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變壓器局部放電在線監測信號中的電磁干擾及抑制

發布時間:2015-1-29 10:58    發布者:designapp

        一、簡介
廣義的電磁干擾除了包括與局放信號一起通過電流傳感器進入監測系統的干擾以外,還包括影響監測系統本身的干擾,諸如接地、屏蔽、以及電路處理不當所造成的干擾等,后者可通過改進系統設計、合理選擇電路和元器件、提高系統制作水平等加以解決。現場電磁干擾特指前者,是研究重點。它可分為連續的周期型干擾、脈沖型干擾和白噪聲。周期型干擾包括系統高次諧波、載波通訊以及無線電通訊等。脈沖型干擾分為周期脈沖型干擾和隨機脈沖型干擾。周期脈沖型干擾主要由電力電子器件動作產生的高頻涌流引起。隨機脈沖型干擾包括高壓線路上的電暈放電、其他電氣設備產生的局部放電、分接開關動作產生的放電、電機工作產生的電弧放電、接觸不良產生的懸浮電位放電等。白噪聲包括線圈熱噪聲、地網的噪聲和動力電源線以及變壓器繼電保護信號線路中耦合進入的各種噪聲等。
電磁干擾一般通過空間直接耦合和線路傳導兩種方式進入測量點。測量點不同,干擾耦合路徑會不同,對測量的影響也不同;測量點不同,干擾種類、強度也不相同。
變壓器局放監測點選取的原則是局放信號強度大、信噪比高,且測量簡便。主要有外殼接地線和套管末屏接地線,有的還選擇中性點接地線、鐵心接地線和高壓出線端等。有時為了抑制干擾,還從變壓器動力電源線處測量參考的干擾信號。由于中性點和高壓出線端安裝傳感器較為不便,且有的變壓器鐵心內部接地,故監測系統多選擇外殼和套管末屏接地線作為測量點。
二、常用的抑制方法
干擾的抑制總是從干擾源、干擾途徑、信號后處理三方面考慮。找出干擾源直接消除或切斷相應的干擾路徑,是解決干擾最有效最根本的方法,但要求詳細分析干擾源和干擾途徑,且一般不允許改變原有的變壓器運行方式,因此在這兩方面所能采取的措施總是很有限。對于經電流傳感器耦合進入監測系統的各種干擾,采取各種信號處理技術加以抑制。一般從以下幾方面區分局放信號和干擾信號;工頻相位、頻譜、脈沖幅度和幅度分布、信號極性、重復率和物理位置等,并據此提出了大量的抗干擾技術。
在抗干擾技術中有兩種不同的思路:一種是基于窄帶(頻帶一般為10kHz至數10kHz)信號的。它通過合適頻帶的窄帶電流傳感器和帶通濾波電路拾取信號,躲過各種連續的周期型干擾,提高了測量信號的信噪比。這種方法只適合某一具體的變電站,使用上不方便。此外,由于局部放電信號是一種寬頻帶脈沖,窄帶測量會造成信號波形的失真,不利于后面的數字處理。另一種是基于寬頻(頻帶一般為10至1000kHz)信號的處理方法。檢測信號中包含局放的大部分能量和大量的干擾,但信噪比較低。對于這些干擾的處理步驟一般是:a.抑制連續周期型干擾;b.抑制周期型脈沖干擾;c.抑制隨機型脈沖干擾。隨著數字技術的發展及模式識別方法在局放中的應用,這種處理方法往往能取得較好的效果。
依據上述兩種思路,可以獲取不同信噪比的檢測信號。在后級處理中,很多處理方法是一致的。可歸納為頻域處理和時域處理方法。頻域方法是利用周期型干擾在頻域上離散的特點處理之;而時域處理方法是根據脈沖型干擾在時域上離散的特點處理。有硬件和軟件兩種實現方式。下面分別介紹。




