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  • 頭條變電站特高頻局部放電定向的新方法
    2020-09-27 作者:周南、羅林根、宋輝、盛戈皞、江秀臣  |  來源:《電工技術學報》  |  點擊率:
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    導語上海交通大學電氣工程系的研究人員周南、羅林根、宋輝、盛戈皞、江秀臣,在2019年第15期《電工技術學報》上撰文指出(論文標題為“基于最大似然估計的變電站特高頻局部放電定向方法”),局部放電是電力設備絕緣劣化的早期征兆,其準確檢測對電力設備安全穩定運行有重要意義。 現有研究側重于對局部放電脈沖波形進行分析與處理,來解決變電站現場局部放電信號信噪比低、易受干擾的問題,從而提高定向準確度。該文將局部放電定向問題轉換為統計分析問題,利用概率統計中的最大似然估計法實現了低信噪比環境下的特高頻局部放電準確定向。 仿真分析計算及變電站電氣試驗結果證明,該方法能提高局部放電定向精度,特別是在干擾較多、信噪比較低的變電站環境下(信噪比約5 dB),定向精度高于傳統多信號分類(MUSIC)算法約20%。該文為利用概率統計方法解決局部放電定向問題提供了新思路。

    電力設備絕緣介質部分區域發生放電,但整體尚未完全擊穿的現象稱為局部放電,是造成設備絕緣劣化的重要原因之一。有效的局部放電檢測與定位對電力設備的安全穩定運行有重要意義。

    局部放電的放電量隨機變化,其信號容易受到噪聲干擾,導致采集到的局部放電信號不穩定、隨機性很強,使得傳統的定向方法在局部放電定位中限制較多且精度有限。現有的局部放電定位方法可分為兩類:基于信號時差(Time Difference of Arrival,TDOA)的方法和基于空間譜的定向方法。

    TDOA方法根據不同傳感器接收同一信號的時間差進行定位,定位精度取決于時差計算精度。由于變電站環境中的噪聲會干擾信號時差計算,導致該方法在現場環境中定位誤差較大甚至無法定位。基于空間譜的定向方法以多信號分類(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法為代表,該方法基于信號子空間與噪聲子空間的正交性進行定向。當信噪比低于5dB時噪聲會破壞其正交性,導致在變電站環境中MUSIC算法定向精度較低。

    現有研究著重分析局部放電脈沖波形特點,利用各類信號處理算法提升定位精度的思路。而本文將局部放電定向問題轉換為統計分析問題,利用概率統計中最大似然估計法,實現低信噪比時基于特高頻信號的局部放電精確定向。在推導局部放電概率密度函數的基礎上,構建局部放電信號似然函數,并通過求取似然函數最大值得到局部放電源的方向角(Direction of Arrival,DOA)。

    該方法無需計算信號時差,且算法簡潔高效便于實際應用。仿真分析及變電站現場試驗證明本文方法能顯著提升局部放電定向精度。特別地,在信噪比為5dB、噪聲干擾較大的變電站環境下性能良好,定向精度高于傳統MUSIC算法約20%。該方法為利用概率方法解決特高頻局部放電檢測問題提供了新思路。

    學術簡報|變電站特高頻局部放電定向的新方法

    圖5 變電站現場特高頻局部放電定向測試

    總結

    針對局部放電特高頻信號不穩定、隨機性強,導致傳統方法難以準確定向的問題,本文提出了一種基于最大似然估計的變電站特高頻局部放電定向方法,給出了理論推導過程及具體實現方法,并通過仿真分析及電氣試驗進行了驗證,得到如下結論:

    • 1)本文將特高頻局部放電定向問題從信號波形處理轉換為統計分析問題,在推導特高頻局部放電信號概率密度分布的基礎上,構建了其似然函數,并最終利用概率統計中的最大似然估計法測量了局部放電源的方向角。
    • 2)仿真分析及變電站現場電氣試驗結果表明,在信噪比位于[◆7.5dB,5dB]范圍時,最大似然估計法的定向性能更好,定向精度較傳統MUSIC算法提升約20%;在變電站環境下(信噪比約5dB),定向精度仍更優,誤差為1.7°。
    • 3)本文為利用概率統計方法解決特高頻局部放電定向問題提供了新的思路,對于多信號源的分離與定向將是本文的下一步工作。
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