在线泄漏电流（精选7篇）
在线泄漏电流 篇1
避雷器主要是用于限制由线路传来的雷电过电压或由操作引起的内部过电压, 是保证电力系统安全运行的重要保护设备之一, 它的正常运行对保证系统的安全供电起着重要作用。传统的避雷器 (分为保护间隙避雷器、管式避雷器、阀式避雷器) [1]使用时必须串联间隙。60年代末、70年代初, 日本率先研制出了金属氧化锌避雷器 (MOA) , 从80年代开始, 在我国电力系统推广应用, 并已成为电力系统的重要避雷设备。[2]
根据实际的生产运行分析, 在110~500 KV设备事故中, 雷击造成的输电线路跳闸占总次数的第1位, 已严重影响了电网的安全可靠运行。[3,4,5]输电线路分布广, 地处旷野多, 线路的雷害事故占很大比重, 尤其是沿海地区表现尤为突出。线路落雷后, 沿输电线路传入变电站的侵入波威胁到变电站内的电气设备, 是造成变电站事故的重要因素。随着社会发展, 电力在人类生产、生活中发挥着不可替代的作用, 因此, 保证输电线路的安全、稳定与畅通也变得尤其重要。
目前, 国内外相关的研究现状都还停留在基于泄漏电流的监测上, 避雷器的泄漏电流通常作为监测避雷器运行状况的一种重要手段, 但对于输电线路上带纯空气间隙的避雷器, 在正常运行中无泄漏电流通过避雷器, 也就无法通过测量泄漏电流来评价避雷器的状态。并且输电线路条件复杂, 很难进行预防性试验和带电试验, 所以在进行泄漏电流在线监测的基础上, 开展基于避雷器雷电冲击电流的在线监测具有重要的意义和价值。
1 基本原理及实现方案
1.1 泄漏电流评价避雷器状态基本原理
由于金属氧化物有良好的非线性电阻特性, 所以氧化锌避雷器内部没有放电间隙。正是由于没有放电间隙, 在正常运行中阀片长期承受电力系统运行电压的作用, 有泄漏电流不断流过避雷器的各个串联的氧化锌电阻片, 在加上内部受潮或过热等因素的影响, 因而会造成阀片非线性电阻特性的劣化。这种劣化的主要表现是正常电压下的阻性电流的增加, 阻性电流的加大造成发热量的增加, 避雷器内部温度的上升, 温度的上升又加速阀片的老化, 形成恶性循坏, 最后导致MOA由于过热而损坏, 严重时可能引起避雷器的爆炸, 引起大面积停电事故。[6]因此可以把测量避雷器的泄漏电流作为监测避雷器健康状况的一种重要手段。
一般认为仅占总泄漏电流10%~20%的阻性电流的增加是引起氧化锌避雷器劣化的主要因素, 其中主要包括:瓷套内、外表面的沿面泄漏, 阀片沿面泄漏及其本身的非线性电阻分量, 绝缘支撑件的泄漏等。阻性电流大幅度增加可能是由于密封问题引起的湿度人侵或是氧化锌阀片的过早老化, 而阻性电流的瞬态上升则是由氧化锌阀片温度的临时升高引起的主要原因。所以从总泄漏电流中准确提取其阻性电流才是判断避雷器运行状况的关键。
氧化锌避雷器绝缘性能下降的因素主要有两个:氧化锌阀片老化和受潮。[7]氧化锌阀片老化使其非线性特性变差, 主要表现为在系统正常运行电压下阻性电流高次谐波分量显著增大, 而阻性电流的基波分量相对增加较小;[8]受潮的主要表现为在正常运行电压下阻性电流基波分量显著增大, 而阻性电流的高次谐波分量增加相对较小。[9]针对这样的特性, 对避雷器进行阻性电流的监测如果只监测阻性电流的基波分量或只监测阻性电流高次谐波分量都不能准确地反映其运行状况。因此在本项目中采用的是谐波分析法监测避雷器阻性电流的原理。即通过对电压、电流波形数据进行分析、计算, 得出其阻性电流基波分量和各次谐波分量及变化, 通过比较和综合判断才能实现对避雷器运行状况的监测。
1.2 冲击电流峰值评价避雷器状态基本原理
避雷器标称放电电流是用于划分避雷器等级的, 它是避雷器最基本的技术参数之一, 以8/20波形的雷电冲击电流峰值表示。根据国标《交流无间隙金属氧化物避雷器GB11032》中规定:避雷器应能耐受20次峰值等于避雷器标称额定放电电流而波形为8/20的雷电冲击电流试验, 20次冲击后避雷器不击穿、不闪络、不损坏。而放电电流远小于标放电流时, 基本上不会对避雷器有影响。
带间隙金属氧化物避雷器避免了工频电压长期作用下的老化问题, 其运行状态及累积的冲击破坏与冲击电流的时间和幅值有关, 引起冲击破坏的时间和放电电流幅值成反比。[10]按照国标的要求, 避雷器放电电流峰值大于标放电流的次数大于20次时就需要进行告警和指示。所以通过避雷器的放电电流峰值及大于标放电流的次数, 对于评价避雷器的运行状态, 特别是针对有间隙的避雷器具有重要的价值和参考意义。
1.3 输电线路避雷器在线监测实现方案
1.3.1 整体架构
本系统的整体实现方案分为现场在线监测终端和后台主站采集分析系统两个部分组成。其中终端采用嵌入式系统, 自动采集输电线路避雷器各种监测数据, 包括:避雷器泄漏电流信息、雷击时冲击电流大小、动作次数、动作时间、环境温度、湿度等信息, 并进行数据处理、存储和发送。后台系统主要负责接收所有前端发送的在线测数据, 并完成综合计算、显示存储、趋势分析、数据库以及报警管理等任务。同时主站系统实现与其它相关系统的接口, 实现数据的共享和综合分析。
1.3.2 电流传感器的选型设计
在本项目中, 需要测量泄漏电流和雷电冲击电流峰值, 实现输电线路避雷器的在线监测, 测量数据的要求见表1。
根据1中测量数据对传感器的要求, 在本项目中对于采集的数据采用三个电流传感器以采集不同的数据。三个传感器的选择见表2。采用三个一组的电流传感器既保证了微小泄漏小电流的采集精度, 又保证雷电冲击大电流的采集, 三个采集通道, 功能互不影响。
1.3.3 泄漏电流采集设计方案
泄漏电流的采集采用了电磁式穿芯小电流传感器, 选用起始导磁率高, 损耗小的坡莫合金做铁心。该传感器能够准确检测100 u A~100 m A的工频电流。相位变换误差≤0.05°, 具有极好温度特性和电磁场干扰能力, 完全满足复杂现场干扰下的设备取样的精确度要求。
传感器输出电流信号首先经过运放组成的I/V变换电路变成电压信号, 电压信号经过R C滤波后, 再通过一级运放进行放大。由于设计中采用C P U片内A/D进行采集, 其电压输入范围为0~3.3 V, 因此运放的输出信号需经过1.8V直流平移电路后, 才能输入CPU片内A/D进行采集。I/V变换电路由运放组成, 电路同时采用了直流负反馈设计, 只对交流电流信号进行放大, 对直流信号进行抑制。I/V变换原理如图1所示。
通过电流传感器获得流过避雷器的总电流信号, 获得避雷器运行参考电压信号, 利用采集装置将此时域波形同步地转换为数字化离散信号, 然后将两个离散数字波形信号经离散傅里叶变换 (DFT) 或快速傅里叶变换 (FFT) , 求出电压、电流的各次谐波相角, 进而从总泄漏电流中分离出阻性电流基波值和阻性电流各次谐波值, 针对输电线路避雷器在线监测的特点, 采用离散傅里叶变化的方法, 此种方法相对F F T具有高效、省时、运算速度快等特点。
已知一组数字信号记录x (n) , 长度为M, 则x (n) 的N离散傅里叶变换为:
将 (3-2) 带入公式 (3-1) 可得:
公式 (3) 中, k=1代表基波, k=2代表2次谐波, k=N代表N次谐波。
X (k) 可以分成实部R (k) 和虚步I (k) 分别求和, 则一次谐波 (基波) 幅值计算公式为:
同理, K次谐波的幅值计算公式为
在计算阻性电流时, 设电压基波矢量U=A+Bj;电流基波矢量A (1) =R (1) +I (1) j;可以求出两个向量间的夹角w, 则基波阻性电流分量为:A (1) *cos (w) ;其它谐波阻性分量计算方法类似。
上文中描述的方法是可以从总泄漏电流中分离出阻性电流基波值、阻性电流各次谐波值和总阻性电流值。通过对阻性电流基波值、谐波值和总阻性电流值的监测, 与系统历史采集数据的纵向比较, 可全面地评价避雷器的运行工况。当避雷器阻性电流值发生变化幅度较大时, 应当注意其运行情况, 避雷器就可能存在潜在的隐患。当避雷器在系统正常运行电压下阻性电流高次谐波分量显著增大, 但基波分量相对增加较小时, 可以判断避雷器的氧化锌阀片可能存在老化现象;而在正常运行电压下阻性电流基波分量显著增大, 而高次谐波分量增加相对较小时, 一般可以判断避雷器的氧化锌阀片可能受潮。
根据上文中的分析, 必须要同步采集电流信号以及电压信号。但在高压输电线路杆塔上采集电压信号不仅会给输电线路带来安全隐患, 并且会增加终端安装的现场实施难度, 所以在同步电压信号采集上利用GPS时钟采用同步采集的方案。
在变电站内安装PT电压采集装置, 该装置配置有GPRS通信模块和GPS模块。由于GPS模块有高精度的秒脉冲信息输出, 包括秒脉冲信号和相应的时间信息, 根据设置的固定的采集周期, 输电线路避雷器在线监测装置和站内PT电压采集装置采用秒脉冲的上升沿产生中断, 这样可以保证两个采集单元在同一秒脉冲时刻同步采集, 同步误差保证在0.5 us以内。数据采集完成后, 两个采集单元通过GPRS网络将数据上送到上位机监控软件, 由上位机监控软件通过计算得到阻性电流基波值以及各次谐波值。同步采集的原理图如2所示。
1.3.4 冲击电流峰值采集设计方案
冲击电流峰值的测量采用罗戈夫斯基线圈 (罗氏线圈) , 利用被测电流产生的磁场在线圈内感应的电压来测量电流。一次侧为单根载流导线, 二次侧为罗戈夫斯基线圈。因为所测电流的等效频率很高, 所以采用空心的互感器, 这样可以避免铁心饱和所带来的损耗及非线性影响。
