系统由传感器、系统机箱和系统主机构成。系统机箱内集成了信号调理单元、数据采集单元、综合电源单元和开关电路。系统硬件结构如图1所示。

图1

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图1 系统硬件结构

主机是系统的控制处理单元, 实现数据的采集控制、处理和分析诊断。系统主机内装有专家系统软件, 为操作人员提供控制系统的平台, 同时可在屏幕上显示局部放电信号分析结果。

专家系统的功能包括对原始采样数据处理、数据特征参数分析、数据存储方式、数据显示、查询和数据诊断等内容。

系统配置两个通道, 检测信号之间(HFCT和UHF, HFCT和AE)可以自由切换, 方便灵活地搭配现场的测试方案。传感器负责实现对现场局部放电信号的采集, 局部放电信号经由系统内置的调理单元调制, 然后通过数据采集单元采样处理。数据采集单元最多可以同时处理两个通道的检测信号, 并将数据送交系统主机进行分析诊断。

系统的软件主要包括数据采集控制单元、数据分析与诊断单元、测试信息处理单元和数据库共4部分。软件系统负责完成对测试信息的管理、采样模式与采样参数的配置、局部放电数据的处理、局部放电特征的提取和局部放电结果的诊断分析。系统软件结构如图2所示。

图2

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图2 系统软件结构

1.2.1 数据采集控制单元

软件的数据采集控制单元负责实现对数据采样流程的控制, 读取采集卡的采样数据, 并设置系统的检测模式和配置基本的数据采集参数。系统的检测模式分为实时诊断模式和连续采样模式。在实时诊断模式中, 软件按照指定采样次数采集实时数据, 显示实时诊断图, 达到指定采样次数后自动停止采样, 给出诊断结论; 在连续采样模式中, 软件采集原始数据而不作处理, 并将原始波形实时显示。软件根据用户要求可以在两种检测模式间自由切换。实时诊断模式如图3所示。连续采样模式如图4所示。

图3

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图3 实时诊断模式

图4

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图4 连续采样模式

1.2.2 数据分析与诊断单元

数据分析与诊断单元可以实现对数据的自动分析与处理。系统数据处理过程如图5所示。采集单元获取的局部放电数据经过数字滤波、特征值提取和图谱生成, 完成分析处理过程, 将特征信息存入数据库, 然后将分析结果显示给用户。

图5

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图5 系统数据处理过程

在大量模型实验和实际数据测试的基础上, 软件系统地提取出局部放电各种类型的特征参数, 构建局部放电指纹特征库, 可以作为现场检测缺陷识别的参考。局部放电的基本特征参数主要有最大放电量、平均放电量、平均放电电流、均方率、NQN等10余种。在系统判断有局部放电现象存在时, 软件将自动运行局部放电类型判别。

软件在诊断分析模式下, 提供诊断结果, 并将诊断图谱输出显示, 以方便人员对测试诊断结果的分析。诊断分析结果的软件界面如图6所示。

图6

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图6 诊断分析结果的软件界面

1.2.3 测试信息处理单元

软件测试信息处理单元负责测试信息录入, 并可保存至数据文件, 便于以后的分析和测试报告的生成。在实时诊断模式下, 检测软件可以根据测试信息自动生成测试报告。为了实现对局部放电数据的高效、可靠管理, 测试信息需要嵌入到每一条局部放电数据中。

1.2.4 局部放电数据库

系统根据实验室中不同的局部放电缺陷模型建立了局部放电特征数据库, 现场测试中检测到的局部放电信号, 在经过软件处理, 提取局部放电特征, 通过比对模型缺陷的局部放电特征, 进行模式识别。

数据库分为原始数据库和特征数据库, 分别用于对原始局部放电数据和分析诊断结果的管理。用户可以通过软件方便地查询历史数据, 查看原始数据、诊断数据。软件同时提供对数据的对比分析功能, 可以比较多根电缆的诊断数据, 为判断整个测试站内电缆局部放电状况提供支持。

数据库查询软件主界面如图7所示。用户可在此窗口中查询数据库中的所有数据记录和长期监测的趋势图。用户根据需要按照名称或时间选择数据记录查看的方式, 以及查看图谱类型。

