一种基于电声联合的局部放电严重等级判别及预警方法技术

本发明专利技术公开了一种基于电声联合的局部放电严重等级判别及预警方法，属于局部放电联合监测技术领域。该方法首先对局部放电超高频信号和超声波信号进行采样并计算样本最大值；其次提取局部放电信号有效值，得到有效局部放电信号样本点；然后对有效局部放电信号样本点进行电压转换，得到局部放电超高频电压信号和超声波电压信号；再对超高频电压信号和超声波电压信号分别进行能量计算；统计单位时间内局部放电频次；根据局部放电评估参数统计计算评估因子；最后根据评估因子进行局部放电严重等级评估，趋势判断与预警。本发明专利技术能够实现电力设备中局部放电的及时预警，实现预知性、针对性的维修，保障高压电力设备安全运行。

【技术实现步骤摘要】
一种基于电声联合的局部放电严重等级判别及预警方法
本专利技术属于局部放电联合监测
，具体涉及一种用于电力设备局部放电的电声联合评估局部放电严重等级的方法，用于实现电力设备如高压电力设备中局放的电声联合在线监测与预警，为电力设备的安全运行提供保障。
技术介绍
传统的定期检修和维护无法全面、真实、可靠反映设备运行过程中的状态，往往会严重影响安全判断的可靠性和准确度。由于高压开关柜的运行安全隐患是一个由渐变到质变的过程，这就使得针对影响开关柜安全的局部放电状况的连续式、在线式的主动实时监测具有极其现实的意义。超声波检测较为简单，可以在设备表面不带电的部位安装传感器，与系统电源没有直接的电气联系，不会受到系统电源的电磁信号的干扰。但超声波检测系统也有其一定的缺点与制约性，比如信号衰减快使得检测范围较小、受机械振动干扰较大而且对于内部缺陷的灵敏度较低。超高频检测法的优点是灵敏度高、有效消除低频信号、远距离地定位故障点、识别绝缘缺陷类型，因此可以更准确地判断设备绝缘是否发生局部放电。但因为电磁波的特性，该技术也存在一些缺点，如易受到超高频电磁干扰的影响、对金属全封闭的设备检测困难等。因此，单一的运用某种检测方法，可能存在着一定局限性，并不能全面、客观、真实的反映被检设备的运行状况，有时甚至出现误判断。但是结合超高频法和超声波法两种检测方法各自优势,构成电声信号联合检测,可增强检测的灵敏度,增强抗干扰能力,提高对干扰源有特殊的抗干扰能力。所以，构建电声联合检测方法，对测试数据进行专业分析才能实现对高压开关柜运行状况真实、客观的评估，从而做出科学、合理的决策。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种基于电声联合的局部放电严重等级判别及预警方法，通过对电力设备内局部放电的超高频电磁波信号和超声波信号的综合分析，以及对局放严重等级进行科学评估，实现电力设备中局部放电的及时预警，实现预知性、针对性的维修，保障高压电力设备安全运行。一种基于电声联合的局部放电严重等级判别及预警方法，该方法实现的步骤如下：步骤一：对局部放电超高频信号和超声波信号进行采样并计算样本最大值；步骤二：提取局部放电信号有效值，得到有效局部放电信号样本点；步骤三：对有效局部放电信号样本点进行电压转换，得到局部放电超高频电压信号和超声波电压信号；步骤四：对超高频电压信号和超声波电压信号分别进行能量计算；步骤五：统计单位时间内局部放电频次；步骤六：根据局部放电评估参数统计计算评估因子；步骤七：根据评估因子进行局部放电严重等级评估，趋势判断与预警。进一步地，所述步骤一中采样和计算样本最大值的过程包括，采集局部放电超高频信号S0(x1,x2,x3…xn)，n表示局部放电信号中样本点数，计算样本点最大值：采集局部放电超声波信号A0(α1,α2,α3…αn)，计算样本点最大值：进一步地，所述步骤二中得到有效局部放电信号样本点的过程包括：设置局部放电超高频信号的阈值α(0<α<1)，对局部放电信号的样本点S0进行筛选，大于阈值α的信号样本点为有效样本，得到有效局部放电信号样本点：S1＝(y1,y2,y3,…,ym)其中m为有效样本点的数目，m≤n；同理对局放超声波信号进行上述处理，得到有效局部放电信号样本点：A1(β1,β2,β3…βl)。进一步地，所述步骤三中，局部放电超高频电压信号为S2(z1,z2,z3,…,zm)，超声波电压信号为A2(γ1,γ2,γ3...γl)，zi＝κ1·yi；γi＝κ2·βi；其中，κ1、κ2分别对应超高频信号和超声波信号的电压转换系数。进一步地，所述步骤四中能量计算的过程包括：已知S2和A2的样本点之间的时间间隔为t1、t2，则基于超高频与超声波信号的局部放电能量分别为：进一步地，所述步骤五中局部放电频次统计的过程包括：采用局放电声联合在线监测主机进行系统采样，分别设置超高频局放信号采集阈值μ1、超声波局放信号采集阈值μ2，当局放信号超过采集阈值则系统采样成功，此时记做发生局放1次；单位时间T内完成N次超高频局放信号和N次超声波信号采集。对于每个T周期内，分别统计超高频局放信号N1和超声波局放信号N2。进一步地，所述步骤六中统计计算评估因子的过程包括：在周期T内，重复步骤一至步骤四，得到N1组超高频局部放电的参数xmax、ES和N2组αmax、EA；对该系列数据进行如下统计平均处理：评估因子P式中λ1，λ2，λ3是与系统测量量程相关的归一化常数，λ3＝2N，(N1+N2)∈[0,λ3]，P∈[0,100]。进一步地，所述步骤7中进行局部放电严重等级评估的过程是：以2N·T为评估周期计算评估因子P，建立局部放电严重等级评估机制；趋势判断与预警的过程是：根据评估因子P进行趋势分析，计算评估因子P的变化趋势，即计算当前评估因子Pi相较的评估因子最优统计平均值Pξ计算出ΔP；ΔP＝Pi-Pξ对(P1,P2,P3.......Pi)序列进行最优统计平均值Pξ的计算；首先计算前i-1项评估因子的平均值，计算i-1项评估因子的方差δ；以分别作为上下临界线，剔除不在范围之内的评估因子，并构成新的评估因子序列(P1',P2',P3'.......Pk')，对该序列求平均值即得到最优统计平均值Pξ；设置ΔP阈值ε0(ε0>0)，若ΔP>ε0，ΔP值超过阈值，评估因子P的出现阶跃，即局部放电现象出现严重恶化现象，立刻进行报警。有益效果：本专利技术通过对局部放电发生时产生的超高频信号和超声波信号进行联合分析，建立了电力设备局部放电严重等级的评估及科学预警方法。该电声联合方法克服了传统的单一检测手段的局限性，全面、客观、真实反映被检设备的局部放电状态。该方法一方面可以实现电力设备中局部放电异常的及时报警，另一方面可以预测电力设备局部放电的发展趋势，实现异常趋势预警，该方法对于电力设备的预知性、针对性的维修，高压电力设备的安全运行，经济效益与社会效益的提升都具有重要现实意义。附图说明图1为本专利技术局部放电严重等级判别及预警方法实现的步骤流程图；图2为实施例中评估因子出现阶跃的曲线图。具体实施方式下面结合附图并举实施例，对本专利技术进行详细描述。本专利技术提供了一种基于电声联合的局部放电严重等级判别及预警方法，该方法实现的步骤如下：步骤一：采样并计算样本最大值采集局部放电超高频信号S0(x1,x2,x3…xn)，n表示局部放电信号中样本点数。计算样本点最大值：采集局部放电超声波信号A0(α1,α2,α3…αn)计算样本点最大值：步骤二：提取局部放电信号有效值，得到有效局部放电信号样本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于电声联合的局部放电严重等级判别及预警方法，其特征在于，该方法实现的步骤如下：/n步骤一：对局部放电超高频信号和超声波信号进行采样并计算样本最大值；/n步骤二：提取局部放电信号有效值，得到有效局部放电信号样本点；/n步骤三：对有效局部放电信号样本点进行电压转换，得到局部放电超高频电压信号和超声波电压信号；/n步骤四：对超高频电压信号和超声波电压信号分别进行能量计算；/n步骤五：统计单位时间内局部放电频次；/n步骤六：根据局部放电评估参数统计计算评估因子；/n步骤七：根据评估因子进行局部放电严重等级评估，趋势判断与预警。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于电声联合的局部放电严重等级判别及预警方法，其特征在于，该方法实现的步骤如下：
步骤一：对局部放电超高频信号和超声波信号进行采样并计算样本最大值；
步骤二：提取局部放电信号有效值，得到有效局部放电信号样本点；
步骤三：对有效局部放电信号样本点进行电压转换，得到局部放电超高频电压信号和超声波电压信号；
步骤四：对超高频电压信号和超声波电压信号分别进行能量计算；
步骤五：统计单位时间内局部放电频次；
步骤六：根据局部放电评估参数统计计算评估因子；
步骤七：根据评估因子进行局部放电严重等级评估，趋势判断与预警。