由于冲击电流持续时间段、变化快, 只需测量冲击电流的峰值。因此, 传感器信号经前置调理电路送入保持电路作电压信号保持, 以保证A/D能够采集到峰值电压信号, 保持电路由整流桥, 电容, 电阻分压组成。传感器输出电流信号先通过电阻转换成电压信号, 再通过整流桥把传感器输出的正负极性冲击电流信号整流成正极性冲击电压, 用此电压对电容进行充电。当被测一次电流到峰值时, 电容电压也会相应充电到峰值电压, 而当被测一次电流从峰值在20 us内变化到0 V时, 整流桥由于输出电压比输入电压高而断开, 与电容并联的放电回路电阻选择兆欧级, 可以让电容电压从峰值放电到0 V的时间为几十个ms, 从而保证C P U能对峰值电压进行采集和记数。峰值保持电路原理图如图3所示。
设计中分大小冲击电流采集, 所以要分别装2个独立的冲击电流传感器, 小冲击电流起始点为±50 A, CPU只需根据中断信号对其记数即可, 不需要做采集;大冲击电流起始点为±4 K A, C P U根据中断信号对其记数的同时, 还要采集峰值电压大小, 然后再由后台软件换算成实际冲击电流峰值大小。
1.4 相关试验
为了验证终端设备的各项功能性能指标, 在项目的相关试验中采用分流器—示波器测量法来测量冲击电流的准确性, 测试原理如图4所示。其中RS为分流器, 则冲击电流的实际值为:
其中:u1为示波器测得分流器RS两端的电压值;
RS为分流器RS的阻值, 本实验选用的分流器的阻值为0.1 mΩ。
冲击电流测试数据见表3, 泄漏电流测试数据见表4, 通过测试可以得出, 终端的各项技术指标均满足要求。
2 结论
输电线路避雷器由于安装位置、运行环境、维护方式等因素的特殊性, 一直都没有一种有效的手段来评价避雷器的运行状态。针对高压输电线路避雷器在线监测存在的各种困难和问题, 本文在分析了传统的避雷器在线监测实现原理的基础上, 提出了一种适合输电线路避雷器的全运行状态实时监测技术。本项目的研究实现了输电线路避雷器的在线监测, 减少了检修和停电导致的经济损失, 使得输电线路避雷器日常运维工作有据可依, 提高电网运行的可靠性。
摘要：避雷器是电力系统重要设备之一, 其性能的优劣对电网安全运行起着很大作用, 但输电线路避雷器目前采用的定期预防性试验存在时限性及操作困难等问题。针对输电线路避雷器的特点, 本文提出了基于泄漏电流和雷电冲击电流测量的避雷器全运行状态的实时监测技术。通过采集泄漏电流评价线路避雷器的受潮、老化等状态;雷击时通过避雷器冲击大电流的次数和峰值, 它反映避雷器的剩余寿命以及是否需要预防性试验;冲击小电流的次数, 它可为雷电防护及雷击事故分析提供极有价值的科学依据。本文研究成果对提升全网的故障预防及事故分析能力具有重要的积极意义, 有利于提高输电线路防雷水平及降低输电线路雷击跳闸次数。
关键词：输电线路,避雷器,冲击电流,泄漏电流,在线监测
参考文献
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在线泄漏电流 篇2
在构成电力系统的不可或缺的各类输变电设备和器件中,绝缘子是使用量最大的和最重要的器件之一。架空输电线路常年暴露于大气中,绝缘子易于受到天气和环境的影响,当这种影响积聚到一定程度就会改变绝缘子的绝缘性能,在外在电压的作用下会沿着绝缘子和大气交界面发生放电现象,这就是闪络[1]。任何一串绝缘子出问题都会造成输电线路故障,甚至会造成长时间停电,对电力系统的安全运行、工农业生产以及人们的日常生活造成很大的危害[2,3]。2001年初,河南、华北、辽宁等地因为雨夹雪及大雾天气再次出现“雾闪”灾害,导致大面积停电;2005年2月湖北、湖南等地由于恶劣天气导致大量的冰闪[4,5]。要及时采取措施避免绝缘子污闪事故的发生就必须对绝缘子进行实时监测,绝缘子污闪与泄漏电流之间有较大的相关关系[6,7],绝缘子闪络电流是闪络事故中在电气方面的重要表征,通过对闪络电流的分析可以得到绝缘子的故障特征量,从而利于绝缘子的在线监测及故障分析。
现有的解决方案是将GPRS(GSM/CDMA)技术与视频技术引入到输电设施的监测中[8],但是这种系统完全依赖移动通信网,并且有额外的运行费用。
微电子、计算机和无线通信和分布式信息处理等技术的进步,推动了低功耗、低成本、多功能传感器的快速发展,使其在微小的体积内能够集成信息采集、数据处理和无线通信等多种模块,孕育出新兴的无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)技术。作为信息采集的一种高效的方式,WSN在工业监控方面的应用越来越广泛,基于WSN的在线实时监测系统,如电力线监测、道路交通监测、石油及燃气管道监测等作为一门新技术而成为热点。
本文将以IEEE802.15.4标准为基础的Zigbee无线传感器网络用于输电线路绝缘子泄漏电流实时监测与预警系统,无线传感器网络具有多跳、自组织、自适应等特点,其节点可以部署在恶劣环境中,并且其使用的通信波段免费,可解决现有输电线路监测系统倚赖移动电信网等问题。
1 基于WSN的绝缘子泄漏电流监测系统设计
1.1 监测系统构成
基于WSN的绝缘子泄漏电流监测系统由无线传感器监测网络和远程数据管理中心两部分组成,如图1所示。
其中,无线传感器监测网络是由大量部署在架空输电线路杆塔上的具有感知、计算和通信能力的智能传感器节点组成,负责远程实时采集绝缘子的泄漏电流等信号,并基于Zig Bee无线通信协议组建网络,所有节点的数据最终路由到汇聚节点(Sink),由Sink节点将全部数据传送到变电站数据终端,然后通过SDH光纤网传送到线路工区的远程数据中心,远程数据管理中心负责数据的接收、存储和时空分析,根据需要发布预警信息和采取进一步的补救措施。
1.2 传感器节点的部署及节点设计
监测系统由大量传感器节点组成,传感器节点部署在高压或低压输电线路的杆塔上,形成长链结构。若干条长链以汇聚节点Sink为根又形成长链树状拓扑结构。每一条长链表示一条高压或低压输电线路,而汇聚节点一般位于变电站中。更具体地,每一路传输线具有三相,在每一个杆塔的三相上分别布置传感器节点,这样,一条输电线路由传感器网络的三条子链组成,如图2所示。
基于WSN的输电线路绝缘子泄漏电流监测系统具有长链树状拓扑结构。这类系统具有以下共同点:(1)需要管理长链树状拓扑结构的WSN,并将监测到的数据以多跳的方式实时传输到汇聚节点(Sink);(2)传感器节点和汇聚点在部署后均不再发生位置移动;(3)节点装备GPS,通过测量的方式可知其具体地理位置,每个节点有唯一的ID号,在网络初始化时进行统一的分配。(4)所有传感器节点都是同构的,具备数据融合的功能。(5)无线通信链路是对称的。
传感器节点以Jennic公司的JNS5139无线微处理器模块为核心,扩展了通信接口、总线接口、传感器接口和供电接口设计,按功能划分为传感器模块、通信与处理模块和能量供应模块三部分。JN5139具有192 KB的ROM、21路GPI、32位CPU、支持2.4 GHz的Zig Bee协议、100 ksps的ADC、两路11位的DAC等,为用户提供节点设计的集成化解决方案,图3为传感器节点控制板结构设计框图。
1.3 远程数据管理中心
远程监控管理中心主要实现数据的接收、存储和时空分析。数据管理中心与基站之间采用C/S客户端服务器工作模式,基于Socket编程技术监听本地l P地址绑定端口,在确认客户端即网关节点的连接请求后,接收数据并根据数据包协议进行解析,将解析的数据存储到数据库对应表格的对应属性字段内。根据需要,可从数据库表中读取测量数据,以时间为横轴,绘制监测量随时间变化的曲线,分析检测量的相关特性。
基于Lab VIEW开发的泄漏电流实时监测分析软件,包括网络拓扑、历史数据查询模块、数据融合模块和节点部署模块。通过分析和处理监测节点的检测数据,决策判断绝缘子是否发生泄漏等,当某处的传感器节点发生异常时,界面中的节点将改变自身颜色,输出报警信息。监控主机可以作为Web服务器,用户可以通过Web方式进行远程监控。
2 监测无线传感器网络的数据传输
用于实时监测的数据收集传感器网络具有数据集中式收集、多跳传输、多对一流量模式等特征,这些特征决定了网络会出现漏斗效应,特别是传感器网络呈长链状部署,漏斗效应更加明显,严重制约了网络的传输效率和生存期。为解决数据收集传感器网络的漏斗效应,提出了一种新型网络模型构建方法。方法依据空间复用技术和减少跳步数原则,将传感器网络组织成一个多模层次网络来消除网络局部负载过重问题,提高网络传输效率。
2.1 多模层次网络模型
多模层次网络构建基本思想是,在网络中配制多个Sink节点,将数据收集传感器网络进行层次划分,不同Sink节点负责不同层次,每层采用不同的频段传输数据。网络层次划分完成后可在其上实现各种路由协议,如构建负载平衡网络,可以实现多模流量分配与构建负载平衡网络相结合,从根本上解决漏斗效应。
以长链型网络模型为例,由图4可知,假设节点通信覆盖范围为三个单位跳距,在网络未分层的情况下,一个节点通信范围内的节点数目约为20个,通信过程中这20个节点共同竞争无线信道。通过网络层次划分将节点覆盖范围区域内部的一些节点划归到另外的工作在其他频段的层次中,只与边缘节点通信,竞争信道节点数量将减少为8个。
在分布式协调DCF访问控制方式下,MAC层采用虚拟载波侦听来确定无线信道状态,根据CSMA/CA协议,当一个节点要传输一个分组时,它需要通过一个帧间间隔DIFS来确定信道是否空闲[9]。20个节点竞争信道的情况下,将20个节点对网络造成的信道竞争压力划归到一个节点覆盖范围内,则每个节点为转发一个分组所用的平均信道侦听时间为(1+2+3+…+20)/(2×20)≈10(DIFS),减少到8个节点时的平均信道侦听时间则为4(DIFS)。所以分层后每个节点传输一个分组的平均通信竞争引发的推迟发送时间变为未分层时的2/5,大大缩短了数据的传输时延。同时,节点通信覆盖范围为三个单位跳距[10],可以将网络分成三层结构,假定分层后每层的节点数量相同,则每层上的数据包流量将变为整个网络的1/3,每个节点上的平均数据包流量也将变为未分层时的1/3,数据量很大的情况下,数据包的排队时延也将缩减为未分层时的1⁄3,可见层次性提高了网络的实时性。