       
三、周期型干擾的抑制
周期型干擾也稱之為窄帶干擾,它在各類干擾中占有很大的比重,干擾的抑制和消除也應首先由此入手。由于它強度大、相位分布固定,因此大多采用頻域方法處理。主要包括FFT閾值濾波器、自適應濾波器、固定系數濾波器和理想多通帶數字濾波器(IMDF)等。
窄帶干擾抑制的算法較多,也較成熟。從應用效果來看,固定系數濾波器和理想多帶通濾波器較理想。由于IMDF在處理數據時需進行多次FFT和IFFT,將化費大量計算時間,不利于實時處理。但根據IMDF找到的最佳監測頻帶,可以形成固定系數的有限沖激響應(FIR)數字濾波器直接在時域處理,簡化了操作,加快了處理速度。
上述方法均可通過軟件或硬件線路來實現。雖然硬件濾波調節上不靈活,但經過現場試驗選擇最佳頻帶后,可有效抑制窄帶干擾。軟件方法雖然調節較靈活,但存在實時運算速度較慢的缺點。
四、周期型脈沖干擾的抑制
當信號去除周期型干擾之后,其它干擾上升為主要矛盾。對于周期型脈沖干擾的抑制,主要有兩類處理方法:模擬方法和數字方法。模擬方法包括差動平衡法、定向耦合法和參考信號法等;前兩種方法同樣適用于隨機脈沖干擾的抑制,將在后文中介紹。選擇只包含脈沖干擾而不包含放電脈沖的配電線路測量脈沖干擾信號,利用所測的干擾脈沖作為控制信號,當信號水平超過設定閾值并且判定為干擾時,停止模數轉換器(ADC)工作,以消除來自配電線路的干擾脈沖。
數字方法的原理是利用干擾和局放信號相位分布不同的特點進行處理。例如,KONIG.G.和KOPF.U.提出一種方法,首先記錄多個周期的信號,然后對每個周期同相位上的數據進行平均,以此構成模板同原始信號相減,從而消除周期型的干擾信號。此種方法當局放信號較少并且分布特點比較明確的時候去除干擾的效果較好,當局放信號多且強的時候效果不好。
印度的V.Nagesh和B.I.Gururaj提出一種方法,它借鑒了生物信號處理的一些成果,其基本原理是從局放信號同周期型干擾信號具有不同的形狀出發,首先進行數據分段,把脈沖從波形信號中分離出來,形成單個脈沖序列,利用FFT算法在頻域對各脈沖進行互相關計算,判斷其相似度并按照一定的標準進行分組,根據這些組脈沖求取類信號模板,然后對每一類的信號在時域進行合成。分析發現,局放信號的相位較分散,而干擾的則非常集中。利用這一特點剔除周期型脈沖干擾信號類,把剩余的信號重構,可得到去除周期型脈沖干擾后的信號。
由此可知,利用局放和周期型脈沖干擾在波形和相位上的不同進行干擾抑制是可行的。該方法還可用來定位,它通過分析不同放電點引起的脈沖波形的特征來識別。此法的缺點是:當局放重復率較高時,有可能把相鄰的兩個脈沖看成一個,影響識別的效果;此外,當脈沖波形較多時,運算速度有影響,不過隨著微機運算能力的大幅度提高,這種影響會越來越被忽略。




