基于振动信号总离散频谱的高压并联电抗器健康评估方法.pdf
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1、第6 0 卷第8 期2023年8 月15日电测与仪 表Electrical Measurement&InstrumentationVol.60 No.8Aug.15,2023基于振动信号总离散频谱的高压并联电抗器健康评估方法朱明,黄勘清”,齐用卡”,周克坚”,梅杰”,周文”,张静?(1.华中科技大学电子信息与通信学院,武汉43 0 0 7 4;2.南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司,南京2 1110 6;3.国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司,武汉43 0 0 7 4)摘要:文章设计并实现了一套高压并联电抗器健康评估系统,具有振动信号采集、存储、分析,及健康评估等功能。因单一位置振动信
2、号无法全面反映电抗器健康状态且不具备检测拓展性,系统将电抗器表面多路振动信号离散频谱按权重叠加,作为特征向量输人机器学习模型中,实现了对现场运行的6 台某公司7 50 kV高压并联电抗器的检测和健康状态评估。将基于振动信号总离散频谱的评估结果与油色谱检测法和超声波局放法的实测结果进行比较,发现该方法与上述两种常规检测方法的分析结果保持一致,且状态评估准确率达到10 0%。因此,基于振动信号的电抗器健康状态评估具有很大的实际工程意义。关键词:高压并联电抗器;振动信号;总离散频谱;油色谱检测法;超声波局放法D0I:10.19753/j.issn1001-1390.2023.08.019中图分类号:
3、TM472Healthy assessment method of high voltage shunt reactor based on totalZhu Ming,Huang Qingqing Qi Yongka,Zhou Kejan,Mei Jie,Zhou Wen,Zhang Jing(1.School of Electronic Information and Communication,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China.2.NARI Group(State Grid Electric P
4、ower Research Institute),Nanjing 211106,China.3.State Grid Electric Power Research Institute Wuhan NARI Group,Wuhan 430074,China)Abstract:A healthy assessment system has been developed for high voltage shunt reactor,which has the functions such assignal acquisition,storage,analysis and heath assessm
5、ent based on vibration signal.Due to the spectral of vibration sig-nals in a single observation point cannot represent the healthy status of the shunt reactor comprehensively and its poor ex-tensibility,we do not take the single-position vibration signal spectrum as feature vectors,but the total dis
6、crete spectrummultiple into the machine learning model,where the total discrete spectrum is the weighted sum of the signals from multi-observation points,to achieve a healthy assessment of the operation of 6 750 kV high voltage shunt reactors produced byone certain company.The evolution results base
7、d on the total discrete spectrum of vibration signals are compared with themeasurement result of oil chromatography and ultrasonic partial discharge methods,it is found that the proposed method isconsistent with above two conventional methods and the accuracy rate of state assessment is 100%.Therefo
8、re,the heathassessment based on vibration signal is greatly significant in practical terms.Keywords:high voltage shunt reactor,vibration signal,total discrete spectrum,oil chromatogram detection method,ul-trasonic partial discharge method0引言高压并联电抗器(以下简称电抗器)是国家电力网络中的重要节点,在我国电力输运系统中的作用包括增强无功补偿和无功平衡、提高