2.2 多模层次网络构建过程
将传感器网络看作一个图G=(V,E,SC),其中,SC表示Sink节点集合,V表示传感器节点集合,如果节点u与节点v能够直接通信,则在集合E中包含一条边(u,v)。为实现本文的建模算法每个节点需要4个列表的支持:邻居节点列表NL、父节点列表PL、子节点列表CL和兄弟节点列表SL。
层次化网络的构建如下所述,在节点部署后,每个节点都设置自己的跳数为无穷,节点发射功率控制在一个单位跳距,网络以概率1连接。然后,每个节点广播自己的组网消息,这样,一个节点就可以知道其所有邻居节点的存在,并将这些信息存储到NL列表之中。接着,设置Sink节点跳数值,如网络中存在3个Sink节点,则将Sink节点跳数依次设置为0、1、2。随后选跳数为0的Sink节点向网络中广播一个hello消息,消息中包含本Sink节点的跳数值和Sink节点数目值。当一个节点u从节点v接收到一个hello消息后,从中得到跳数值Nv,然后利用自己的跳数值Nu进行如下比较并执行相应操作:
·若Nv
·若Nu≠∞,将该节点发射功率提升到最大,将NL列表清空。
经过一定时延后每个节点再次发送广播通知其邻居节点报告其存在,目的是获取节点通信覆盖范围扩大后节点的新NL列表,随后每个Sink节点向网络中发送hello消息进行组网,以Sink节点的数量作为模值。利用第一步得到的跳步数,对节点的跳步数进行作模取余,取相同余数的节点组成同一层次。不同Sink节点负责不同层,并且采用不同频段工作。路由表建立过程如下,当一个节点u从节点v接收到一个hello消息后,从中得到跳数值Nv,然后利用自己的跳数值Nu进行如下比较并执行相应操作:
·若Nu%Ns=Nv%Ns,则节点u将v的id号添加到NL列表。
·若Nu/Ns>Nv/Ns且Nu%Ns=Nv%Ns,则节点u将v的id号添加到PL列表。
·若Nu/Ns
·若Nu/Ns=Nv/Ns且Nu%Ns=Nv%Ns,则节点u将v的id号添加到SL列表。
2.3 多Sink节点协作
在文献[11]中,对一个Sink节点位于网络中心位置时的网络负载分布进行了分析。定义网络中任意传感器节点i的平均负载为Loadi,这里的平均负载指得是处于节点i探测距离内小部分节点的负载在一段时间内的平均值。其分析结果表明,在一个圆形且汇聚节点在圆心的场景下,网络中任意传感器节点i的负载遵循以下关系式:
其中:R为整个网络的半径;d为节点i与圆心的距离;r是汇聚节点通信覆盖半径;λ是传感器节点单位时间内的数据发生率;ε为节点收发单位数据的能耗,β=2arcsin(r/d)。
放射状长链型传感器网络组成近似圆形区域的节点分布结构如图5所示,各辐射链式传感器网络长度分别为Ri,假定Sink节点总数为m,关键节点总数为n,即与各Sink节点直接通信的节点,协作传输的Sink节点数为ω,D为圆心与外围Sink节点间的距离,那么可以计算每个协作Sink节点的负载Loads为:
可见,协作节点数目ω的变化直接影响传感器网络最重负载节点的负载程度,根据网络需要确定ω值,达到解决网络瓶颈效应的目的。
2.4 隐式分簇及信道分配
由节点特性可知,传感器节点提高发射功率后的通信距离达1 000 m,而网络MAC层采用CSMA/CA协议进行数据传输,这将使得节点传输数据时的退避等待时间过长,节点对信道的竞争激烈,大大增加数据传输时延。针对本课题的辐射链状传感器网络,如果存在一种方法能够在采用高发射功率的情况下保证节点的竞争强度不变,这将会在保证排队时延最小的情况下,减少数据的路由跳数,降低处理时延,达到最佳的网络传输实时性。网络的2.4 GHz波段提供了16个独立信道,为此可以考虑采用多数据源多个信道并行传输机制。
传感器节点可持续供电,所以我们更希望以能量的消耗换取网络性能的提升。由于节点可以通过GPS模块或定位算法获得准确的位置信息。并且传感器网络呈辐射链状,借助蜂窝网络通信的思想,根据节点地理位置将节点进行隐式分簇,即簇内不设立簇首节点。如图6所示,链状分布的每个方格区域作为一簇,标记相同颜色簇之间采用同一信道通信。这样建立的网络能够获得与蜂窝网络一样的抗干扰特性。
首先描述信道的分配方式,图6中从右向左的区域簇表示为C1,C2,…,Cω,…,其中C1到Cω簇内全部为关键节点,按升序分别为它们分配Channelx,Channelx+k,…,Channelx+kω间隔为k的ω个信道,为Cω+1分配Channelx开始以kω为模值,重复上述过程,直到为全部簇分配完信道。相应的Sink节点信道的分配原则为与某一关键节点距离由近至远按降序依次分配Channelx+kω到Channelx间隔为k的ω个信道。这样分配信道的好处在于当需要进行信道调整时,可以结合ω值按升序或降序的原则进行调整,信道调整算法简单。如节点分布不均匀的情况,某一簇区域内不存在传感器节点,那么与其对应的上行簇此时就需要进行加1或减1信道调整,实现与其他区域簇进行不间断通信。
可以看出,这样建立的网络实际上是一种并行拓扑结构的多模层次网络。不同层次节点上产生的数据包只在本层传输。事件区域范围越大,平均分配在区域内的每层节点个数越接近,从而起到层次数据分流作用,多Sink节点协作传输则是弱化了网络的漏斗现象,信道调整解决了传统并行层次网络存在的断层现象。
3 算法实现
首先需要选定合适的ω值,统计节点位置信息上传,由上层服务器对网络节点进行区域划分,确定各簇以及每个Sink节点的通信信道值;确定各簇内节点总数和节点ID号集合。随后利用上面得到的结果,Sink节点向网络中发送组网消息,确定各节点的通信初始通信频段,生成本地节点ω级路由表。
如通信信道采用2.4 GHz频段中从某一初始信道号开始的连续几个信道进行通信,那么信道号的确定原则为:初始信道号+k(区域号%ω),节点ID集合则是根据节点位置信息是否在所划分的对应区域内来确定,紧接着将包含区域号、区域节点ID集合内容、通信信道数等字段的信息帧通过主Sink节点向下层广播,下层节点解析信息帧得到相应信息。
下面是节点解析信息帧及路由表建立过程。设普通节点的区域号初始值均为null,节点接收信息帧后进行解析建立ω级上行路由表过程如表1(下行表建立过程类似):
建立ω级路由表后可保证在网络出现断层时,采用信道调整机制将断层与其他层进行连接,达到快速、完整传输数据的目的,体现在本地节点传输数据时的信道调整算法如表2。
4 总结
本文将无线传感器网络用于输电线路绝缘子泄漏电流监测与预警系统。利用传感器网络具有多跳、无主站的优点,结合输电系统的特点,提出了长链树状网络结构,设计和实现了传感器节点;实现了基于压缩传感理论的绝缘子泄漏电流信号压缩;针对无线传感器网络的近汇聚节点处易形成“漏斗”等问题,构建了多模层次负载平衡网络。
将传感器网络应用于输电线路监测具有优势,然而又面临诸多困难,仍有些技术问题待研究,主要包括传输带宽、传输距离、节点供电、电磁兼容、网络安全等。
摘要：将无线传感器网络用于输电线路绝缘子泄漏电流监测与预警系统,分析了其技术特点及系统构成,设计和实现了监测系统中各个组成部分的软、硬件。结合输电线路的结构、布局及监测参数等特点,设计了长链树状无线传感器网络的拓扑结构。针对传感器网络数据传输中的漏斗效应问题,实现了多模层次无线传感器网络构建。解决了输电线路绝缘子泄漏电流在线监测数据传输中的一些关键问题,如利用邻近网络Sink节点进行信道调整的联合传输模型解决网络瓶颈问题等。无线传感器网络的优良特性使及时、准确、低成本的输电线路监测成为可能。
关键词：无线传感器网络,输电线路,绝缘子泄漏电流,多模网
参考文献
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在线泄漏电流 篇3
泄漏电流是衡量电器绝缘性能好坏的重要指标之一, 也是安全性能的主要指标。传统的电气设备测试泄漏电流时, 微安表串在低压端, 电晕引起的泄漏电流会引起测量的误差, 而若把微安表串在高压端, 测试的数量值不易用肉眼来观察, 且容易增加不安全因素。另外, 能串在设备高压端进行泄漏电流测量的微安表, 多由液晶板显示, 在高压测量时, 极易对液晶板产生干扰, 使测量结果存在较大误差, 给现场测试带来极大的困难。本装置利用光纤传输, 实现高压隔离, 具有安全, 准确, 抗干扰能力强的特点。同时, 利用LabVIEW虚拟仪器软件开发环境开发测量应用程序, 比传统的编程语言容易实现, 真正实现了"软件就是仪器"的特征。
2. LabVIEW的基本功能
现代电子技术和计算机技术的迅猛发展和普及应用, 使得自动化测试与电子测量仪器这个技术领域发生了革命性的变化。尤其是近年来美国国家仪器公司的创新产品--图形化编程环境LabVIEW的出现, 使得"虚拟仪器"的思想为工业界所接收。
所谓虚拟仪器, 就是在通用计算机平台上, 用户根据自己的需求定义和设计仪器的测试功能, 其实质是将传统仪器硬件和最新计算机软件技术充分结合起来, 以实现并扩展传统仪器的功能。