2.如权利要求1所述的基于电声联合的局部放电严重等级判别及预警方法，其特征在于，所述步骤一中采样和计算样本最大值的过程包括，采集局部放电超高频信号S0(x1,x2,x3…xn)，n表示局部放电信号中样本点数，计算样本点最大值：
采集局部放电超声波信号A0(α1,α2,α3…αn)，计算样本点最大值：


3.如权利要求2所述的基于电声联合的局部放电严重等级判别及预警方法，其特征在于，所述步骤二中得到有效局部放电信号样本点的过程包括：
设置局部放电超高频信号的阈值α(0<α<1)，对局部放电信号的样本点S0进行筛选，大于阈值α的信号样本点为有效样本，得到有效局部放电信号样本点：
S1＝(y1,y2,y3,…,ym)
其中m为有效样本点的数目，m≤n；
同理对局放超声波信号进行上述处理，得到有效局部放电信号样本点：
A1(β1,β2,β3…βl)。


4.如权利要求3所述的基于电声联合的局部放电严重等级判别及预警方法，其特征在于，所述步骤三中，局部放电超高频电压信号为S2(z1,z2,z3,…,zm)，超声波电压信号为A2(γ1,γ2,γ3...γl)，zi＝κ1·yi；γi＝κ2·βi；
其中，κ1、κ2分别对应超高频信号和超声波信号的电压转换系数。


5.如权利要求4所述的基于电声联合的局部放电严重等级判别及预警方法，其特征在于，所述步骤四中能量计算的过程包括：
已知S2和A2的样本点之间的时间间隔为t1、...

【专利技术属性】
技术研发人员：王红军，阎毓杰，王楠，邢思玮，刘鸿涛，
申请(专利权)人：武汉第二船舶设计研究所中国船舶重工集团公司第七一九研究所，
类型：发明
国别省市：湖北;42