基于振动信号的高压并联电抗器故障诊断方法与监测系统研制

通过研究高压并联电抗器表面振动信号的幅频与分布特性,结合斯皮尔曼相关性分析,寻找并验证能够表征高压并联电抗器机械故障状态的特征参数,将振动信号的分段离散功率谱、主成分系数等参数组成特征向量,综合K-临近算法、支持向量、神经网络等多种机器学习方法实现对高压并联电抗器机械故障的诊断。在此基础上研发了一套在线监测系统,具有信号采集分析、故障诊断预警、数据智能采样存储、特征观察分析等功能。经实验测试表明,该系统诊断准确、性能稳定、方便智能,具有一定的实用价值。     

基于BP神经网络的电抗器铁心柱轴向松动诊断∗

油浸式高压并联电抗器是电力系统中重要的设备之一,而铁心柱轴向松动是高压并联电抗器常见的机械故障,可以通过测试振动信号对其进行有效诊断.探讨了高压并联电抗器振动机理,分析了并联电抗器振动信号的频谱特征.以油浸式高压并联电抗器模型为研究对象,提出了借助BP神经网络预测油浸式高压并联电抗器振动信号,将预测信号与实测信号相对比,诊断并联电抗器铁心柱松动的方法.研究结果表明,所提方法可以有效诊断油浸式高压并联铁心电抗器铁心柱轴向松动.     

基于CRP和RQA的高压并联电抗器振动信号分析

并联电抗器油箱表面的振动信号与电抗器绕组和铁心的状态密切相关。因此,可以通过振动信号来监测并联电抗器绕组和铁心状态。本文针对电抗器振动信号的非线性特征,提出了一种基于交叉递归图(CRP)与递归量化分析(RQA)相结合的信号处理方法,对铁心饼上表面振动信号与油箱表面多个测点信号的相关性进行研究。实验结果表明,该方法不仅能定性描述电抗器不同测点信号的相关性,还可利用提取的RQA参量对递归现象定量表述。研究结果从非线性动力学角度为高压并联电抗器振动敏感区域确定及振动测点选取提供了依据。     

基于在线监测系统与声振特征预测模型的高压并联电抗器运行状态评估方法

高压并联电抗器的声振信号特征是评估其运行状态的重要参考依据.当油箱内部重要结构件因长期振动出现松动,油箱振动形态发生改变,而油箱外部的声振特征变化程度也反映了重要结构件的缺陷程度.该文采用电抗器声振信号在线监测系统,对高压并联电抗器油箱表面振动信号和噪声信号进行持续监测.基于历史声振数据和时间序列预测模型,对未来一段时...     

基于脉冲耦合注入的高压并联电抗器绕组故障带电检测

针对目前国内外还没有对高压并联电抗器开展绕组故障带电检测或在线监测的现状,提出了基于脉冲耦合注入的绕组故障带电检测方法,并研制了相应的绕组故障带电检测系统。对该检测系统进行了验证,并在某750k V变电站内的电抗器上安装运行。获取了三相高压并联电抗器绕组的在线频率响应特性,可以得出:在激励脉冲电压幅值500 V的作用下,相应响应信号的幅值可达到300 m V;同时获取了三相高压并联电抗器绕组的指纹数据,为绕组状态的后续评估及预警奠定了坚实的工作基础。该方法实现了高压并联电抗器绕组故障带电检测并及时预警,对于保证电力系统可靠运行具有重要意义。     

高压电抗器振动特性及实验分析

为进一步研究高压电抗器振动机理及特性,针对一台油浸式并联电抗器,根据其结构特点和受力情况,建立了绕组与铁心的振动数学模型,理论分析了电抗器振动特性;对油浸式并联电抗器进行振动实验,研究了不同测点的振动特性、最佳测点的选择、不同电压下振动变化规律与振动信号特征频率。研究结果表明:电抗器振动频率以100 Hz为主,内部铁心饼表面振动幅值最大,在油箱外部采集的振动信号与内部具有相同的振动特性,可以反映电抗器内部运行状态。研究结果为电抗器减振降噪以及基于振动法分析电抗器故障提供了有效信息与有效依据。     

紧固件松动对高压并联电抗器振动特性的影响研究

紧固件松动是导致高压并联电抗器振动加剧，进而引发故障的重要原因。本文采用多物理场耦合仿真软件建立了考虑内部结构件的三维全尺寸物理模型，仿真分析了紧固件松动对高压并联电抗器振动及其传播特性的影响。研究结果表明：铁芯饼及拉杆预紧力下降均会导致电抗器本体和外壳振动的加剧，且对芯柱顶端和外壳正面及侧面上部的振动影响更为明显；相比于拉杆，铁芯松动导致的振动增加更为显著。仿真结果可为基于声学振动信号的高压并联电抗器缺陷检测及故障诊断提供理论依据。     