LabVIEW是一种基于图形编程语言 (G语言) 的开发环境。它与C.Pascal.Basic等传统编程语言有着诸多相似之处, 如:相似的数据类型、数据流控制结构、程序调试工具, 以及层次化、模块化的编程特点等。但二者最大的区别在于:传统编程语言用文本语言编程;而LabVIEW使用图形语言, 即各个LabVIEW程序包括三个主要部分:前面板、框图程序、图标/接线端口。前面板是LabVIEW程序的交互式图形化用户界面, 用于设置用户输入和显示程序输出。其中用于让用户输入数据到程序中的控件称为"控制量";用于显示程序输出的控件称为"指示量", 目的是仿真真实仪器的前面板。框图程序则是利用图形语言对前面板上的控制量和指示量进行控制。图标和接线端口用于把LabVIEW程序定义成一个子程序, 以便在其它程序中加以调用, 这使LabVIEW得以实现层次化、模块化编程。
3. 装置的硬件组成与功能
整个测试装置的硬件组成如图1所示。它由高压部分 (以下简称主机) 、光纤、低压部分 (以下简称从机) 和PC机组成。装置的主要部分的结构和功能为:
(1) 主机部分。整个电路可分为以下部分:
a.采样电路。如图2所示, 采样电路由两个取样电阻R1、R2串联而成, 从而将所要检测的泄漏电流信号转换为电压信号。由于所测量的泄漏电流范围比较宽, 为了提高测量精度, 将取样电阻R2与一个继电器触点并联, 由单片机控制它的合、分, 构成自动换档电路。当泄漏电流比较小时, 由单片机控制继电器触点打开, 采样电阻为R1+R2。当泄漏电流比较大时, 单片机控制继电器触点闭合, 将采样电阻为R2短路, 从而将采样电阻减小为R1。
b.放大电路。放大电路采用LM358运算放大器。由于本装置是在高电压下工作, 为了减少高压电场对微弱的泄漏电流信号的干扰, 在放大电路的前级增加了一个滤波电路, 以提高测量电路的抗干扰性能。
c.A/D转换电路。由串行AD转换器MCP3201-B及外围电路组成。该转换器为单通道模拟输入、12位分辨率、PDIP-8封装。线路接线简单, 节省了单片机的I/O资源, 又保证了转换的精度。
d.单片机。它是整个电路控制的核心。考虑到实用性和减小功耗, 本装置选择AT89C2051芯片。它主要完成对A/D转换的操作, 对换档电路进行自动控制, 测量数据处理和传送等。
e.电源由6V蓄电池提供。通过串联一个二极管, 将电压降为约5V, 为整个电路供电。
(2) 从机部分。由单片机AT89C52与USB控制器PDIUS-BD12构成了从机电路。AT89C52的主要功能是向主机发送控制指令, 并接收主机发送的数据。同时, 单片机与USB控制器进行数据交换, 通过USB控制器将测量数据传送给PC机, 以及接受PC机下达的测量控制命令。本设计的USB控制器采用PHILIPS的PDIUSBD12芯片, 它是USB1.1协议设备端使用最多的芯片之一。此芯片片内集成了高性能USB接口器件、SIE、FIFO存储器、收发器以及电压调整器等, 可与微处理器实现高速并行接口。
(3) 光纤收发模块。由于本系统是用于测量高电压条件下被试装置的泄漏电流, 为了既能做到高压侧主机部分与低压侧从机部分之间测量数据的可靠传输, 又要实现高压电气隔离, 保证实验操作人员的安全, 本设计采用光纤进行信号传输。主机单片机利用本身的串行口将所测量的数据送出, 再通过光电转换模块, 将电信号转换成光信号, 并通过光纤将信号传送到从机。从机也有一个光电转换模块, 将光信号还原成电信号, 再传送到从机单片机的串行口, 从而完成测量数据的下传。控制命令信号的上传方式与此相同。本设计采用的光电转换模块为光电收发一体化模块HLTR-23, 其接口信号采用TTL电平, 模块由+5V电源供电。因此设计简单, 性能可靠, 使用方便。
4. 装置的软件设计
本装置的软件设计采用模块化的设计思想, 将许多功能模块化, 可以方便调用, 下面分别部分介绍主机、从机的具体程序。
(1) 主机程序包括主程序和中断程序。
主程序主要任务是系统初始化设置, 它包括单片机初始化、串行口初始化, 然后进入等待串口中断状态。中断程序流程图如图3所示:当单片机串口接收到数据时, 程序进入串口中断子程序。它先对数据进行判断, 是测量, 则执行测量子程序, 如图4;是自检, 则执行自检子程序, 最后把处理的结果再通过串口发送给从机。其中测量子程序在主机程序中占有重要的作用。它的程序流程是读入经放大、A/D转换的测量信号, 并对测量数据进行判断, 如大于或小于所设定的值, 就通过改变P3.7口的值去控制换档电路进行测量换档。最后将得到的测量值通过数值滤波处理, 保存、等待发送。
(2) 从机程序流程
从机程序的主要功能是接收PC机的指令数据并通过串口向主机发送指令, 同时接收主机的测量数据, 并通过USB端口发送到PC机。由于PDIUSBD12本身不能写入程序, 它要让PC机识别必须通过CPU进行控制, 因此写CPU程序就是编写固件的过程。在本装置中利用C语言来完成固件程序的编写。它主要由下列几个模块组成:
中断服务程序, 标准设备请求处理程序, 厂商请求处理程序, PDIUSBD12命令接口程序, 硬件提取层程序, 串口中断程序。在这里主要介绍中断服务程序和主循环程序。
a) 中断服务程序:处理由PDIUSBD12产生的中断, 它将程序从PDIUSBD12的内部FIFO取回到CPU存储器, 并建立正确的标志, 以通知主循环程序进行处理。在中断入口, 固件使用D12＿ReadInterrruputRegiste () 来决定中断源, 然后进入相应的子程序进行处理。
b) 主循环程序:主循环程序检查事件标志并进入相应的子程序进行进一步的处理。MCU一上电, 就需要初始化其所有端口、定时器、中断设置等。在主循环程序中, 程序对USB事件标志位进行轮询, 若某一个特定标志位=1, 则跳入该标志服务程序。例如, 主循环程序查到USB事件标志EPPFLAGS.bits.configuration=1, 则可判断USB已配置, 程序跳入发送接收处理子程序。
5. LabVIEW软件设计
(1) DLL程序的编写
由于该装置是通过USB端口传输数据, 而对于USB设备, 要让PC机认出它必须安装该设备的驱动程序:*.sys文件。安装了驱动程序后, PC机就可以识别出这个USB设备, 在硬件上可表现为黄灯变亮, 说明USB设备已经枚举成功。但此时, 在LabVIEW下编写的应用程序仍然不能够与USB设备进行通信。为了解决这个问题本系统采用了调用动态链接库 (DLL) 的方法:
动态链接是一种应用程序在运行时与库文件连接起来的技术。它在应用程序运行时被装入和链接的, 而不是把源代码复制到应用程序中去, 因此使用动态链接库可以实现多个应用程序之间代码和资源的共享。LabVIEW也提供了一个动态链接库函数的图标Call Library Function, 放在Functions模板内的advanced子模板中。用户可使用某种.dll链接库的编程工具, 如VC。具体方法如下:
在VC++菜单下点击new file-->project――>Win32 Dynamic Library――>BLANK DLL――>OK, 在输出定义文件Def中定义要生成的动态连接库文件名和要输出的函数名。在VC++环境下编译生成detect.dll文件后, 就可进入LabVIEW环境编程。在LabVIEW框图程序中点击Function-->Advanced-->Call Library Function子程序, 然后点击弹出菜单中的configure将所调用的函数按Standar C格式设置好以后, LabVIEW在运行时就可以将DLL文件自动地连接起来, 从而完成对数据调用, 实现与USB设备的通信。
(2) LabVIEW应用程序的编写
本系统采用LabVIEW编写上位机程序, 主要分为四个部分, 也是大多数测试系统中的主要部分, 其主界面如图5所示:这四个部分分别是测量、自检、数据保存、导入EXCEL。这里需要注意的是LabVIEW与Windows程序的消息等待机制不同, 一般的windows程序在消息到达之前一直处于等待状态, 当有消息到达后, 转去执行相应的子程序, 而LabVIEW程序一旦开始, 数据就会沿着数据连线按照程序中的逻辑关系流动, 因此它的程序是处于一种运动状态, 是一种"数据流"的编程, 如图6。
如图5, 在界面上有四个按钮, 利用LABVIEW功能板上的Event Structure, 当按下它们中的一个按钮时, 就触发该子程序框图, 实现所要的功能。其中'测量'子程序: (1) 通过dll调用, 把一个指令付给DLL程序, 并通过设备驱动程序与usb端口进行通信, 单片机去读usb数据。这样就实现了PC机上的数据传给cpu的功能。 (2) 再通过DLL调用, 读取cpu通过usb端口传上来的数据并处理, 这样就得到测量的实时数据。如图7所示。'自检'子程序框图与'测量'相似, 而另两个按钮:'保存'是对实时采集到的数据进行保存并可以在表格上显示, 也可以通过'导入Excel'按钮把保存的数据导入到Excel程序中, 实现Excel与LabVIEW应用软件的通信。
6. 结束语
随着光电子技术和计算机技术的发展, 在设备的高压测进行数据采样, 并通过光纤传输, 在远方进行数据处理, 实现高压隔离, 以保证人员的人身安全是今后高压测量装置研发的方向。本装置根据当前电力设备泄漏电流测试装置的发展现状, 研制了适合于现有电力设备的泄漏电流测试装置, 所取得的结果, 具有重要的工程价值与广泛的市场前景。
摘要：利用光纤通信、USB技术及微处理器, 在LabVIEW软件平台上研制了非接触式泄漏电流测试装置, 实现了测量的高压隔离, 具有安全、准确, 抗干扰能力强的特点。本文介绍了它的硬件设计、软件设计、工作原理以及编程的程序流程。
关键词：泄漏电流,LabVIEW,USB单片机
参考文献
[1].周立功.PDIUSBD12 USB固件编程与驱动开发.北京航空航天大学出版社2003.2
[2].杨乐平等.LabVIEW高级程序设计.清华大学出版社2003.4
