一种非接触式的绝缘子泄漏电流取样方法技术

本发明专利技术提供一种非接触式的绝缘子泄漏电流取样方法。输电线路或变电站绝缘子处于强烈的电磁场中，常规测量方法测量所得泄漏电流中往往含有噪声。本发明专利技术通过两个型号一致但放置位置不同的穿心式电流传感器获得两个信号，所述两个信号均由泄漏电流和噪声组成，但比例不同，根据盲信号处理中的独立分量分析方法分离获得与泄漏电流和噪声成比例的信号，基于信号前后两点差值的累加区分泄漏电流信号和噪声信号，再基于反演算法获得真实的泄漏电流信号。本方法能在现场强烈电磁场干扰情况下准确获得绝缘子中的泄漏电流信号，同时也能保持泄漏电流的非接触取样。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力传输
，尤其涉及。
技术介绍
绝缘子在输电线路中起着机械连接和电气绝缘作用，它在长期承受电压的情况下 还经受大气环境中污秽和湿度的影响，难免在外绝缘强度上有所下降，一旦绝缘闪络，轻则 导致线路跳闸，影响电能质量，重则可能导致线路停电、损失售电、影响生产生活，甚至导致 电力系统解裂、给国民经济和人民生活带来严重损失。因此，外绝缘的状况必须进行监测。绝缘子闪络有雷闪、污闪、冰闪等，虽然从发生比例上看雷闪较高，远高于污闪，但 雷电过电压的持续时间非常短，闪络后的自动重合闸往往能成功，线路往往能恢复供电。但 污闪就不同了，当一串绝缘子发生污闪时往往周围几公里甚至几十公里的绝缘子串都具有 相近的污秽度且周围的天气状况往往非常接近，也就是说周围很多绝缘子串都处于临界污 闪的状态。更为重要的是它往往是在正常电压下发生，闪络后电压、污秽和气候并没有改 变，自动重合闸成功率往往相对较低，它造成的危害要大很多。因此，绝缘子的污闪应该重 点研究。有研究表明影响绝缘子污闪电压的主要因素是电压、气候和污秽。泄漏电流能综 合反映电压、气候和污秽的影响，它伴随着表面污层积聚、受潮的全过程，是反映绝缘子闪 络情况的重要参数，其中包含了绝缘情况的丰富信息。因此，它被认为是最能反映污秽度的 参数。现有的绝缘子在线监测系统大多将泄漏电流作为核心监测量。基于非接触式测量考虑，目前在线监测系统中往往采用穿心式电流传感器获得泄 漏电流，该方式可以不改变电力系统原有的绝缘配置，但由于输电线路附近电磁场干扰较 为强烈，故测量所得泄漏电流信号往往容易受到干扰。因此，该方法有必要进一步研究。专利技术人在实现本专利技术的过程中，使用了现有的ICAancbpendent ComponentAnalysis，独立成分分析)与!^astICA (固定点快速分离算法)算法。其中，ICA是基于信号高阶统计特性的分析方法，即根据信号统计独立的原则采用 一定的算法将混合信号分解为独立的分量，因为不同物理源产生的信号往往统计独立，因 此这些分离获得的独立分量即为源信号的一个近似估计。其基本原理就是对多通道采集所 得信号寻找一个线性变换，使所得信号统计依赖性最小。FastICA算法基于负熵最大化判据和批处理固定点快速分离算法，具有较高的性 能，其收敛速度是3次(或至少是2次)，较之收敛速度仅仅是线性的普通ICA算法要快许 多。目前该算法已经在多个领域得到了成功应用。FastICA算法主要由对观测信号的去均 值、白化处理和用优化算法调整分离矩阵使目标函数达到最优两个步骤构成。根据中心极 限定理可知，独立随机变量的和比原始随机变量中的任何一个更接近于高斯分布。根据信 息论，高斯变量在所有具有相同方差的随机变量中具有最大的熵。因此，在保证相等方差的 情况下熵越小即负熵越大则混合信号分离越完全。ICA问题的解存在两种内在的不确定性一个是分离信号排列顺序的不确定，也 就是说某次分离得到信号按顺序分别为噪声和泄漏电流信号，则对同样的观测信号下次分 离得到的信号按顺序可能变为泄漏电流信号和噪声；另一个是信号尺度的不确定性，也就 是说仅根据分离得到的结果无法直接获得泄漏电流准确的幅值，故算法实现时设定信号方 差为1 ；如果排列顺序和幅值都无法确定则根据ICA无法正确得到准确的泄漏电流信号，影 响了方法的推广应用。
技术实现思路
