[发明专利]大电机绝缘状态在线诊断评估方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种大电机在线监测和故障诊断评估方法。

背景技术

大型电机在运行时，受到工作环境和电、热、机械的应力的长期作用，其绝缘性能逐渐老化、受损，最终导致绝缘事故，这类事故约占大电机故障的40%。因此，对大电机绝缘状态在线诊断评估，对提高大电机运行可靠性具有十分重要的现实意义。专利号为CN1402015A的发明专利《基于小波变换的电机绝缘老化诊断方法及其装置》，利用冲击源敲击大型发电机定子线棒的主绝缘表面，由声传感器接收所辐射的声波。对接收到的声信号进行小波变换，求取其在尺度1下的模极大值，通过该模极大值确定大型发电机主绝缘的老化状态。这种方法从绝缘老化过程中材料和结构发生本征变化的角度监测，有效地避免现场测试中的电磁干扰，但该方法需要敲击线棒绝缘，只适用于电机停机检修，不能实现在线监测。长期以来，国内外学者对大型电机绝缘的在线监测和诊断，特别是对局部放电的监测和分析作了大量的研究，目前已在实际应用中取得了很大的经济效益。西安交通大学的乐波于2002年9月在《中国电力》发表的“基于虚拟仪器技术的大型发电机局部放电在线监测系统”，介绍了一种局部放电在线监测系统，该系统可以有效地监测大型发电机运行过程中定子绝缘的局部放电，直观显示放电信息，但不能得出绝缘分析和诊断结论。上海交通大学的张毅刚于2004年9月在《高电压技术》发表的“发电机绝缘诊断专家系统的研究”，介绍了一种绝缘诊断专家系统，该系统以局部放电在线监测为基础，采用从分析到综合的分析思路，实现了发电机的绝缘诊断，该系统虽在综合评估中融合温度和振动传感器的数据，但未考虑工作环境数据对局部放电和主绝缘的影响，得到的局部放电数据不真实，不能准确评估绝缘状态。

综上所述，现有的大电机绝缘在线诊断评估方法仅对局部放电参数进行分析，没有考虑电机工作环境因素(振动、温度、湿度)对局部放电的影响。而局部放电易受工作环境的影响，在不同的工作环境下，相同绝缘的局部放电特征也会有明显的差异，对于不同的放电模式，工作环境因素对其作用又各不相同。因此，忽视工作环境因素的局部放电分析方法可靠性低，不能准确诊断评估绝缘状态。

发明内容

本发明目的是为克服上述已有技术的不足，提供一种综合考虑振动、温度、湿度等电机工作环境因素对局部放电的影响，准确诊断评估绝缘状态的大电机绝缘状态在线诊断评估方法。

本发明的技术方案是：提供一种大电机绝缘状态在线诊断评估方法，建立工作环境对各种局部放电模式的关系模型，采集电机局部放电和工作环境数据，识别电机局部放电模式，再依据对应的关系模型，得到标准工作环境下的局部放电最大放电量Q_m，通过纵向、横向比较Q_m判断绝缘老化状态，结合模式识别结果，得出绝缘诊断评估结论。具体分为以下步骤：

（1）建立用于识别放电模式的神经网络；制作内部放电、槽部放电、端部放电和完好的线棒模型，在6 kV、8 kV、10 kV、12 kV、15kV下测量四种线棒模型的局部放电，根据IEEE Std 1434-2000标准，计算正半周放电速率、负半周放电速率、正半周最大放电量、负半周最大放电量、正半周放电起始相位、负半周放电起始相位这六个放电极性参数，对以上数据归一化，得到局部放电模式识别的样本库；

对数据归一化处理所使用公式为：                                                ；公式中，x为待处理数据、x_max为数据的最大值、x_min为数据的最小值、为归一化的数据；

在MATLAB2007中搭建神经网络框架，从样本库中抽取样本训练神经网络；以剩余样本作为测试样本，测试神经网络；若对各种放电模式的识别率都很高，记录神经网络的阈值和权值，完成本步骤；否则，重新训练直至很高的识别率。