绝缘子泄漏电流去噪研究 篇4
绝缘子泄漏电流是监测绝缘子状态的重要手段。然而,泄漏电流中往往含有噪声,比如文献[1]通过大量现场数据说明了噪声对泄漏电流分析的影响。然而,除了该文献提到的典型噪声、故障噪声和单点噪声外,还存在其他的噪声,比如:数据采集系统产生的固有频率干扰、白噪声等。
已提出的去除绝缘子泄漏电流噪声的方法存在缺陷。文献[1]给出了去除故障噪声和单点噪声的方法,但并没有讨论其他的去噪问题。文献[2]比较了采用小波变换去除安全区绝缘子泄漏电流(<50m A)噪声时四种阈值的去噪效果,但这四种阈值有可能消除部分周期分量;此外,通过徐水某输电线路上绝缘子泄漏电流的去噪结果得出,当信号中的噪声分布较为均匀,没有明显的突变值时,该文献提到的四种阈值的去噪效果均不佳。文献[3]采用自适应对消的方法消除泄漏电流的噪声,该方法在硬件上要求有两个传感器,分别采集泄漏电流信号和噪声信号。而输电线路绝缘子数量巨大,该方法在经济上增加了成本,安装也不方便。文献[4]采用经验模式分解对泄漏电流进行去噪,经试验验证,该方法的去噪效果不及小波去噪效果好,且难以预计固有模态函数的频率范围,增加了去噪效果的不稳定性;此外,此去噪方法有可能去除部分周期分量。
绝缘子泄漏电流包含可作为特征的周期分量和非周期分量。周期分量主要体现在基波、谐波处[5,6,7,8]。非周期分量主要体现在泄漏电流突变值上,这是由于绝缘子受潮后可能会发生放电[9,10,11],放电会导致泄漏电流上出现突变值[12]。小波变换非常适合提取这些突变值[13,14,15]。例如,文献[16-17]分别采用小波变换的方法分析了泄漏电流高频特征。泄漏电流中的周期分量和非周期分量的频率分布较广,往往和噪声的频带相混叠,若采用带通/带阻滤波器对泄漏电流去噪,可能会丢失有用成分;若直接采用小波去噪,则可能会消除周期分量。研究一种既能保留泄漏电流有用成分又能有效去噪的方法,对泄漏电流分析具有重要的价值。
论文分析了现场采集的绝缘子泄漏电流和试验中采集的泄漏电流的噪声,根据泄漏电流既含有周期分量,又含有突变值的特点,提出傅里叶变换和小波变换相结合的泄漏电流去噪方法。分析了该方法中需解决的关键问题,并给出了这些关键问题的解决办法。以现场数据和试验数据为分析对象,采用文中所提出的方法对这些数据进行了去噪。
1 噪声分析
如图1(a)所示为2011年初秋傍晚,以项目组开发的绝缘子泄漏电流传感器在徐水某输电线路上采集到的泄漏电流,此时空气稍微有点湿润。采样频率fs=300 k Hz。图1(b)和图1(c)分别为图1(a)的部分幅度谱。从图1(a)可以看出,泄漏电流中含有大量噪声。从图1(b)和图1(c)可以看出,泄漏电流在基波和30 k Hz处有明显的周期分量,其中,30 k Hz是采集设备的固有频率干扰。图1(d)为提取基波和30 k Hz之后剩下的成分,主要是噪声成分。图1(e)是图1(d)的幅度谱,分布较为均衡。
为了研究泄漏电流中的噪声,在高压试验室中进行绝缘子泄漏电流采集试验。接线原理图如图2所示。采用FXBW4-110/100/大小伞复合绝缘子,YDJ-900/150试验变压器。污秽模拟过程中,可溶性物质用Na Cl,不溶性物质用硅藻土,污秽度为ρESDD/ρNSDD=0.4/2 mg/cm2,将污秽均匀涂刷到清洁干净的绝缘子表面,至干燥通风地方约24 h待用。将绝缘子放入雾室,经过长时间迁移,在连续起雾6 h后,以1 k V/s的速率加压。以fs=10 k Hz采样率采集泄漏电流。
在试验中,当存在电晕放电时,采集的泄漏电流如图3(a)所示,含有明显突变值。图3(b)为图3(a)的幅度谱,含有基波、谐波等周期成分,且幅度较高的值分布于2 000 Hz之下。提取图3(b)中较为突出的值,以考察泄漏电流特征,如图3(c)所示。剩下成分的时域如图3(d)所示。图3(e)是图3(d)的幅度谱,可以看出,图3(d)中的信号中含有周期分量,但其幅度较低,无法明显标识泄漏电流的特征,可将其去除。即,在分析泄漏电流时,图3(d)中非突变值可视为噪声,并加以去除,以平滑泄漏电流。
2 去噪方法
2.1 去噪过程概述
根据绝缘子泄漏电流中包含周期分量和非周期分量的特点,采用傅里叶变换和小波变换相结合的方法进行去噪。具体过程如下。
(1)采用傅里叶变换将绝缘子泄漏电流变换到频域,以分离有用的周期分量和小波去噪的输入数据。具体步骤如下:
(i)将泄漏电流变换到频域后,提取泄漏电流的周期分量。
(ii)对于提取的周期分量,判断基波周期是否和电压周期一致,若偏离较大,则认为是故障噪声,丢弃该泄漏电流信号;若一致,则去除周期分量中的固有频率噪声,剩下的成分为有用的周期成分,其时域表示记为r(周期分量的逆傅里叶变换的实部)。
(iii)提取周期分量之后剩下成分的时域表示记为z(逆傅里叶变换的实部),作为小波去噪时的输入信号。
(2)采用小波变换对(1)中的信号z去噪。具体步骤如下:
(i)选择合适母小波将信号z分解为合适的层次。
(ii)选择合适的阈值对分解后的小波系数进行量化,并重构后实现信号z的去噪,记去噪结果为t。
(3)由信号r和t叠加得到原始绝缘子泄漏电流的去噪结果y。
2.2 去噪过程中需解决的关键问题
在2.1节的去噪过程中需要解决如下几个关键问题:
(1)如何选择周期分量?泄漏电流中的周期分量较多,选取合适的周期分量非常关键。
(2)如何去除周期分量中的固有频率噪声?若某一频率处含有固有频率噪声,不能简单地将其归零,因为这一频率处可能是噪声频率和有用成分的叠加结果,所以,应进行截断处理。
(3)小波去噪时,如何选择母小波?母小波不同去噪效果有差异,如何选择最佳母小波是小波去噪时需考虑的参数之一。
(4)小波去噪时,应分解为几层?分解层数不同去噪效果不一样,分解层数是小波去噪时需考虑的又一参数。
(5)小波去噪时,如何选择阈值?绝缘子泄漏电流的波形多样,采用的阈值会影响不同波形下的去噪结果。
2.3 周期分量的选择
选择周期分量的思路有:保留指定频率处的周期分量;通过阈值筛选周期分量。绝缘子泄漏电流中的周期分量分布较广[5,6,7,8],且各分量在绝缘子受潮过程中的表现不一样,若选择固定成分的频率值,可能会忽略某些特征。因此,此处采用阈值的方法选择周期分量。
为了设置该阈值,需要判断原始泄漏电流中的成分经傅里叶变换之后的变化。根据第1部分的讨论,可将绝缘子泄漏电流表示为
其中:n=0,1,2,…,N-1,N为离散信号的长度;s为泄漏电流中的离散周期分量;e为固有周期频率噪声;g为离散白噪声;a为其他噪声;h为局部突变值。
对于公式(1)中的离散白噪声g(n),可用离散高斯白噪声近似。根据离散高斯白噪声和离散傅里叶变换的性质可知:离散高斯白噪声序列由离散傅里叶变换到频域之后,仍为离散高斯白噪声序列(这一结论已在众多书籍中进行了证明)。
对于公式(1)中的噪声a(n),由第1部分讨论可知,经傅里叶变换之后其幅度远低于有用的周期分量,所以,可以通过在幅度上设置阈值的方式将其分离出来。
对于公式(1)中的h(n),其在在波形上可表现为:(1)窗口内某点处幅值的绝对值远高于其他点处幅值的绝对值;(2)窗口内有限点处幅值的绝对值远高于其他点处幅值的绝对值。
当为情况(1)时,不失一般性,可记ni处的绝对值远远高于其他处的绝对值,为了简化处理,可令ni之外点处的幅值为0。根据傅里叶变换的过程可知
因此,|H(k)|=|h(n i)|,即其傅里叶变换之后的幅度为一常数。
当为情况(2)时,可令ni1,ni2,ni3,…,nM处幅值的绝对值远大于其他处幅值的绝对值,这几处的分布不呈现周期性且数量有限。为了简化处理过程,令其他点处的幅值为0。根据傅里叶变换的过程可知,此时,|H(k)|的取值根据ni1,ni2,ni3,…,nM点处的取值在一定范围内波动。
可见,局部突变信号h(n)经傅里叶变换之后的取值与突变值的幅值有关,且其幅度在一定范围内波动,可通过对幅度设置阈值实现这些成分的分离。
由以上分析可知,公式(1)中的信号g(n)、a(n)和h(n)经傅里叶变换之后,幅度均分布在一定范围内,可通过采用合适的阈值将其分离出来。
由于g(n)经傅里叶变换之后仍为白噪声,所以,可仿照小波去噪时的阈值设置,构造从|X(k)|分离|G(k)|时的阈值,其中,|X(k)|为泄漏电流x(n)经傅里叶变换之后的幅度。又由于信号x(n)中还可能存在a(n)和h(n),且二者经傅里叶变换之后,均可限制在一定的范围内,因此,此处设置分离周期分量的阈值为
其中:k为调节因子,可控制周期分量的个数;N是信号长度;(28)median(|X(n)|)/0.6745,用以计算噪声方差的估计值,X(n)为泄漏电流x(n)的傅里叶变换结果,median表示取中值。
2.4 消除固有频率噪声
在干燥情况下采集的绝缘子泄漏电流主要含有基波分量,在潮湿环境下污秽绝缘子会出现谐波分量[9,10]。因此,可取干燥情况下的绝缘子泄漏电流中明显的非基波分量作为固有频率噪声,并依此对潮湿情况下采集泄漏电流做截断处理,以消除干扰。
2.5 母小波的选择