9、高压线路的电能质量、减少电路损耗等12 。由于电抗器不断被投人使用,电基金项目:国家电网有限公司科技项目(52 19 9 9 19 0 0 0 A)一 114 一文献标识码:Bdiscrete spectrum of vibration signal文章编号:10 0 1-13 9 0(2 0 2 3)0 8-0 114-0 7抗器的故障问题也越来越受到重视。现有的电抗器故障检测方法主要有超声波局部放电检测法3 、油色谱检测法4 等。超声波局部放电检测通过对油箱外壳上的超声波信号进行分析,判断电抗器内部是否存在局部放电,用于检测绝缘局部放电故障并定位,该方法可实现电抗器带电在线检测,但易受电厂
10、电磁环境影第6 0 卷第8 期2023年8 月15日响5-。油色谱检测通过电抗器内部绝缘油中气体的变化情况,用于诊断绝缘和过热故障,并判断电抗器内部的故障类型,但该方法状态检测延迟较大,难以实现全自动的健康监测状态7 8 。因此,现在驱需找到一种可以自动在线监测电抗器健康状态的方法,与现有方法一起增强对国家电力网络中高压电抗器的实时监控。基于振动信号对变压器、电抗器等设备进行状态评估,是一种热门的电器设备健康评估方法9-10 。该方法能够实现全自动的电抗器健康状态检测,且不受电厂强电磁环境的影响。文献11 认为电抗器振动信号可以反映电抗器内部运行状态,为基于振动信号的电抗器故障检测提供了可靠的
11、依据。文献12 提出了基于递归量化分析的振动信号处理方法,但仅限于时域,未扩展到频域。文献13 提出了一种机器学习和振动信号频谱相结合的故障诊断方法,但未能应用于实际运行的电抗器检测。因此,文中从实际运行中的电抗器的振动信号出发,设计并实现了一种电抗器健康评估系统,同时提出了一种基于振动信号总离散频谱的电抗器健康状态评估方法,该方法对实际运行的电抗器进行健康评估,与油色谱检测法和超声波局放法的结果具有很好的一致性,证明了振动信号检测法可以和上述常用方法一起为实时运行的电抗器提供更完善的健康监测手段。1电抗器现有巡检及分析高压并联电抗器在运行中需要定期排查异常,又设备编号H2电抗器17.39电抗
12、器230.38电抗器316.59电抗器47.77电抗器57.97电抗器69.081.2超声波局放检测结果超声波局放法是利用电抗器出现绝缘缺陷局部放电时,会产生超声波信号,使用超声波传感器接收超声波信号的声压大小,得到电抗器的局部放电的强弱15。其电抗器健康状态主要评判指标为电抗器局部放电随时间的变化趋势和局部放电量。传感器接收到的超声波越强,电抗器局部放电的问题越严重。如表2 所示,是某次巡检中6 台电抗器超声波局部放电数据部分记录表和巡检结果。由表2 可知,电抗器3、5、6 号的超声波局放量在电测与仪表Electrical Measurement&Instrumentation称电抗巡检。当
13、前已纳入电力系统巡检要求的高压并联电抗器的异常检测方法主要包括:超声波局放检测法、油色谱检测法等。文中对实际投入使用的两组高压并联电抗器分析评估,两组电抗器均是某公司生产的工作电压7 50 kV特高压并联电抗器,每组电抗器A、B、C 三相,共6 台。1.1油色谱检测结果在电抗器的油箱绝缘油中存在许多种类的碳氢化合物,在电抗器放电、放热等条件下会产生小分子气体化合物。其中对电抗器内部故障有价值的气体有氢气(H,)、一氧化碳(CO)、二氧化碳(CO,)、甲烷(CH4)、乙烯(C,H4)、乙烷(C,H。)、乙炔(C,H,)等14)借鉴DL/T722-2014变压器油中溶解气体分析和判断导则,设备油中
14、的C,H2、H z、CH 4等气体的含量与增长速率,及 CO,与CO含量的比值等是判断电抗器运行状态的重要依据。C,H2、H z、CH 4三种气体含量和增长速率维持在较低水平,CO,与CO含量的比值越小,电抗器的运行状态越良好。如表1所示是某次巡检中6 台电抗器油中溶解气体的数据记录表和整体巡检结果。在投运一段时间后对设备状态跟踪,发现电抗器1、2、3、4在运行一段时间后,氢气和乙炔等特征气体含量持续增加,乙炔的含量均超过了1L/L(依据国家标准DL/T722-2014变压器油中溶解气体分析和判断导则文件中油中溶解乙炔含量注意值);电抗器5、6设备油中的氢气和乙炔等特征气体指标保持良好。表1电
15、抗器气体试验数据Tab.1Reactor gas test data组分含量/(uL/L)COCO29.0972.1211.5378.3014.8771.2291.33617.8525.36238.8426.86233.41Vol.60 No.8Aug.15,2023分析结果(乙炔)CH4C2H44.643.0212.845.556.084.652.430.702.510.802.300.3930dB50dB之间,电抗器1、2、4号的超声波局放量明显超过50 dB。根据高压设备局部放电研究成果16 及超声波局部放电测试在变压器等电力设备的应用17 ,可初步判断电抗器3、5、6 号运行状态正常,
16、电抗器1、2、4号运行状态异常。电抗器的超声波局部放电检测能够定性的检测电抗器是否局部放电,再辅以油色谱检测法对电抗器油中特征气体定量分析,可以评估电抗器的故障程度18 。在电抗器的定期巡检中,通常将两种方法结合使用,提高巡检的效率。综合以上超声波局放检测与一 115 一C2H1.002.581.060.292.731.95C2H21.101.132.146.780.260.08总烃9.7622.1013.9310.206.304.72达到注意值达到注意值达到注意值达到注意值正常正常第6 0 卷第8 期2023年8 月15日油色谱检测数据,电抗器1、2、4号存在运行状态异常的问题;电抗器5、6
17、 号运行状态良好。电抗器3 的评估结果存在差异,它虽然在超声波局部放电检测中表现良好,却在油色谱检测中表现异常,根据健康评估法则总体表现应为运行状态异常,原因是电抗器3 在运行期间存在维修记录。因此,以上6台投人运行的电抗器中:4台电抗器出现异常,2 台电抗器正常运行。表2 电抗器超声波局放试验数据Tab.2Ultrasonic partial discharge test data of reactor测试内容分析设备编号测点1测点2测点3测点4测点5结果电抗器160电抗器265电抗器335电抗器468电抗器537电抗器6452电抗器健康评估系统2.1系统硬件构成为了提高运行状态电抗器的健康
