[发明专利]非接触式超声波检测的局部放电噪声与放电区分的方法

说明书

本发明提供一种非接触式超声波检测的局部放电噪声与放电区分的方法，包括：（1）对局部放电脉冲进行采样；（2）对采样获得的数据进行窄带滤波；（3）对滤波后的数据计算PRPD谱图；（4）对PRPD谱图计算最大值包络；（5）对最大值包络进行快速傅里叶变换及Weibull参数估计，根据变换结果及参数范围判断当前数据是放电数据还是干扰噪声数据。本发明使用放电时PRPD图与噪声的PRPD图具有不同的表现特征进行噪声与放电的模式识别，可以快速判断当前监测点是否存在局部放电现象，且无需很专业的人工经验即可做出判断。

技术领域

本发明属于电力绝缘检测技术及其应用领域，具体涉及了一种非接触式超声波检测的局部放电噪声与放电区分的方法。

背景技术

20世纪50年代以来，我国的电力公共事业发展迅速，到20世纪末，我国电力系统装机容量已超过14000万千瓦，年发电量也居世界前列。在我国电力系统电压等级不断升高的同时，人们越来越重视电力系统的安全稳定运行。严重的电气设备故障不但会造成大范围停电，给人们生活带来不便，也会给国民经济带来重大损失。

电气设备是组成电力系统的基本元件，是保证供电可靠性的基础。国内外统计资料表明，电气设备绝缘性能的劣化是导致其失效的主要原因，严重时可能会导致电网大面积停电事故。而局部放电既是电气设备绝缘劣化的征兆，又是造成绝缘劣化的关键性因素。电气设备局部放电模式识别是指对电气设备的放电故障类型进行识别。

局部放电发生时会伴随某些化学反应或物理反应，放电时产生的带电质子、活性生成物、热效应等会造成绝缘材料性能劣化。局部放电对绝缘系统的损害相对缓慢，从绝缘材料的局部开始，逐步扩大，长时间的局部放电最终会导致绝缘设备的失效，是电气设备运行中的安全隐患。局部放电是由于绝缘系统中的缺陷引起的，进行局部放电检测不但能够及时发现绝缘系统的缺陷，还能反应绝缘设备的劣化程度，避免由于长期的局部放电引起的设备失效，是保证电力设备安全稳定运行的重要手段。

专利申请号为CN201010607433.5公开了一种基于超声波检测的GIS局部放电模式识别方法，其方法包括以下步骤：1)利用超声波传感器对GIS设备进行原始信号采样，所述原始信号包含局部放电信号和噪声信号；2)在幅值模式下对原始信号进行50Hz和100Hz频率相关成分提取，进行放电信号和干扰噪声的分离；主要步骤包括：幅值模式定义为（q_i,t_i+20(n-1))_n,其中n为采样周期，t_i和q_i为第n周期中第i个声波脉冲信号的采集时间和幅值；对原始信号序列的幅值包络线进行时间间隔为1ms的重采样（采样率f_s=1000Hz），得到一个新的序列；对新序列进行快速傅里叶变换（FFT），得到其频谱分布（Q（f_i,f_i））；根据新序列的频谱分布函数由下式获取频率成分F1和F2的值；3)将分离出的局部放电信号在飞行模式下对分离出的局部放电信号进行特征参数提取，判别检测获得的信号是否来自于自由金属微粒，如属于自由金属微粒，则输出识别结果为金属微粒放电，如不属于，则进行步骤4）；4)将局部放电信号在相位模式下进行特征算子提取，根据相位模式下提取的特征算子，输入神经网络，判断局部放电信号是否属于电晕放电、内部放电或者悬浮放电；该专利首先根据幅值模式进行噪声与放电的判断，再采用特征算子及神经网络进行电晕放电、内部放电或悬浮放电的区分。然而，该方法还是存在一些不足，在幅值模式下该方法对原始值进行了降采样，降采样会带来主要信号的丢失，由于现场环境比较复杂，受各类噪声影响，获取三维谱图时需要较为专业的人工经验，因而一般很难建立所需指纹库；且受噪声类型不同，仅对原始数据直接进行频域分析时，噪声与放电很可能在同一个频段。

发明内容