图7

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图7 数据库查询软件主界面

在数据记录栏中点击某条数据记录, 图谱显示区将显示其图谱。软件提供了以下3种图谱显示方式, 可以通过选择工具栏中的按钮进行切换。

(1)特征图。特征图谱库主要包括6幅图谱:① 表示各个相位区间最大放电量的相位分布图; ② 表示各个相位区间平均放电量的相位分布图; ③ 表示各个相位区间放电次数的相位分布图; ④ 不同幅值放电次数统计的放电幅值分布; ⑤ 对不同幅值放电能量统计的放电能量分布; ⑥ 总体反映放电相位、放电量和放电次数之间的关系三维图谱。特征图谱如图8所示。

图8

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图8 特征图谱

(2)指纹图。选择指纹图选项, 图谱显示区会显示一组数据对应的局部放电参数的指纹图。指纹图如图9所示。

图9

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图9 指纹图

(3)记录表。选择记录表选项, 图谱显示区会显示该条数据记录的信息并提供模式识别方法。记录表图示如图10所示。

图10

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图10 记录表图示

通常背景白噪声被认为是服从均值μ 为0, 方差为σ ²的随机分布。对于序列点数为N的白噪声序列X_i, 其σ ²可表示为

σ2=1N∑i=1N(xi-μ)2(1)

一般, N越大, σ ²的计算结果就越精确, 当N大到一定值时, 可认为σ ²固定不变。

当电缆终端无局部放电发生时, 信号中仅含背景白噪声; 当电缆终端有局部放电现象发生时, 局部放电脉冲信号明显偏离正态分布, 使信号的峭度值增大。根据这一特性, 通过信号峭度的变化来粗略定位局部放电脉冲所在位置。

2.2.1 方法步骤

(1)计算信号峭度时, 数据窗长度取20, 峭度大于3, 且增量明显处定为局部放电脉冲所在区域;

(2)取脉冲所在区域中心点, 记为P, 以P为中心采用滑动能量法向两边计算搜索脉冲边沿;

(3)根据信号能量与能量阈值的大小关系确定脉冲边沿, 提取局部放电脉冲。

基于峭度和时域能量的局部放电脉冲提取方法流程如图11所示。

图11

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图11 基于峭度和时域能量的局部放电脉冲提取方法流程

2.2.2 仿真验证

实际的电力电缆局部放电信号经常表现为一种衰减振荡形式。本文采用以下3种数学模型来模拟局部放电信号。

(1)指数衰减型:

y1=(e-1.3t/τ1-e-2.2t/τ2)(2)

(2)单指数衰减振荡型:

y2=e-1.3t/τ3sin(2πfct)(3)

(3)双指数衰减振荡型:

y3=(e-2.2t/τ4-e-1.3t/τ5)sin(2πfct)(4)

式中: τ ——衰减系数;

f_c——振荡频率。

为了使仿真的电力电缆局部放电信号更接近实际, 仿真使用高斯白噪声来模拟背景噪声(信噪比2.194 dB)。理想局部放电信号如图12所示。染噪局部放电信号如图13所示。

图12

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图12 理想局部放电信号

图13

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图13 染噪局部放电信号

数据窗长度取20计算信号峭度, 当信号峭度大于3且峭度突变明显处确定为局部放电脉冲所在区域。局部放电仿真信号峭度值分布如图14所示。峭度值突变处参数统计如表1所示。

图14

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图14 局部放电仿真信号峭度值分布

表1

表1

表1 峭度值突变处参数统计 序号 峭度值 突变所在 数据窗 对应局部 放电脉冲位置 1 513 13 250 2 1 727 41 810 3 181 42 830 4 233 76 1 510 5 117 77 1 530

表1 峭度值突变处参数统计

根据表1定位局部放电脉冲在整个信号序列中的位置为第250采样点处、第810~830采样点处、第1 510~1 530采样点处。再以局部放电脉冲所在数据窗的中点为中心向左和向右通过时域滑动能量搜索的方法寻找脉冲边沿。局部放电仿真信号的时域能量分布如图15所示。

图15

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图15 局部放电仿真信号的时域能量分布

选用小波去噪方法与本文方法对局部放电信号提取的结果进行比较。能量阈值法和小波去噪后信号分别如图16和图17所示。小波基选取db8小波, 该小波基与本文仿真局部放电信号匹配较好。

