一种电力变压器局部放电信号在线就地分析方法与流程

文档序号:23066978发布日期:2020-11-25 17:53阅读:159来源:国知局

本发明涉及电力设备局部放电在线监测领域,具体涉及一种电力变压器局部放电信号在线就地分析方法。

随着变电站智能化发展,变电站一次主设备电力变压器局部放电在线监测就地装置成为设备智能化的重要组成部分。目前电力变压器所使用的局部放电在线监测就地模块具备变压器的局部放电信号采集、处理、上传等功能,安装在就地设备舱或汇控柜内;就地设备舱或汇控柜就地靠近变压器安装。由于变压器本体及其周围环境对在线监测装置的信号造成干扰,同时由于高频、特高频信号本身频率特性导致信号在采集-传递-处理过程中衰减较大,影响在线监测就地模块信号分析结果。并且现有的算法分析准确率不高,往往需要工程人员结合装置分析结果、历史数据、运行经验和周围环境情况综合判断放电情况。



技术实现要素:

本发明要解决的技术问题是提供一种电力变压器局部放电信号在线就地分析方法,通过将传感器采集的数据进行就地分析处理,解决高频信号快速衰减问题,通过采用时域特征值计算和小波包分解树节点能量矩阵奇异值提取能量特征参数的方法,解决现有算法分析准确度不高的问题。

为了解决所述技术问题,本发明采用的技术方案是:电力变压器局部放电信号在线就地分析方法,包括以下步骤:

s01)、通过超高频局部放电传感器单元采集电力变压器的放电信号,对采集的信号进行模/数转换,并压缩和存储数字信号;

s02)、采用时域特征提取算法和小波包变换算法相结合的方法对存储的数据进行特征量提取,其中时域特征提取算法计算放电信号的偏斜度和峭度,小波包变换算法计算放电信号的能量特征;

s03)、将提取的多个参量进行阈值判断,并与正常运行变压器对应的采集信号进行分析、比对,综合判断有无放电。

进一步的,采用时域特征提取算法对存储的数据进行特征量提取的过程为:

s21)、对放电信号做取绝对值处理,然后计算偏斜度和峭度;

偏斜度计算公式为:

峭度计算公式为:

其中xi为放电信号电磁波单次波形的幅值的绝对值,为幅值绝对值的均值,n表示放电信号电磁波波形的个数。

进一步的,采用小波包变换算法对存储的数据进行特征量提取的过程为:

s22)、对放电信号进行小波包分解,获取小波包分解树中每个节点的小波系数,求解每个节点小波系数的能量,求得节点能量ex;

其中,x表示每个节点的小波系数,xt表示x的转置,n表示小波系数的长度,小波包分解所有节点的能量构成该信号的节点能量向量;

s23)、对超高频放电信号进行小波包分解能到能量矩阵如下:

矩阵表达式中n表示每个信号分解为n个节点,m表示超高频信号的个数,ei,j表示第j个超高频信号经过小波包分解后第i个小波节点的小波系数能量;

s24)、计算能量矩阵e的奇异值,根据奇异值大小得到信号能量的特征向量。

进一步的,步骤s02、s03在电力变压器局部放电信号采集端就地进行。

本发明的有益效果:本发明接收安装在变压器本体上的局部特高频传感器的数字信号,并就地进行信号特征值分析计算,大大降低数据传输过程中的衰减,采用时域特征值计算和小波包分解树节点能量矩阵奇异值提取能量特征参数的方法,获得变压器内部局部放电准确情况,解决现有算法分析准确度不高的问题。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明作进一步的说明。

实施例1

本实施例公开一种电力变压器局部放电在线就地分析方法,由于局放信号的非线性、非平稳性和较强的时变性,传统的特征值提取方法对于处理此类信号时有一定的局限性。本发明采用时、频域分析结合的特征值提取算法,对放电信号进行分析诊断是否存在局部放电及放电类型。

本方法包括以下步骤:

s01)、通过超高频局部放电传感器单元采集电力变压器的放电信号,对采集的信号进行模/数转换,并压缩和存储数字信号;

s02)、采用时域特征提取算法和小波包变换算法相结合的方法对存储的数据进行特征量提取,其中时域特征提取算法计算放电信号的偏斜度和峭度,小波包变换算法计算放电信号的能量特征;

s03)、将提取的多个参量进行阈值判断,并与正常运行变压器对应的采集信号进行分析、比对,综合判断有无放电。

具体的,采用时域特征提取算法对存储的数据进行特征量提取的过程为:

s21)、对放电信号做取绝对值处理,然后计算偏斜度和峭度;

偏斜度计算公式为:

峭度计算公式为:

其中xi为放电信号电磁波单次波形的幅值的绝对值,为幅值绝对值的均值,n表示放电信号电磁波波形的个数。

具体的,采用小波包变换算法对存储的数据进行特征量提取的过程为:

s22)、对放电信号进行小波包分解,获取小波包分解树中每个节点的小波系数,求解每个节点小波系数的能量,求得节点能量ex;

其中,x表示每个节点的小波系数,xt表示x的转置,n表示小波系数的长度,小波包分解所有节点的能量构成该信号的节点能量向量;

s23)、对超高频放电信号进行小波包分解能到能量矩阵如下:

矩阵表达式中n表示每个信号分解为n个节点,m表示超高频信号的个数,ei,j表示第j个超高频信号经过小波包分解后第i个小波节点的小波系数能量;

s24)、计算能量矩阵e的奇异值,根据奇异值大小得到信号能量的特征向量。

本实施例中,步骤s02、s03在电力变压器局部放电信号采集端就地进行。就地进行信号特征值分析计算可以大大降低数据传输过程中的衰减。

本实施例中,步骤s03的判断结果传输至通信单元,结合变电站其他的运行数据,给出有无局部放电及放电类型的结论并向外输出。本发明将分析结果经光纤通讯接口以iec61850标准发送至变电站辅助设备集中监控系统,或经无线通信模块发送至汇聚/接入节点,按需上传至数据中台,极大提升现场检修智能化水平。

本方法在功能方面可以减低数据传输过程中的衰减,提高局部放电分析的准确度。在安装运维方面,安装回路简化,就地靠近变压器安装,减少了就地模块与变压器之间电缆的使用,也减少了现场光缆的敷设使用;运维方便,实现就地化布置,局放信息实现就地化采集,大幅度减少现场施工和调试的工作量,提高检修人员工作效率。

以上所示,只为本发明之较佳实施例,并非以此限制本发明的实施范围,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本专利技术原理的前提下,还可以做出若干改进和替换,这些改进和替换也应视为本专利的保护范围。

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