18、检测能力,与超声波局部放电检测法和油色谱检测法相互补充,研制了一套电抗器健康状态在线评估系统。其整体设计方案如图1所示,系统硬件组成主要包括振动加速度传感器、信号调理器、NI数据采集卡、数据处理等四个模块构成,各个模块的连接使用专用的降噪线缆。加速度电抗器传感器Q信号线信号调理器图1电抗器健康评估系统框图Fig.1 Block diagram of reactor health assessment system基于以上对电抗器健康评估系统的设计,研发产品如图2 所示。加速度传感器的原理是压电晶体的压电效应,当有外力作用在预置的固定质量块上时,晶体两表面会产生电位差,以此得到作用在质量块上的外
19、力。已知作用在质量块的外力和质量块的质量,根据牛顿第二定律,传感器可以测得物体的加速度。文中使用的加速度传感器的电压灵敏度为10 0 mV/g,其具体参数如表3 所示,它可以捕捉振动源的细微振动,转化为电信号,通过信号调理器将信号传递到NI数据采集卡。系统软件控制NI数据采集卡实现振动信号采一 116 一电测与仪表Electrical Measurement&Instrumentation集、存储、分析,及电抗器健康评估,是整个系统的控制中心。加速度传感器信号调理器模拟电抗器系统软件数据采集卡图2 电抗器健康评估系统实物图超声波局放量/dBFig.2 Picture of reactor he
20、alth assessment system688571854045758545455047NI数据采集卡Vol.60 No.8Aug.15,2023表3 加速度传感器参数576655754247637230404548超标超标正常超标正常正常计算机Tab.3Parameters of acceleration sensor电压灵敏度横向灵型号/(mV/g)CT1010L1002.2系统软件文中基于NIELVIS+型数据采集卡实现电抗器健康评估系统软件,它主要包括以下四个方面的功能:(1)振动信号的采集、存储、显示;(2)振动信号的初步时域、频域分析;(3 振动信号的特征提取,及基于机器学习的
21、电抗器健康状态评估;(4)电抗器状态日志的保存,及故障实时预警。系统的主界面如图3 所示,上方是系统的菜单栏,可选择振动信号的采集、时域分析、频域分析和故障检测,通过菜单栏可以跳转到采集、分析交互界面;中间是信号的显示界面,显示采集到的振动信号;右边是信号通道选择交互界面,最大可同时采样8 通道数据;左方是电抗器的状态显示界面,同时控制振动信号采集及存储参数,并显示电抗器的健康状态评估结果。高压井联电抗器故障诊断系统电出状心栏实时信号显示图3 电抗器健康评估系统界面Fig.3 Interface of reactor health assessment system2.2.1振动信号采集振动信
22、号的采集基于NIELVISI+数据采集卡,拥有8 路模拟信号输人通道,每个通道均为2 4位AD频率范围敏度/%/Hz50.5 5 00000000000输出幅度/V5第6 0 卷第8 期2023年8 月15 日采样,单通道最高采样频率为2 10 Hz,完全满足电抗器振动信号采集的参数需求。系统提供灵活的信号采集功能,可定时采集电抗器表面的振动信号,如可根据当前电抗器状态自动设置每小时至每分钟采样1次,一次采样0.1s,实现电抗器状态的动态实时跟踪。2.2.2振动信号分析作为电抗器健康评估系统,振动信号的初步分析包括振动信号的时域分析和频域分析,系统信号分析界面如图4所示。时域分析主要完成时域统
23、计分析,包括均值、方差、裕度指标、峰值指标、波形指标、脉冲指标等周期信号的常规统计指标,可得到电抗器表面振动信号的强弱与振动的周期特性等。频域分析主要对时域振动信号序列做短时傅里叶变换,得到振动信号的幅度谱,为电抗器的健康状态评估提供主要依据。高压并联电抗器故障诊断系统实时减用时域分析预减分析双降诊断图4系统信号分析界面Fig.4 System signal analysis interface2.2.3电抗器状态评估模型系统以KNN(K 近邻算法)为基础提出了电抗器健康评估模型19。系统以提取到的电抗器振动信号特征参量作为模型的输人,通过模型对电抗器的分类实现电抗器的健康状态评估。KNN是最
24、为常用的多分类分类器之一,它主要借助于分类对象之间的距离来实现分类。在定义一种对象之间距离标准的前提下,输人测试集和训练集,再将训练集中找到与测试集中对象距离最近的K个训练对象,对应的K个对象分类频数最高的类别即为最终分类结果。3振动信号的采集与分析3.1振动信号的采集对选取的电抗器研究对象进行实际振动信号采集,在电抗器油箱4个侧面均匀布置振动传感器进行振动检测,每面布置9 个加速度传感器,每个电抗器共计可获得36 组数据。使用磁座将加速度传感器固定在电抗器的表面,采集的表面振动信号反映电抗器内部运行状态。振动信号采样时间为0.2 s,采样频率为1.2 5 10 Hz,采样得到电抗器某位置的振
25、动信号时域波形如图5 所示。由图5 可知,电抗器表面的振动信号是周期性的,周期为0.0 1 s。电测与仪 表Electrical Measurement&Instrumentation0.0050-0.0050.01-0.015-0.02-0.025+00.02 0.04 0.060.08时间/s图5 振动信号时域图Fig.5 Time domain diagram of vibration signal3.2电抗器振动信号分析由图5 可知,电抗器在运行过程中会产生周期性的振动,源自于电抗器内部铁芯的周期性振动2 0。电抗器周期性振动的原因主要有两方面:其一是电抗器铁芯在电磁力的作用下做周期性
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