在提取放电分量时,非对称小波比对称小波更适合提取放电分量[18],而db小波系非常好的满足该条件。因此选择db小波系作为选择母小波的集合,从中选择最佳母小波。由于所研究的课题要求去噪时消耗的时间不能过长,所以,在选择母小波时,还要考虑时间消耗。为了简化,截取图3(a)的部分泄漏电流如图4所示,在该波形的26 ms处有明显的幅值突变。当db小波取不同的阶数时,所消耗的时间如图5所示。其中,计算消耗时间时的硬件环境为Intel(R)Core(TM)2 Duo CPU E7500@2.93GHz(2 CPUs)、2G DDR内存;软件环境为Microsoft Windows XP professional(版本2002)、Matlab Version 7.6.0.324(R2008a)。从中可以看出db2~db9小波消耗时间较少。分别选择db2、db4、db8小波分解图4的波形,结果分别如图6~图8所示。由图6可以看出,图4的波形经db2小波分解后在3个细节上的26 ms处均有明显的局部突变值,反映了图4在26 ms处的突变特征;由图7可以看出,图4的波形经db4小波分解后,细节cd1和细节cd2在26 ms处的幅值与其他位置处的幅值相比并不特别突出,只有细节cd3在26 ms处有明显的突变值;由图8可以看出,图4的波形经db8小波分解后,细节cd1和细节cd2在26 ms处的幅值较之其他位置处的幅值也不突出,只有细节cd3在26ms处有局部突变值。再综合与其他小波的比较,db2小波更能从各个细节上反映出图4的波形在26 ms处的突变值。因此,采用db2小波作为去噪时的最佳母小波。
2.6 小波分解层数的确定
分解层数对小波去噪的结果影响重大。应根据信号的自然特性或合适的标准选择分解层数[19,20,21]。虽然有文献提出了计算分解层数的方法[22,23],但实际对信号z去噪效果表明,这些方法均存在一定的缺陷。
信号z的小波分解示意图如图9所示。其中,cdi为细节,cai为概貌,i=1,…,m,m为分解层数。图9中标记出了各个细节分量cdi和概貌cam所对应的频率范围。可见,cd1~cdm、cam的频率范围构成了整个可分辨的频率区间。
为了评价去噪效果,记
其中:di为信号z去噪后i处的幅值;zi为信号z在i处的幅值。R值反映了去噪后损失的噪声能量。
为了分析信号z的R值和分解层数的关系,根据图3(d)的产生过程,可令z为图3(d)表示的信号。图10为采用db2小波将图3(d)的信号分解为不同层数时,按照公式(3)计算R的结果。
由图10可以看出,图3(d)的信号经小波去噪之后,去除的噪声的能量变化并不是随着分解层数的增加而提高的,而是当分解为6层时R的取值成为一个拐点。可见,可以依据R的值作为判断分解层数的依据。然而,计算R的值需要先去噪,然后计算能量损失,这消耗太多的时间,在实际应用中并不方便。因此,希望能够有更加简洁的算法实现分解层数的计算。
为了弄清楚分解为6层之后能量损失逐渐平衡的原因,建立图3(d)信号分解为不同层数时,最后一层概貌能够识别的上限频率和R之间的对应关系,如表1所示。从表1中可看出,当分解层数高于6时,概貌能够识别的频率范围均在50 Hz之内。放大图3(e)的低频部分的幅度,如图11所示。由图11可以看出,在50 Hz附近的幅度为0,究其原因是由于原始泄漏电流在50 Hz附近的周期分量很突出(可由图3(b)观测出来),提取周期分量时这些成分被分离到周期分量的范围内,导致了图11中大量0值的出现。因此,当图3(d)的信号经小波分解后,若最后一层的概貌的上限频率在50 Hz附近后,即使再增加分解层数,去噪效果也不会有明显的提高。故,对于图3(d)表示的信号,可以将最后一层概貌能够识别的上限频率为50 Hz作为停止分解的频率值。
更具一般性,将50 Hz以变量fm代替,表征停止分解的频率。根据图9所示的分解示意图,可得出小波分解停止的依据如结论1所述。
结论1:采用小波变换去除信号z中的噪声时,若绝缘子泄漏电流采样率记为fs;小波分解层数记为m,且m>0;停止分解的频率记为fm,且fm>0。判断m是否为最佳值的依据是:
由结论1可以得到小波变换去除信号z中的噪声时,分解层数的计算公式,如推论1中的公式(4)所述。
推论1:采用小波变换去除信号z中的噪声时,若绝缘子泄漏电流采样率记为fs;停止分解的频率记为fm,且fm>0。小波分解层数m的计算公式为
证明:
又因为m为非负整数,所以公式(4)必成立。
2.7 小波阈值的选择
绝缘子泄漏电流的波形较为多样,比如:当绝缘子没有发生放电时,泄漏电流提取周期分量后,剩下的成分主要为噪声,没有明显的突变值;当绝缘子发生放电时,由于放电的冲击,有可能产生明显的突变值,应该予以保留。即,对于不同的泄漏电流波形应采用不同的阈值进行去噪。对图1(a)的泄漏电流去噪,由于此时没有放电冲击导致的突变值,应设置小波系数为0,这等效于直接将信号z归零。即,此时不必在进行小波变换。对于图3(a)的泄漏电流阈值,由于有放电冲击导致的突变值,就不应该将小波系数设置为0,而应根据泄漏电流的特征选择合适的阈值。经过比较,试验中采集的泄漏电流存在突变值时,采用sqtwolog阈值去噪时效果较好。
3 去噪效果验证
按照第2部分所述的方法对图1(a)的泄漏电流去噪。
首先,采用快速傅里叶变换将图1(a)的泄漏电流变换到频域。
其次,根据公式(2)设置阈值提取周期分量。其中,令调节因子k=1。提取出来的周期分量的幅度谱主要为基波分量和30 k Hz处的固有频率噪声。消除固有频率噪声后的波形如图12(a)所示。
提取周期分量之后剩下成分的时域波形如图1(d)所示。由图1(d)可知,这一部分成分没有值得保留的突变分量,按照2.7节对小波阈值的讨论,将小波系数设置为0进行去噪。即,将这一部分归零。因此,图12(a)即为去噪的结果。
为了对比,采用sqtwolog阈值对图1(d)的信号进行去噪。首先,采用db2小波对图1(d)信号进行分解。fs=300 k Hz,由图1(b)可知,图1(a)的周期分量集中于50 Hz处,因此,取fm=50 Hz。将fs和fm的取值代入公式(4),计算得到分解层数m=11。即,将图1(d)的信号分解为11层,得到11个细节和第11层概貌。取sqtwolog阈值,并根据对各个细节噪声方差的估计,进一步调整sqtwolog阈值后,对每个细节进行硬阈值处理,得到量化结果。由量化后的细节和概貌重构得到z的去噪结果,如图12(b)所示。由图12(a)的信号和图12(b)的信号叠加得到最终去噪结果如图12(c)所示。
由图12(c)可知,去噪后的泄漏电流仍然含有大量的噪声,而图12(a)的去噪效果平滑的多。即,图12(a)的去噪结果更加可取。这也验证了所提方法的有效性。
按照第2部分所述的方法对图3(a)的泄漏电流去噪。
首先,采用快速傅里叶将图3(a)的泄漏电流变换到频域,其幅度谱如图3(b)所示。
其次,根据公式(2)设置阈值提取周期分量。其中,令调节因子k=19。周期分量的幅度谱如图3(c)所示。由图3(c)可以看出,周期分量主要为基波和奇次谐波,其中的固有频率噪声被阈值去除了。图3(c)的时域波形如图13(a)所示。
提取周期分量之后剩下的成分如图3(d)所示。由图3(d)可以看出,成分中包含了明显的突变值。因此,采用sqtwolog小波阈值对图3(d)的信号去噪。采用db2小波对图3(d)的成分进行分解。fs=10 k Hz,由图3(b)可知泄漏电流在50 Hz处存在较大的周期分量,因此,取fm=50 Hz,将fs和fm的取值代入公式(4)得分解层数m=6。即,将图3(d)的信号分解为6层,得到6层细节和第6层概貌。取sqtwolog阈值,并根据对各个细节噪声方差的估计,进一步调整sqtwolog阈值后,对每个细节进行硬阈值量化。由量化后的细节和概貌重构得到z的去噪结果,如图13(b)所示。由图13(a)和图13(b)的信号重构泄漏电流信号得到图3(a)的去噪结果,如图13(c)所示。
为了对比,图3(d)的信号在小波去噪时设置小波系数为0,最终的去噪结果就是图13(a)所示的波形。
由图13(a)和图13(c)可以看出,图13(c)的去噪结果含有明显的突变值,反映了放电的冲击结果。而图13(a)的去噪结果却大量的消除了这些成分,因此,图13(c)的去噪结果更可取。这也验证了所提方法的有效性。
4 结论
在线泄漏电流 篇5
金属氧化物避雷器 (以下简称MOA) 具有无间隙, 无续流等优异的技术性能逐渐取代其他类型避雷器。避雷器是保证电力系统安全运行的重要保护设备之一, 主要用来限制由线路传来的雷电过电压或由操作引起的内部过电压。目前, 电力系统中所用的避雷器绝大部分是MOA, 其优良的伏安特性是电网安全运行的重要保证。为了保证MOA自身的安全运行, 我们就必须对其进行定期的检测。目前对MOA的检测可以分为两类, 一类是带电检测, 方式主要有带电测试运行电压下的泄漏电流、红外测量等, 另一类是停电试验, 项目主要有测量绝缘电阻, 测量直流1mA时的临界动作电压测量并测量0.75下的泄漏电流, 测量运行电流下的交流泄漏电流。两类检测方法互相补充, 可以有效地判断MOA的运行状态, 而测量直流1mA时的临界动作电压并测量0.75下的泄漏电流能有效地检查MOA的阀片是否受潮劣化变质及确定其动作性能是否符合要求, 但是, 由于现场的运行环境、气候条件和测量泄露电流时存在空间耦合等影响, 往往会造成试验数据的偏差, 从而产生误判断, 因此, 在现场试验数据产生超标的时候, 应综合分析现场的干扰因素, 采取措施消除干扰, 得出正确的试验数据。
2 泄漏电流影响因素
通常情况下的预防性试验, 主要检查避雷器的内部绝缘状况, 但当外部因素, 如气候条件、设备表面脏污、不当的接线方式等加入后会影响测试结果而造成误判断。按测试导则推荐的高压侧测量电流接线方法, 并尽可能增大高压引线与避雷器的夹角。
从表1中可以看出当高压引线与避雷器二者之间的夹角小于70°时, 测出的75%U1mA的泄漏电流大于50μA, 而规定测出的泄漏电流不能大于50μA。产生这个问题的原因是避雷器做直流泄漏电流时, 高压引线与避雷器之间存在空间的电阻耦合。下面从空间分离、单元电偶极子、并用ANSYSY仿真不同的角度产生的电位电场分布等方面对泄漏电流的影响进行具体的分析。
