质损耗角正切、电容量、泄漏电流 MOA:全电流、阻性电流、功耗 油浸变压器:油中的特征气体,H2,co,CH4,C2H2 对有些绝缘:检测局放并定位,分析放电对绝缘的危害
5.2 电容型设备绝缘在线检测
电容型电气设备的绝缘检测参数选择
电容型电气设备:全部或部分绝缘采用电容式绝缘 结构的设备
电容式TA,电容式TV,高压电容式套管,耦合电容器等 数量占发电厂、变电站设备台数的40%~50% 易发生事故,预防性试验工作量大
绝缘检测参数的选择。是非常重要的一个环节
根据国内外的经验选择 介质损耗角正切值 tg 、电容值C、泄漏电流I tg 是最典型的参数, 电容型设备的在线检测主要是指tg 在线检测
原理:
将MOA两端的电压微分,得到一个与容性电流相同的补 偿信号
然后与全电流相减,补偿掉其中的容性电流,只得到阻 性电流的方法。
根据阻性电流变化判断MOA绝缘状态
平衡条件1:
调节k使等式成立
2 u ' (i ku' )dt 0 0
平衡条件2:调节k,使 i ku' 最小
日本的LCD-4型产品为模拟量产品,也可以数字化。
BP网络的优点:
理论基础坚实、物理概念清晰
BP网络缺点:
收敛速度慢,有遗忘现象:学了新的,忘了旧的 容错能力差 算法不完备:易限于局部极小
神经网络诊断实例
分析对象:变压器故障现象和故障原因之间关系 故障现象分为6种,故障原因为5种
哪个是输入?哪个是输出 故障现象见P125
三层BP神经网络,网络拓扑为:6-10-5 选取样本:训练 检验:两个已知用例,但未包含在样本中
样本要准确、合理 样本数量越大,学习的结果越好,但过程也越漫长 样本可以不断补充和更新
可根据学习(训练)精度调整网络结构,包括输入、输出和中间层
BP神经网络的学习过程(1)
学习过程包括:正向传播过程、反向传播过程,
正向传播:输入信息从输入层经各隐层逐层处理,最终到输
出层
输入层各节点的输出等于其输入 O pi X pi
要求事先知道参量和结果之间的对应关系 可适用于线性系统、简单的非线性系统 如一般的保护或故障检测,均可理解为一种模式识别
神经网络——一种特殊的模式识别
模拟人类大脑的判断过程
基本单位:神经元
不要求事先知道参量和结果之间确定的对应关系 可适用复杂的非线性系统 特点:自适应、自学习、联想记忆、分布式信息处理 自动形成征兆(输入)、故障(输出)之间的函数关系
干扰:相间耦合电容电流,高次谐波,TV相移, MOA非线性电阻的滞廻现象
MOA的泄露电流测量——谐波分析法
包含基波法、三次谐波法、各次谐波法
基波法。判据:阻性电流基波分量所占比例及其 变化判断MOA的工作状态 三次谐波法。判据:阻性电流三次谐波分量与阻 性电流各次谐波分量间的关系
优点:结构简单、易行,免除对TV的依赖 缺点:不同型号MOA的阻性电流与三次谐波分量的关系 不一致
电压互感器(TV)角差的影响
角差指:TV低压侧和高压侧之间的相角差 与TV铁芯饱和程度有关的部分,渐变、相对固定,可通过软件补偿 与TV负载变化而产生的角差,难以确定,难以补偿。
对0.2级TV,角差变化范围为+10’,对应值变化约为+0.29%。 而绝缘良好的设备在0~1.0%,因此误差几乎掩盖绝缘的真实变化,甚至 出现负值。 工程测量值,精度要求到+0.1%,对应要求TV角差变化在+3’内。 只有TV二次负载稳定时,能正确反映绝缘变化