       
五、隨機脈沖型干擾的抑制
這類干擾最難剔除。由于干擾和局放信號在頻域內的特征具有相似性,因此現有的大量方法都是從時域考慮的。常用方法有硬件電路法、軟件波形識別法和人工智能法。
1.硬件電路法
它的基本思路是利用兩個測量點的輸出信號中外來脈沖干擾同方向,而內部放電脈沖方向相反的特點,去除脈沖干擾。具體實現為硬件電路,常用電路包括差動平衡法、脈沖極性鑒別法和定向耦合法。
在實際應用中,前兩種的效果并不理想。這是因為對于差動平衡法,由于傳播路徑不同,組成差動的兩路信號往往不能很好的對應,因此差動效果不佳。提出了差動“平衡對”的概念對此進行了改進,可消除干擾并同時獲得局放脈沖幅值及脈沖個數。脈沖極性鑒別的局限在于由于模擬延遲和極性鑒別器受外界因素影響較多,會造成電子門控誤動作,降低了極性鑒別的準確性。
定向耦合法是德國的Borsi H等于1987年提出的。原理圖見圖1。它用特殊繞制的Rogowski線圈在高壓套管底部靠近法蘭處耦合局放信號,并根據線圈兩端電壓的大小來判斷是局部放電信號還是外來電磁干擾。該法把Rogowski線圈的中間抽頭與變壓器套管末屏測量端子連接起來。此時末屏測量端子串一個小電阻接地,可以看成末屏和末屏對地電容組成電容分壓器的低壓臂,經小電阻接地后形成了一個高通濾波器,只有高頻信號才能通過。Rogowski線圈與高壓套管末屏測量端子連起來構成定向耦合電路。



電流I如圖示方向時,U(1)=Uc+U1,U(2)=Uc-U2=Uc-U1。此時U(1)>U(2);若電流I反向,則U(1)[U]


       
3.模式識別的應用
此法的本質仍是利用信號的相位特性進行區別。局放信號雖然幅值變化很大,但它們的相位分別集中在45°和225°附近。例如,由于電弧放電的發生相位同局放有差異、幅度變化較小并且在脈沖形狀上也略有不同,根據這些特點,一個有經驗的專家可以很容易地分辨出電弧放電信號這種干擾。模式識別方法就是專家經驗的軟件實現,它已在CIGER的報告中得到確認,一些相應的軟件也已出現。常見的方法包括模糊邏輯法、kohonen網絡分類法、KLT變換法和基于最小距離的人工神經網絡法等。總體來講,模式識別方法的難度在于需要積累大量的先驗知識并能找出干擾和局放間的特定差異,而在線測量中,在強烈的干擾信號中找出這些差異比較困難。下面介紹其中幾種方法。
(1) Karhunen-Loeve-Transform法
研究發現,用于模式識別的輸入矢量維數較高時,分類較困難且效果不好;降低維數后,分類效果能得到改善。換言之,為提高識別率、突出信號的特征,首先需去除信號中的干擾或噪聲信息。KLT變換的原理如圖2所示。由圖可以看出,若采用x1-x2坐標系,要進行分類必須同時采用x1、x2坐標;若對此進行正交變換,轉移到w1-w2坐標系。則僅需w2坐標即可進行分類。由此可見,經KLT變換,可去除干擾。



(2)脈沖序列分析法——Kohonen網絡
該算法為一種無監督的算法(如圖3所示)。它的原理是尋找輸入向量到輸出層歐氏距離最短的節點,以此為輸出,并通過自組織算法可以進行自適應分類,區分局部放電信號和干擾信號,從而達到干擾消除和抑制的目的。



(3)脈沖序列分析法
據介紹該法簡單有效且識別率較高:它由局部放電間的放電電壓差或相位差構成分析序列,由這些特征來區分不同的放電模式和干擾,以達到干擾抑制的目的;此外,還可以進行故障點定位。
六、總結
大量的研究成果表明,隨著A/D轉換速率的提高、計算機技術的發展,采用寬頻帶(10k-1000kHz)傳感器結合高速采樣的變壓器局放在線監測系統已成為發展的主流。信號處理已從傳統的譜分析發展到可對局放波形進行時域分析。
數字處理技術和人工智能領域中的一些成果已廣泛用于在線監測中的干擾抑制,并且有望取得突破性的成果。
為進一步提高抗干擾措施的有效性,應加強對干擾和脈沖的傳播規律的研究,這包括在變電站的傳播和變壓器內部傳播的研究,由此可能發現它們在波形、相位和方向等方面特征的差別。


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