基于MPE和灰色关联度的高压并联电抗器故障诊断方法

从非线性动力学角度实现高压并联电抗器故障诊断,提出了基于多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy,MPE)与灰色关联模型的电抗器内部松动故障诊断方法。本文设计实验方案为采集电抗器不同机械状态下的振动信号,以MPE对采集的信号进行特征提取。针对MPE曲线中所存在的部分交叉现象,采用区间化方式对特征值进行预处理,最终结合灰色关联模型对处理后的特征量进行状态识别。实验结果表明:基于MPE和灰色关联度的故障诊断方法能有效地提取电抗器内部松动的故障特征,区间化方式较传统预处理方式具有更高的故障识别率,研究结果从非线性动力学角度为高压并联电抗器故障诊断提供了理论依据。     

高压并联电抗器绝缘状态评估方法

高压并联电抗器故障机理复杂,反映电抗器内绝缘状态信息的数据因子繁多且具有不确定性。为此,结合工程经验建立了指标体系,基于层次分析法建立了高压并联电抗器的绝缘状况评估模型,通过指数标度法确定了各评估指标的权重;然后着重针对油中溶解气体指标,采用模糊综合评判评估了电抗器油中溶解气体状况,在此基础上综合判断了电抗器绝缘状态,并进行了实例验证。结果表明:提出的评估方法能有效判断投运的高压并联电抗器绝缘状况,为高压并联电抗器的检修提供技术依据。     

基于套管CCS的高压并联电抗器绕组故障检测方法研究

针对高压并联电抗器绕组故障检测的必要性和现有方法的不便捷性,提出一种基于套管电容耦合传感器的绕组故障检测方法。该方法依据脉冲频率响应法的基本原理,充分考虑了高压并联电抗器的结构特点,采取了套管耦合的方式实现信号的注入与测量。并联电抗器绕组故障的电路仿真,初步证实了检测方法的可行性。现场750 kV健康电抗器实验与故障模拟实验的测试分析,进一步证实了检测方法的可行性和有效性,为后续该方法的现场应用及在线应用推广奠定基础。     

基于交叉小波变换的高压并联电抗器故障诊断方法

为了实现高压并联电抗器智能化诊断,提出一种基于交叉小波变换的电抗器故障诊断方法.搭建振动信号测试平台,采集不同条件下的电抗器振动信号,对比分析了电抗器三种状态下的交叉小波功率谱,通过图谱中颜色、显著性水平曲线与相角变化对电抗器故障进行定性分析;确定了信号的特征频段,提取特征频段中RGB参数与相角信息构造特征矩阵;采用矩阵相识度量化不同特征矩阵间的差异.实验分析结果表明,随着压紧力减弱,D2、D3、D4频段间相关性下降,D6频段间相关性上升.此外,电抗器不同状态下的特征矩阵有明显区别,矩阵相似度指标可准确量化松动前后交叉小波功率谱中的差异.     

基于多分辨率奇异谱熵和支持向量机的断路器机械故障诊断方法研究

根据高压断路器机械振动信号的特点,提出一种基于多分辨率奇异谱熵的信号特征提取方法,并以此特征向量作为支持向量机的输入对断路器机械状态进行识别。多分辨率奇异谱熵是在信息熵模型的基础上,将多分辨率分析和奇异谱分析有效结合的一种信息处理方法,用信号的奇异谱熵作为特征向量更能体现断路器在不同机械状态下的不同特征。利用交叉检验和粒子群优化方法来对支持向量机模型中的参数进行寻优。通过对断路器实际振动信号分析表明,该方法能对断路器故障进行准确诊断分类。     

基于EWT及多尺度形态谱的高压并联电抗器故障诊断研究

针对高压并联电抗器故障诊断问题,提出一种基于经验小波变换(EWT)、多尺度数学形态谱进行特征提取,采用KernelK-means聚类进行故障模式识别的诊断新方法。首先,将实测三种工况下的电抗器振动信号经EWT分解得到数个模态分量。然后分别计算每个模态分量与原信号的相关系数并按系数大小降序排列,取前4个模态分量构成有效分量向量。再利用多尺度形态谱对有效分量向量进行分析计算,构成一个四维特征向量。最后利用KernelK-means聚类对样本特征集进行分类识别。实验验证,该方法能有效提取电抗器振动信号特征量,能正确识别电抗器所属的不同工况。     