2.1 空间分离
空间分离是抑制空间辐射骚扰和感应耦合骚扰的有效方法。通过加大骚扰源和接收器 (敏感设备) 之间的空间距离, 使骚扰电磁场到达敏感设备时其强度已衰减到低于接受设备敏感度门限, 从而达到抑制电磁干扰的目的。由电磁场理论可知:在近区感应场中, 场强分布按undefined衰减。远区辐射场的场强分布按undefined衰减, 因此空间分离实质上利用干扰源的电磁场特性有效地抑制电磁骚扰。
2.2 单元电偶极子
根据波长的计算公式λ=vt可知:
λ=6.0×106m>>l避雷器
故可把避雷器看成是一根载流导线, 即单元电偶极子。按照电磁场理论中的有关知识, 可得电偶极子周围空间中的磁矢量为:
undefined
假设单元电偶极子中的电流为:
i (t) =lmsin (ωt+φ)
可求出磁场为:
undefined
利用电磁场基本方程可以解得电场为:
undefined
由此可以得到单元电偶极子的辐射电磁场分量表示式可知:
undefined
由于式中各项分母中所含的Br方次不同, 在近距离内, Br方次高的项将起主要作用, 而在远距离处, Br方次低的项将起主要作用, 因此可根据其特点, 将单元电偶极子的辐射电磁场分为近区场和远区场。
由近区场的范围Br<<1, 或r<<λ知, 高压引线和避雷器之间的场为近区场, 其单元电偶极子所激发的近区场符合静态场的基本规律, 这意味着近区只有在电场和磁场之间的能量交换, 没有能量输出, 即没有辐射。因此近区场也称为感应场。
由于是近区场, 上式可化简为:
undefined
故随着θ角的增大, undefined逐渐减小 (从下面的电压和电场分布图可以看出来) , 即对泄漏电流的影响越来越小, 测出的泄漏电流值越接近真实值。
2.3 ANSYS仿真结果及分析
2.3.1 ANSYS软件介绍
ANSYS软件是融结构、热、流体、电磁、声学于一体的大型有限元分析软件, 拥有丰富和完善的单元库、材料模型库和求解器。ANSYS程序是一个功能强大、灵活的设计分析及优化软件包。该软件可浮动运行于从PC机、NT工作站、UNIX工作站直至巨型机的各类计算机及操作计算机中, 数据文件在其所有的产品系列和工作平台上均兼容。其多物理场耦合的功能, 允许在同一模型上进行各式各样的耦合计算, 如:热-结构耦合、磁-结构耦合以及电-磁-流体-热耦合。ANSYS有限元分析软件具有强大的功能, 其主要的技术特点为:
1) 能实现多场及多场耦合分析的软件;
2) 实现前后处理、求解及多场分析统一数据库的一体化大型FEA分析软件;
3) 具有多物理场优化功能的FEA分析软件;
4) 具有中文界面的大型通用有限元分析软件;
5) 具有强大的非线性分析功能;
6) 具有使用于不同的问题和硬件配置的多种求解器;
7) 支持异种异构功能网络浮动, 在异种、异构平台上支持界面统一, 数据文件通用;
8) 强大的并行计算功能, 支持分布式并行和共享内存式并行;
9) 多种用户网络划分技术。
2.3.2 仿真结果分析
仿真计算结果显示, θ=90°时, 高电场区域主要集中在被试避雷器的顶部, 其它部位场强很低, 不会对75%U1mA电流的测量产生影响。随着θ角的减小, 高电场区域逐渐向试品靠近, 试品周围的场强越来越大, 对75%U1mA电流的测量产生的影响越来越大, 导致测出的泄漏电流值越来越不接近真实值。这个仿真计算结果与前面的分析吻合。
3 结论
1) 进行MOA直流泄漏电流测量时, 高压引线对MOA底座产生的极化电流干扰, 会使测量结果产生偏差, 导致误判断。
2) 高压引线与被试MOA的夹角≥90°时, 干扰导致的误差相对较小;小于90°后, 随角度的不断减小误差越来越大。
3) 用ANSYS仿真的结果证实了实际测量和理论分析的正确性。
摘要：针对氧化锌避雷器 (MOA) 直流泄漏电流测量中出现因干扰导致的超差问题, 进行了分析计算。提出空间电导电流干扰是导致泄漏电流超差的原因, 现场试验中要尽量使高压引线与MOA夹角接近或等于90°。用ANSYS工程电磁场分析软件进行的仿真计算结果证实了上述结论的正确性。
关键词：避雷器,泄漏电流,夹角,空间分离,耦合
参考文献
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在线泄漏电流 篇6
某500kV变电站的35kV避雷器型号为YH5WZ-51/134,于2012年6月投运,交接试验数据合格。某日,B相避雷器泄漏电流突增至0.5mA,约为正常相的2倍(A、C相避雷器泄漏电流为0.23mA)。当晚即对该故障相避雷器和正常相避雷器进行了红外测温和全电流、阻性电流试验。全电流、阻性电流试验结果见表1。
mA
由表1可知,B相避雷器全电流约为A、C相的2倍,阻性电流约为A、C相的20倍。由此可初步判断,避雷器内部受潮导致绝缘降低。
由红外图谱(如图1、图2所示)可知,B相避雷器最高温度为21.1℃,热像特征为局部发热,存在明显发热点;而正常相(A相)最高温度为16.3℃,热像均匀,无明显发热点。
综上,可判定B相避雷器存在阀片受潮或老化缺陷。由于情况紧急,因此当晚即将故障避雷器退出运行。
2 故障查找及原因分析
2.1 试验数据分析
2.1.1 红外图谱分析
B相避雷器的温升为:
相对温升为:
相对温升为:
式中,τ1为发热点温度;τ2为正常相对应点的温度。
根据DL/T 664—2008《带电设备红外诊断应用规范》中关于金属氧化物避雷器的电压致热型缺陷诊断判据的描述,当温升K>1℃,相对温升δt>20%时,即可判定避雷器阀片受潮或老化。
2.1.2 避雷器全电流、阻性电流试验数据分析
由表1可知,B相(故障相)避雷器的全电流为正常相平均数的1.8倍,阻性电流为正常相平均数的19.5倍。根据国家电网公司颁布的《避雷器管理规范》,当测量运行电压下全电流、阻性电流增加1倍时,即可判定避雷器存在内部受潮故障,应停电检查。
2.1.3 避雷器绝缘试验数据分析
停电后对避雷器进行了绝缘试验,发现绝缘电阻只有205MΩ,远小于《避雷器管理规范》中要求的2 500MΩ,这表明避雷器内部受潮导致绝缘电阻降低。
2.2 解体检查分析
为了进一步确认故障原因,对故障避雷器进行了解体检查。该避雷器为有机复合外套氧化锌避雷器,外套由有机复合物浇筑而成,内部是绝缘筒,材质为环氧树脂。绝缘筒内部由11个氧化锌阀片自上而下串联构成,顶部有1个长约10cm用来支撑、固定氧化锌阀片的金属垫高件。绝缘筒内部没有压紧弹簧,氧化锌阀片的压紧是由绝缘筒上下的2个圆柱形端子通过螺纹拧紧来实现的。避雷器内部结构如图3所示。
此外,绝缘筒内部的金属垫高件内壁上有水珠,阀片有受潮痕迹。进一步解体发现,避雷器顶端的有机复合物较薄(约2mm),未将绝缘筒完全浇筑在有机物内;绝缘筒与圆柱形端子之间靠螺纹接触,是硬接触,不能完全阻止水汽进入;避雷器底部的有机复合物较厚(约8mm)。
综上,生产过程中绝缘筒浇筑时定位发生偏差,导致避雷器顶部有机复合物厚度过小,底部厚度过大(按工艺要求,顶部与底部的浇筑厚度以5mm为宜),阴雨天气时,避雷器不能起到防潮作用,水汽进入使阀片受潮,导致极间绝缘电阻骤降,最终致使泄漏电流突增。若内部受潮继续加重、极间绝缘电阻继续降低,则会造成避雷器击穿甚至爆炸。
3 结论和防范措施
确定B相避雷器存在故障后对其进行了更换,投运后测得其泄漏电流为0.24mA,运行正常。该35kV避雷器故障的直接原因是密封不良导致阀片受潮,反映出生产厂家在制造工艺方面存在不足,浇筑过程中对绝缘筒没有采取可靠的定位措施,致使该批次避雷器都存在密封不良的隐患,具有家族缺陷产品的特征。为此,建议厂家严把质量关,从制造工艺、产品设计等方面采取有效措施确保制造质量。为了避免再发生此类事故,采取以下防范措施。
(1)对运行中的硅橡胶避雷器特别是该型号、该厂家产品进行重点巡视,尤其是潮湿天气后应加强对泄漏电流的监视,重点关注泄漏电流突增的避雷器,并利用红外成像仪加强对硅橡胶避雷器的带电检测,若发现发热现象则应及时上报,以防故障进一步发展。
(2)做好该型号避雷器备品备件的管理,确保故障发生后能够及时消缺,及时恢复设备正常运行。
摘要：介绍某500kV变电站35kV氧化锌避雷器泄漏电流突增情况,通过分析避雷器红外图谱和阻性电流试验数据,结合避雷器解体检查结果,认定泄漏电流突增原因是避雷器内部受潮,并提出防范措施。
关键词：氧化锌避雷器,泄漏电流,内部受潮
参考文献
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在线泄漏电流 篇7
针对雾凇的形成条件, 本文在实验室人工模拟试验系统下分别研究绝缘子在各种雾凇环境下的闪络现象与过程, 并采集闪络过程中绝缘子表面的泄漏电流, 在对比分析当前泄漏电流检测方法的基础上, 将递归分析理论引入对泄漏电流的分析之中, 得到泄漏电流时间序列的递归图及其定量指标, 根据递归图拓扑结构和纹理差异以及相应的递归定量指标表征了绝缘子运行状态与雾凇环境因素的关系, 为绝缘子运行提供了一种可视化的检测方法。
1 试验系统与方法
绝缘子雾凇闪络试验装置如图1所示。试验以单片硅橡胶绝缘子为试样, 采用无水乙醇清洗试样表面并置于干燥容器室温干燥24 h, 然后垂直悬挂于人工雾室中。采用循环冷凝系统将雾室温度控制为-15℃, 待试样温度与环境温度相一致时, 采用超声波盐雾发生装置将Na Cl盐溶液雾化并注入雾室, 盐雾电导率为1.0~5.0 ms/cm, 注入速率为2.1 cm3/min, 雾室内的风速小于1.0 m/s。当雾室相对湿度达到100%饱和时, 将绝缘子在雾室中所设定的实验条件分别维持3 h, 5 h, 9 h和15 h, 然后分别施加30 k V/ms工频交流电压, 采用高速摄像机记录绝缘子表面的雾凇积聚及闪络过程中表面放电现象。采用多功能数据采集卡 (PCI-9111DG/HR) 采集闪络过程流过绝缘子表面的泄漏电流, 采样率为5.0 k Hz。
