关键词：
局部放电
信噪分离
聚类
模糊逻辑
模式识别
摘要：
随着现代化的快速推进,我国输电线路总长度逐年增加,电力电缆作为输配电系统的重要组成部分,其运行可靠性是国家电力安全的重要保证。电缆系统(包括中间接头和终端)发生故障多由绝缘缺陷引起,对其进行局部放电检测是反映电力电缆绝缘状态的重要技术手段。但复杂的检测环境常常伴随着大量的噪声干扰,局部放电信号幅值往往十分微弱,甚至会低于噪声,此时如果没有把噪声信号分离出去,那么对绝缘状态分析将无从谈起,或者对电缆绝缘状态分析发生误判。针对信噪分离困难的问题,本文重点研究了一种基于密度峰值聚类(DPC)算法的信噪分离方法,并根据局部放电信号固有特性对DPC聚类算法加以改进,将不同源的信号簇进行分离,通过分析子簇特征,使用模糊逻辑工具完成对电缆绝缘的故障诊断。最后,设计了局部放电在线监测终端软件系统,终端用于实时显示特征图谱和最终的诊断结果,以避免传统局部放电离线检测导致的多次停电问题。本文主要工作如下:
首先,本文讨论了电力电缆局部放电信号监测技术的研究现状,对局部放电检测的不同技术路线进行了阐述。深入研究了局部放电产生机理和绝缘状态评估模型,并对局部放电产生过程进行了推导。电缆中间接头是电缆系统发生局部放电现象的高发部位,也是局部放电研究的典型对象,本文利用XFdtd仿真软件,对带有不同缺陷的电缆中间接头局部放电信号进行了仿真,并对得到的局部放电信号进行了时频特征分析、电场特征分析,为后续分离算法设计奠定了基础。
然后,研究了局部放电信号和噪声的分离方法,主要包括脉冲特征的提取、PCA降维、聚类分析以及信噪分离四个部分。信噪分离依据同源信号形状的相似性,对信号形状特征进行提取,通过PCA降维映射至二维平面,接着通过基于熵的DPC聚类对其进行分类。每个子簇由不同类型的信号构成,通过分析子簇信息判断出该簇是否由局部放电信号或噪声组成。这样,一个混叠的局部放电信号分析问题被分解为对子簇的分析问题,通过对子簇特征图谱进行Weibull函数拟合,获得了局部放电信号识别和绝缘诊断的参数。聚类结果表明,改进的DPC分离算法比其它聚类算法更有效,该分离算法不仅可以完成局部放电信号与噪声分离,也可用于完成不同缺陷产生局部放电信号的分离。同时,针对电缆运行环境中存在的不同类型的噪声,设计了相应的噪声抑制算法。
最后,搭建了基于模糊逻辑的局部放电识别和绝缘诊断系统,深入研究了识别系统和绝缘诊断系统的参数选取问题。详细分析了整个局部放电诊断系统的搭建过程,并重点分析了隶属度函数的划分、规则库的建立问题。接着设计了局部放电在线监测终端软件系统,监测终端采用Zynq-7000系列处理器,实现了基于Linux操作系统的信噪分离程序、数据传输驱动程序、脉冲提取程序和控制系统程序的设计,并采用Qt框架和Qcustom Plot组件实现了PRPD图谱、PDHD图谱、TF图谱等特征图谱的设计,局部放电识别和绝缘诊断的最终结果以可视化的界面进行展示,最后通过5G网络将诊断结果发送给运维人员。通过对监测终端的现场试验验证,结果表明设计的在线监测系统满足实际电力电缆绝缘诊断的需求。
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