图16

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图16 能量阈值法去噪后信号

图17

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图17 小波去噪后信号

由图16和图17可见, 本文方法去噪后信号波形无畸变, 去噪后脉冲边沿清晰, 基本将噪声滤除干净。去噪性能比较如表2所示, 原始信噪比为2.194 dB。

由图16和表2可见, 原始信噪比为2.194 dB时, 本文所提出的方法对局部放电脉冲的提取和噪声的抑制有很好的效果, 失真度小, 处理后的信号波形与理想局部放电信号波形相似度高, 且信噪比SNR、信噪比增益A、相关系数ρ 、均方根误差RSME等各性能都优于小波去噪法。

表2

表2

表2 去噪性能比较 性能指标 能量阈值法 小波去噪法 信噪比SNR/dB 9.788 4.547 信噪比增益A 4.461 2.072 相关系数ρ 0.965 0.802 均方根误差RSME 0.033 0.045

表2 去噪性能比较

通过自主研发的系统对电缆试验中的局部放电信号进行在线检测。试验系统的高压回路如图18所示。

图18

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图18 试验系统的高压回路

此模型试验中, 采用30 m、10 kV电缆作为电缆试样, 在电缆附件中制作各种模型缺陷, 利用局部放电仪和多通道数据采集系统同时对局部放电进行在线检测。

针对电缆的各种绝缘缺陷, 设计并制作缺陷模型, 以研究不同绝缘缺陷下电缆局部放电特征, 并以此建立电缆局部放电数据库。主要分为高压端针尖放电、悬浮电极放电、内部气隙放电、沿面放电、划伤放电、其他放电6类局部放电类型。

3.2.1 高压端针尖放电类

1号针尖(铜丝, 直径1.73 mm, 长度60 mm)悬挂于高压端, 加压至2 kV, 缺陷模型开始稳定放电, 放电量约为33 pC。高压端针尖放电类局部放电实时检测结果如图19所示。

图19

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图19 高压端针尖放电类局部放电实时检测结果

高压端针尖放电的主要特征:放电脉冲叠加于电压的峰值位置, 处于相位270° 附近。

3.2.2 悬浮电极放电类

电缆高压端固定金属圆片, 金属圆片直径18 mm, 厚1 mm, 并在应力锥上缠绕绝缘导线, 由绝缘胶布固定, 加压至8 kV, 缺陷模型开始稳定放电, 放电量约为120 pC。悬浮电极放电类局部放电实时检测结果如图20所示。

图20

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图20 悬浮电极放电类局部放电实时检测结果

悬浮电极放电的主要特征:放电脉冲叠加于正、负峰值之前的位置, 相位处在一、三象限。脉冲对称分布, 幅值、频率基本相等。

3.2.3 内部气隙放电类

电缆本体绝缘内将针正向旋入5 mm, 反向旋出1.5 mm, 针深3.5 mm, 空隙1.5 mm。加压至3 kV, 缺陷模型开始稳定放电, 放电量约为20 pC。内部气隙放电类局部放电实时检测结果如图21所示。

图21

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图21 内部气隙放电类局部放电实时检测结果

内部气隙放电的主要特征:放电脉冲叠加于正、负峰值之前的位置, 相位处在一、三象限。

3.2.4 沿面放电类

一根针扎入电缆绝缘屏蔽层与绝缘层交界处, 深入约1 mm, 一根针缠绕电缆高压导体, 两针尖距离约1 mm。加压至13 kV, 缺陷模型开始稳定放电, 放电量大于1 000 pC。沿面放电类局部放电实时检测结果如图22所示。

图22

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图22 沿面放电类局部放电实时检测结果

沿面放电的主要特征:放电脉冲叠加于正、负峰值之前的位置, 相位处在一、三象限。脉冲对称分布。

3.2.5 划伤放电类

在电缆绝缘层人为制造划伤, 长约145 mm, 深约l mm。加压至14 kV时, 缺陷模型开始稳定放电, 放电量约为20 pC, 位于负峰值之前。划伤放电类局部放电实时检测结果如图23所示。

图23

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图23 划伤放电类局部放电实时检测结果

划伤缺陷的放电主要特征为:放电脉冲叠加于正、负峰值之前的位置, 相位处在一、三象限。脉冲对称分布, 幅值、频率基本相等。

3.2.6 其他放电类

向高压端电缆头绝缘内注水, 加压至4 kV, 缺陷模型开始放电, 2 min后击穿, 降压后有水从针孔处溢出。其他放电类局部放电实时检测结果如图24所示。

图24

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图24 其他放电类局部放电实时检测结果

电缆头绝缘受潮放电的主要特征:放电脉冲密集且幅值较大。