2 试验结果与讨论
2.1 绝缘子表面雾凇状态
绝缘子表面雾凇形态如图2, 3所示。盐雾中无数0℃以下而尚未结冰的过冷雾滴在伞群表面不断积聚冻结形成雾凇沉积物和雾凇层。雾凇中雾滴与雾滴间的空气间隙很多, 呈现典型的白色外表和粒状结构, 其主要特征为:粒径很小, 比重较轻, 内聚力较差, 结构蓬松, 中间有大量气孔。
从图2, 3中可知, 由于伞群结构的不同, 伞群上、下表面雾淞在形成过程、形态、覆盖量以及物理性质上存在较大的差别。随着盐雾的注入, 伞群上表面从靠近护套部位开始逐渐形成微霜, 雾滴不断冻结沉积, 局部出现粒状雾凇并且逐渐增加, 随着注入时间的增加, 伞群上表面被雾凇包裹, 雾凇变得松散柔软, 厚度不断增大。伞群下表面开始形成离散的微小冰花, 伴随雾滴的粘附, 微小冰花的分布密度不断增大, 当盐雾注入时间继续增加时, 附着的冰花不断增大但仍为离散状态。所用Na Cl溶液浓度越高, 相同时间内在绝缘子表面形成的雾凇层越薄, 但雾凇结构更加紧密。
2.2 雾凇闪络现象与过程
雾凇环境下绝缘子的闪络放电现象与过程如图4所示。将开始施加电压的时刻记为0时刻, 则雾凇闪络可分为以下6个阶段。
(1) 阶段Ⅰ:雾凇在交变电场作用下融化, 润湿绝缘子表面并形成导电层。由于雾凇粒径小且结构蓬松, 在外加交流电压作用下, 带电粒子发生振动而产生热效应, 导致绝缘子表面的雾凇融化并形成导电层, 引发泄漏电流流过绝缘子表面。随着润湿程度和外加电压的增加, 泄漏电流逐渐增大。在绝缘子表面完全湿润后, 在泄漏电流产生的焦耳热作用下, 雾凇的融化速度加快, 进一步降低表面电阻, 增大泄漏电流。
(2) 阶段Ⅱ:随着电压的升高和表面泄漏电流的增大, 在绝缘子伞群边缘部位开始出现微弱的电晕放电点, 并伴随有间断可闻的放电声音。从图3中可知绝缘子结构导致表面雾凇分布状况存在差异, 因此泄漏电流形成的路径和电流密度不同, 使得绝缘子表面受到的泄漏电流热效应也存在差异。在绝缘子表面边缘, 雾凇层较薄, 导电层形蒸发速度较快, 容易形成干燥区, 进而改变绝缘子表面的电场分布, 同时边缘地带表面曲率半径较小, 局部电场强度较大, 容易最先形成微弱的电晕放电。
(3) 阶段Ⅲ:电晕放电不断发展。由于电极附近电流密度较大, 泄漏电流流过产生较多的焦耳热, 导电层形蒸发速度较快, 在电极部位曲率半径较小的地带也出现多处可见放电点, 且亮度较前一阶段增强, 放电声音持续可闻。
(4) 阶段Ⅳ:随着绝缘子伞群表面干燥区的形成和外加电压的增加, 当局部电场强度达到空气的击穿场强时, 干燥区就会产生局部放电和电弧。绝缘子表面电弧瞬间产生的位置是随机的。绝缘子表面导电层及形成的干燥带可以近似等效为电阻串联组成, 由于表面雾凇分布的不均匀以及不断融化同时不断的蒸发现象的发生, 干燥带的形成位置不断变化, 因此绝缘子表面电弧瞬间产生的位置存在随机性。
(5) 阶段Ⅴ:局部电弧产生后, 由于电弧的下降型伏安特性且电阻较干燥区小, 使绝缘子表面总电阻显著降低, 泄漏电流出现突然增加现象, 局部电弧的出现使绝缘子表面的电位重新分布, 当其他干燥区的电场强度足以使空气发生碰撞电离时, 产生新的局部电弧, 即局部电弧可能多处同时产生。随着外加电压的进一步增加, 由于绝缘子表面污层电解质的正温度系数影响和局部电弧的下降型伏安特性, 泄漏电流将增大, 使得提供给电流的能量增加, 电弧温度升高, 有利于电离过程的发展, 最终导致局部电弧伸长。
(6) 阶段Ⅵ:局部电弧向前延伸至另一处局部电弧时, 将汇集在一起形成更长的局部电弧并继续延伸, 当局部电弧长度发展至总放电路径长度的60%~80%时, 局部电弧将快速向前发展至绝缘子闪络。
绝缘子下表面各处局部电弧向前伸长过程中最初都是贴着绝缘子下表面向前延伸, 但当局部电弧延伸至绝缘子边缘时, 局部电弧的发展出现两种情况:一是沿着绝缘子上表面继续向前延伸, 另一种则是逐渐飘离绝缘子表面形成空气间隙电弧向上发展。局部电弧漂移成空气间隙电弧向上延伸并发生串接时, 被短接的绝缘子片爬电距离内的所产生的所有局部电弧都将瞬间熄灭。这主要是由于绝缘子爬电距离被短接瞬间, 被短接部位的电场强度急剧减小, 无法维持局部电弧的燃烧。
2.3 雾凇闪络过程泄漏电流时频分析
泄漏电流作为沿面放电和绝缘子绝缘性能的集中体现, 涵盖了丰富的有关污闪形成全过程的状态信息。在表面绝缘较好或雾凇形成的导电层完全湿润绝缘子表面时, 无电弧放电存在, 电流为表面阻性污层电流, 幅值很小;当表面绝缘性能下降, 有电弧产生, 在一个周波内, 既有其值较小的污层电流, 又有其值较大的电弧电流;当电弧放电不断增强, 周波内无熄弧或者零休存在, 电弧持续燃烧, 电流变成电弧电流, 发生闪络。雾凇闪络发展6个阶段的泄漏电流波形及其频谱特征如图5—10所示。
(1) 阶段I:泄漏电流主要为阻性电流, 波形呈现为发生了一定畸变的正弦波, 峰值在0.5 m A左右。此时绝缘子表面层雾凇卡是融化, 表面形成导电通道, 但没有干燥带放电发生。
(2) 阶段II:电流波形为近似三角的锯齿波, 电流信号峰值达到1 m A。此时绝缘子表面完全湿润, 形成良好的导电通道, 实验中可以听到微弱的放电声音, 表明有微弱的放电发生。
(3) 阶段III:此时在第二阶段电流信号的顶端开始出现叠加脉冲, 脉冲峰值可以达到3 m A。在绝缘子片上表面可以看到一些点放电现象发生 (电晕放电) , 并伴随有持续的放电声音。此时的峰值叠加尖端脉冲即为电晕放电信号。
(4) 阶段IV:泄漏电流开始出现近50 m A的脉冲峰值, 此时的电流基波也呈现尖端脉冲的形状。实验中可以观察到, 在这个阶段绝缘子表面开始出现干燥带放电现象, 放电位置不断移动变化但始终不曾间断, 其中不时出现较为强烈的电弧放电。
(5) 阶段V:此时为闪络前的放电阶段。在绝缘子上、下表面均可以观察到多处强烈的电弧放电, 且放电强度不断发展, 电弧不断连接拉长。此时泄漏电流峰值急剧增大, 达到100 m A以上。由于此阶段放电相对稳定, 没有出现峰值突出的脉冲。
(6) 阶段VI:闪络阶段。局部电弧逐渐连接伸长, 最终跨接两电极, 绝缘子表面发生闪络。
在污闪实验中, 泄漏电流随时间总体上呈现不断增加的趋势, 在起始阶段, 电流值平稳, 少有冲击起伏, 在电弧产生发展阶段, 电流冲击起伏越来越明显, 到临闪阶段, 出现非常大的放电脉冲。每次的放电脉冲过后, 都会出现短期的小电流, 这是因为放电脉冲导致了绝缘子表面变干燥, 而后污层受湿和干带形成需要时间, 在此期间绝缘性能恢复, 泄漏电流比较小且平稳。
2.4 泄漏电流递归分析表征雾凇闪络
(1) 递归图定性检测绝缘子雾凇闪络。由于泄漏电流时间序列中包含大量工频信号, 对进行非线性分析产生负面的影响。由于放电电流频带一般高于工频, 因此可以采用小波变换多分层理论对电流信号进行分解, 滤去工频分量。采用时间序列相空间重构方法对重构后的泄漏电流时间序列进行递归分析, 得出雾凇闪络过程中递归图的变化。在雾凇闪络起始的前3个阶段, 大多数递归点均匀、平行于主对角线分布, 只有少量递归点以杂散的形式存在, 表明泄漏电流具备较强的周期性变化, 绝缘子表面放电主要是随机性的放电, 而没有发生剧烈变化, 并且放电之间的相关性较差。而在后期递归图拓扑结构发生显著的变化, 出现多个类似“十字”的空白地带, 递归点在各个空白地带之间进行密集分布, 递归点分块的交替变化有效表征了绝缘子表面放电发生的阶段性突变, 反映了电弧放电通道的形成、熄灭与再次形成的过程, 正是由于表面放电的这种交替变化才能最终在某一个放电通道形成贯穿金具两端的闪络电弧。
(2) 泄漏电流递归定量指标。雾凇闪络发展各个阶段的递归定量指标如图11所示。随着闪络各个阶段的发展, 递归率 (RR) 和确定性 (DET) 均呈现下降的趋势。该变化特征表明随着绝缘子表面放电的发展, 泄漏电流中具有规律性的组分逐渐减少, 不确定性组分逐渐增加, 表面放电从起始的随机发生的微小火花放电经过弱的电弧放电, 最终形成稳定、强烈的放电通道。
3 结束语
针对雾凇环境引发的绝缘子闪络事故, 基于雾凇闪络现象的观察采用递归分析方法分析泄漏电流的非线性特征, 监测并揭示了绝缘子在雾凇环境下的闪络过程与机理, 结果表明:电导率较高的雾凇覆层容易引发绝缘子表面发生闪络;在雾凇覆盖绝缘子表面初期较易引发绝缘子闪络;泄漏电流的递归图变化定性表征了绝缘子雾凇闪络发展各个阶段的表面放电特征, 并且递归定量分析进一步增强了对闪络过程的监测以及对闪络机理的理解。
摘要：绝缘子的运行状态直接关系输变电线路的安全运行。由于泄漏电流贯穿于绝缘子运行始终, 能够直接反映绝缘子表面状态及放电特征。在实验条件下模拟雾凇环境, 以硅橡胶绝缘子为试样, 将其悬挂于雾凇环境下不同时间, 雾凇即在绝缘子表面凝结, 然后分别施加电压至发生闪络。通过高速摄像机记录闪络现象和过程, 采用递归分析法研究泄漏电流的非线性特征, 将闪络发展过程中泄漏电流的内在变化在递归图及其定量指标中表征出来, 结果表明泄漏电流的非线性特征变化与闪络过程中绝缘子表面放电现象具有很好的一致性, 有效揭示了绝缘子雾凇闪络过程的发展以及闪络发生的机理, 从而提高户外绝缘子运行的可靠性与准确性。
关键词：绝缘子,雾凇闪络,泄漏电流,递归特征,状态检测
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