为解决现有泄漏电流取样容易受到干扰以及ICA算法的解存在两种内在的不确 定性的问题，本专利技术提供了。本专利技术的技术方案是其特征在于，包括以下步骤-基于两个或以上的电流传感器获得含噪声的观测泄漏电流信号；-对观测泄漏电流信号进行去均值和白化处理；-获得分离矩阵W;-区分泄漏电流信号与噪声信号；-通过反演运算获得源泄漏电流信号。所述电流传感器为穿心式电流传感器，与电力系统一次接线不发生接触。所述采集到的观测泄漏电流信号具有不同的信噪比。利用FastICA算法进行去均值和白化处理。区分泄漏电流信号与噪声信号时，根据信号前后两点差值绝对值的累加判断，累 加值大的为噪声，小的为泄漏电流信号。所述反演运算利用了 ICA中的观测信号与源信号的关系以及传感器的增益。本专利技术的优点有(1)抗环境电磁干扰能力强由于干扰与信号来自不同的物理源，存在不相关的特性，而ICA方法即利用这种 不相关性实现了噪声与泄漏电流信号的分离，因此分离得到的泄漏电流信号受噪声的影响 较小。(2)能获得真实的泄漏电流信号ICA方法存在两个不确定性，即分离得到信号的顺序和幅值的不确定性，直接根据 分离结果难以获得准确的泄漏电流信号。本专利技术根据泄漏电流信号变化较为平滑而噪声变 化较为剧烈的特点根据前后2点信号的差值累加判断获得泄漏电流信号，同时根据反演运 算获得真实幅值的泄漏电流信号。(3)能实现泄漏电流信号的非接触取样由于本专利技术获得泄漏电流信号(含噪声)的方式是通过穿心式电流传感器，该传 感器并没有与电力系统的一次接线接触，故属于非接触式取样，不改变电力系统的一次接 线方式，更容易被电力系统所接受。附图说明下面结合附图对本专利技术作详细说明图1为本专利技术的流程图；图2(1) (6)为泄漏电流信号叠加白噪声的分离效果图；图3(1) (6)为泄漏电流信号叠加脉冲噪声的分离效果图。具体实施例方式下面对本专利技术实施例进行具体的介绍结合图1，应用本专利技术的步骤为-基于两个或以上的穿心式电流传感器获得含噪声的泄漏电流信号；-对含噪泄漏电流信号进行去均值和白化处理；-根据式(7)、⑶获得分离矩阵W，根据式(9)获得幅值与真实泄漏电流成比例的 准泄漏电流信号和噪声信号；-区分该准泄漏电流信号与噪声信号；-通过反演运算获得真实泄漏电流信号。1.利用FastICA进行去均值和白化处理，获得分离矩阵W设S= [SnS2,...，Sn]T为源信号向量，其各个分量相互独立，X= [XijX2j--^XJ T为观测信号向量，它是源信号向量的线性组合，它们之间满足X = AS(1)式中A为混合矩阵。式(1)即为ICA问题。由于可利用信息仅为X，要获得S与Α，则问题必然多解，需 满足相关假设条件才能使问题有唯一解。ICA的目标是估计出源信号S，ICA的处理过程包括两个方面，即建立目标函数(优 化判据)和寻优算法。目前针对ICA提出了各种判据和算法，其中判据主要有峭度或四阶 累积量判据、负熵最大化判据、互信息最小化判据、最大似然函数估计判据等。判据确定后 即可获得相应问题的目标函数，寻优算法通过迭代目标函数使其趋于最优，目前算法主要 有随机梯度法、相对梯度法、自然梯度法、神经网络法等。近年来出现的批处理固定点快速 分离算法i^astICA较之已存在的算法具有优良的特性，在满足ICA数据模型的假设条件时， FastICA收敛速度是3次(或至少是2次)，而普通的ICA算法收敛速度仅仅是线性。算法 实现目标可通过获得一个η阶方阵W，即分离矩阵，使下式中分离所得信号向量Y能很好地 逼近源信号S来实现。Y = WX(2)在理想情况下混合矩阵A与分离矩阵W应满足A = W1(3)FastICA算法通过优化调整W使其负熵最大化。离散的随机变量y的熵H定义为H(<y)=-Σ p(y=lo§ p(y=a.)(4)根据信息论，高斯变量在所有具有相同本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种非接触式的绝缘子泄漏电流取样方法，其特征在于，包括以下步骤：－基于两个或以上的电流传感器获得含噪声的观测泄漏电流信号；－对观测泄漏电流信号进行去均值和白化处理；－获得分离矩阵Ｗ；－区分泄漏电流信号与噪声信号；－通过反演运算获得原泄漏电流信号。

【技术特征摘要】
CN 2010-11-22 201010557817.01.一种非接触式的绝缘子泄漏电流取样方法，其特征在于，包括以下步骤 -基于两个或以上的电流传感器获得含噪声的观测泄漏电流信号；-对观测泄漏电流信号进行去均值和白化处理； -获得分离矩阵W; -区分泄漏电流信号与噪声信号； -通过反演运算获得原泄漏电流信号。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电流传感器为穿心式电流传感器，与电 力...

【专利技术属性】
技术研发人员：律方成，徐志钮，王永强，李燕青，梁英，
申请(专利权)人：华北电力大学保定，
类型：发明
国别省市：13[中国|河北]