[發明專利]一種基于泄漏電流的絕緣子污閃預警方法及其系統無效
| 申請號: | 201410065872.6 | 申請日: | 2014-02-26 |
| 公開(公告)號: | CN103823165A | 公開(公告)日: | 2014-05-28 |
| 發明(設計)人: | 張茂春;王劍飛;米彥;姚陳果;芮少琴;儲怡道;董守龍;王建 | 申請(專利權)人: | 國家電網公司;國網重慶市電力公司萬州供電分公司;重慶大學 |
| 主分類號: | G01R31/12 | 分類號: | G01R31/12 |
| 代理公司: | 重慶大學專利中心 50201 | 代理人: | 王翔 |
| 地址: | 100031 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 泄漏 電流 絕緣子 預警 方法 及其 系統 | ||
技術領域
本發明屬于電氣設備污閃在線監測技術領域,具體涉及變電站隔離開關上支柱絕緣子的泄漏電流的污穢程度和污閃在線監測系統的研制及方法的研究。
背景技術
由于輸電線路與變電站的電氣外絕緣長期暴露在空氣中,將會有固體的、液體的和氣體的污穢微粒沉積在電氣外絕緣的表面。在惡劣氣象條件的作用下,絕緣子的電氣強度將大大降低,從而使輸電線路和變電站的絕緣子不僅可能在過電壓作用下發生閃絡,更為嚴重的是在長期運行電壓作用下也可能發生閃絡,造成電網局部或大面積停電事故,嚴重影響人們的生活和工農業生產。全國各大電網幾乎都發生過大面積污閃,造成了很大的經濟損失。為了監控運行絕緣子的污穢程度、預防污閃事故的發生,實時在線監測泄漏電流,并提取其中能預警污穢度的信息量是一種行之有效的方法和手段。如果能通過檢測泄漏電流從而及時地掌握絕緣子表面的污穢狀況,就能科學地作出清掃或更換計劃,最終避免或減少閃絡的發生,從而提高電網運行的可靠性。
絕緣子污穢度指的是絕緣子表面的積污程度,也是引起閃絡電壓降低的原因。污穢度是選擇絕緣水平和清掃絕緣子的依據,是防止污閃的有效方法。污穢度表示方法多,解釋分歧大,對不同表示方法的效果和彼此間的差別需要仔細研究。
近年來隨著傳感,通信及計算機技術的進步,國內外在絕緣子遠程在線監測與診斷方面的研究和應用很多,并在一定程度上取得了較好的成果。從80年代中期開始國內就對絕緣子泄漏電流進行了大量的研究。清華大學電機系先后采用了磁帶記錄儀和光線示波器對絕緣子泄漏電流進行了研究,并開發出了局部電導率儀和泄漏電流測量儀等儀器。但在長時間的研究過程種發現這些測量儀器和研究方法在不同的方面都存在一些不足之處,不能滿足對絕緣子泄漏電流進行深入細致研究的要求。采用磁帶記錄儀能大量地采集絕緣子在污穢實驗和試品在漏電起痕實驗中的泄漏電流信號。能在一定范圍內反映絕緣子泄漏電流的特征,并能在事后對采得的絕緣子泄漏電流數據進行分析和研究。但采集的泄漏電流信號的頻率范圍有限,不能反映出整個實驗過程中絕緣子泄漏電流變化與絕緣子污穢性能的關系。
發明內容
本發明的目的是基于對支柱絕緣子泄漏電流的獲取、信號處理及特征量提取進行深入研究,提出了一種基于泄漏電流的絕緣子污閃預警試驗系統及污閃預警方法。
為實現本發明目的而采用的技術方案是這樣的,一種基于泄漏電流的絕緣子污閃預警方法,其特征在于:包括由LED光纖傳感器、信號前置處理模塊、數據采集模塊、信號傳輸模塊、供電模塊和數據采集分析模塊組成的試驗系統;
所述的LED光纖傳感器包括傳感器探頭和光電轉換器;所述的傳感器探頭包括兩個陰極相連的發光二極管LED1與發光二極管LED2;所述發光二極管LED1的陽極和發光二極管LED2的陽極中的一個連接在絕緣子的外表面、另一個接地;
所述光電轉換器包括光電探測器CA1、光電探測器CA2和差分比較電路DA;所述光電探測器CA1接收發光二極管LED1發出的光信號,所述光電探測器CA2接收發光二極管LED2發出的光信號。所述差分比較電路DA具有一個輸出泄漏電流初始全波信號的輸出端。
所述信號前置處理模塊包括一個截止頻率為300Hz的低通濾波電路和一個截止頻率為4kHz的高通濾波電路。
所述泄漏電流初始全波信號輸入所述低通濾波電路后,輸出信號Ⅰ。所述信號Ⅰ經過程控放大后,被所述數據采集模塊采集,得到信號Ⅰ的有效值和幅值,即泄漏電流的效值和幅值。
所述泄漏電流初始全波信號輸入所述高通濾波電路后,輸出信號Ⅱ。所述信號Ⅱ被所述數據采集模塊采集,得到信號Ⅱ的脈沖數。即泄漏電流的脈沖數。
利用所述試驗系統,通過步驟1~3獲得污閃測量數據,并最終獲得神經網絡模型:
1)在安裝有所述試驗系統的絕緣子上涂污,記錄絕緣子污穢程度。絕緣子污穢程度采用[0,1]內模糊量化后,得到絕緣子污穢等級。
2)對步驟1)中的絕緣子施加電壓。
3)獲得信號Ⅰ的有效值、信號Ⅰ的幅值和信號Ⅱ的脈沖數,并記錄試驗時的相對濕度。對本步驟獲得的數據進行歸一化處理,轉化為[0,1]范圍的值。
4)選擇預測模型變量,確定訓練樣本:
選擇預測模型的輸入變量包括:步驟3)獲得的信號Ⅰ的有效值、信號Ⅰ的幅值、信號Ⅱ的脈沖數和相對濕度。選擇預測模型的輸出變量為:步驟1)記錄的絕緣子污穢等級。
值得說明的是,數據歸一化處理可以參照以下方法:
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