基于混沌理论与蝗虫优化K-means聚类算法的电抗器铁芯和绕组松动状态监测

为了更加准确有效地监测高压并联电抗器铁芯和绕组机械状态,提出了基于混沌理论与蝗虫优化K-means聚类算法的电抗器铁芯和绕组松动状态监测方法。首先,对振动信号的混沌特性进行分析,采用C-C法选择最佳延迟时间和嵌入维数,对电抗器振动信号进行相空间重构;然后,利用蝗虫算法优化传统K-means聚类算法,从而更加合理地选取初始簇中心,进而通过优化后的K-means聚类算法求出重构信号相轨迹的簇中心;最后,根据簇中心位移矢量和的模值变化对电抗器铁芯和绕组松动状态进行监测。研究结果表明：采用Wolf法求得的各测点最大Lyapunov指数均大于0,证明电抗器振动信号具有混沌特性。蝗虫优化K-means聚类算法有效提高了计算结果的准确性,振动信号相轨迹的簇中心位移矢量和的模值变化能够有效反映铁芯和绕组松动故障隐患,从而为电抗器铁芯和绕组松动状态检修提供了理论依据。     

分段Prony算法在特高压输电线路故障信号分析中的应用

本文在分析现有的基于相对均方误差的分段Prony算法受噪声干扰严重、分段不准确的基础上,提出了基于小波变换的分段Prony算法,该分段方法抗干扰能力强、计算速度快。文中对加入不同信噪比噪声的信号使用小波变换检测突变点对信号进行分段,得到较理想的分段结果,并对分段Prony算法各个子段之间参数关系进行分析和计算。同时针对带并联电抗器的特高压输电线路故障相恢复电压的特点,利用改进的分段Prony算法分别对发生瞬时性故障和永久性故障的故障相电压信号进行分析,提取出电压暂态分量,有效地区分出带并联电抗器的特高压输电线路的故障性质。     

能谱熵向量法及粒子群优化的RBF神经网络在高压断路器机械故障诊断中的应用

高压真空断路器是电力系统开关设备中极其重要的一种高压电器,而高压断路器故障中80%是由于机械特性不良造成,为此通过小波包变换对高压断路器机械振动信号进行了分析,以信号的能谱熵作为特征输入向量,建立了粒子群优化(PSO)径向基函数(RBF)神经网络的高压断路器故障识别系统模型,最后对实际高压断路器振动信号进行获取分析并得到结果。实验结果表明,高压断路器正常信号能谱熵向量各元素分布比较均匀;而故障信号所得能谱熵向量各元素变化较大且有一定变化规律;粒子群优化后的RBF网络模型在正确率、精度等方面高于传统神经网络模型。实验结果表明该方法用于高压断路器的故障诊断是可行的,并且可以为断路器的故障诊断提供更好的理论依据。     

高压并联电抗器噪声影响因素及其控制措施研究

文中针对变电站高压并联电抗器噪声对环境的影响问题及其控制要求,通过实验研究了高压并联电抗器噪声的影响因素及其控制措施。文中采用改进声强法实测了湖北省内15座变电站37组共111台500 kV高压并联电抗器声功率级,并对其进行了分析。测试结果表明,随着运行年限的增加,电抗器最大声功率级逐步增大。由于设备额定容量与额定电压的提高,使用新的绝缘材料和设计方案后,在一定程度上会起到减震降噪作用。同时,电抗器采用散热片四周布置方式,也能实现对噪声的控制。针对高压电抗器的噪声控制,文中从声源控制、传播过程控制角度,提出相应的控制措施。其中,声源主要通过改善材料和设计进行控制。以某500 kV变电站的降噪处理为例,利用SoundPLAN噪声分析软件,提出了隔声屏障控制方案,使噪声平均声压级降低约6 dB(A),从而满足噪声控制的要求。文中的研究内容对于指导变电站的设计及降噪处理具有重要意义。     

断路器机械特性特征数据稳定性和故障机理

为研究高压断路器诊断与评估方法中特征数据可靠性和故障特征数据变化规律问题,针对断路器触头行程、操作机构电流和机械振动信号搭建数据采集平台,提出3种信号的数据特征值提取方法,在断路器同一状态不同时间下,研究各信号特征数据稳定性;在断路器操作机构控制回路电阻增大、分闸弹簧单根脱落和操作及传动机构卡涩3种不同状态下,研究3种信号的特征数据的变化规律。研究证明搭建的断路器数据采集系统的可靠性和数据特征提取方法可行,并得出了断路器机械特性不同状态下各信号特征值的变化规律,为断路器状态评估与诊断方法提供数据支持。     

特高压并联电抗器运行振动与噪声特性研究

针对特高压并联电抗器振动与噪声问题,对某特高压变电站三台并联电抗器振动与噪声进行了测量,分析了振动与噪声的频谱特性,提出了优化现场运行电抗器噪声的方法。