基于瞬時性故障時頻分析的配網絕緣狀態監測

嚴秋問，江修波，蔡金錠

(福州大學電氣工程與自動化學院，福建　福州　350108)

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基于瞬時性故障時頻分析的配網絕緣狀態監測

嚴秋問，江修波，蔡金錠

(福州大學電氣工程與自動化學院，福建福州350108)

分析介紹了中低壓配電網的一系列瞬時性故障類型與配電網絕緣狀態之間的關系。通過HHT技術對信號進行特征量提取，將瞬時性故障的高低頻能比作為表征配網絕緣所處劣化階段的特征量。對比不同類型絕緣瞬時性故障的零模電流波形之間的特征量差異，將各類絕緣瞬時性故障進行分類并通過引入卡方分布函數對當前配網絕緣狀態下可能發生的瞬時故障類型進行概率計算。最后通過實際案例驗證了方法的可行性。

絕緣瞬時性故障;HHT技術;能比均值;卡方分布

1　引言

配電網的絕緣狀態是決定配電網能否正常安全運行的關鍵因素之一。據統計電力設備運行發生的故障中70%屬于絕緣性故障，而且絕大部分屬于單相接地故障[1]。隨著我國中低壓配電網的發展，特別是城市地區的配電線路絕緣化，目前的配電線路通常采用架空-電纜結合的混合模式，配電線路日趨復雜化。而且配電設備的種類多樣、數量龐大、布局分散。在日益關注的配電網自動化技術中，要達到實時監測整個配電網的絕緣狀態目的，需要建立一個完善而可靠的配電設備監測裝置系統和高速、通暢的通信網絡系統。在綜合考慮技術可行性和商業可行性兩方面，全面的配電自動化技術并不具有商業可行。因此，通過對母線端采集信號分析并對線路的絕緣水平進行評估是十分必要的。

瞬時性接地故障包括由設備絕緣劣化或表面污穢引起的絕緣性故障，以及大風、飛鳥等突發性事件引起的不可預測性的瞬時接地故障[2]。本文針對瞬時性絕緣接地故障的研究分析，通過HHT信號處理技術[2-3]對故障零模電流進行分解提取特征量，提出一種監測中低壓配電網絕緣以及預測當前絕緣劣化階段主要發生的瞬時性故障類型的可行方法。

2　HHT信號處理技術

2.1EMD分解

相較于小波分析，HHT信號處理技術是一種具有自適應性的時頻分析法，它的核心內容是將信號序列x(t)經經驗模態(EMD)分解，得到多個固有模態函數(IMF)序列，再對分解得到的各IMF序列進行希爾伯特(Hilbert)變換，并構造解析函數，再求解計算信號的瞬時頻率、瞬時幅值以及希爾伯特瞬時能量等[4-5]。EMD分解的主要功能是將任一信號序列x(t)分解成多個IMF分量序列ci(t)和一個殘余信號分量序列ri(t)。將所有的IMF信號分量及殘余信號分量疊加及可重構原有信號，即：

(1)

對各IMF序列做Hilbert變換得：

(2)

式中P為柯西主值。定義c(t)的解析信號為：

Z(t)=c(t)+jH[c(t)]=a(t)ejθ(t)

(3)

其中：

(4)

θ(t)=arctan[H(t)/c(t)]

(5)

式中a(t)為瞬時振幅；θ(t)為瞬時相位。

在此基礎上定義瞬時頻率為：

(6)

由(4)、(5)可以看出瞬時振幅和瞬時頻率都是時間的函數，將振幅顯示在時-頻平面上，就可以得到希爾伯特譜H(ω,t)。

IE(t)=∫H2(ω,t)dω

(7)

瞬時能量反應了信號的能量隨時間變化的情況。通過上述計算過程就可以得到一個三維的包含信號各IMF分量的時-頻-幅的Hilbert矩陣。如假設一個信號的采樣點數為N，通過EMD分解后，原信號從一個1×N的行向量被分解成一個m×N階信息矩陣。再對各IMF分量即各行向量求瞬時頻率和瞬時幅值，就可以生成一個三維的時-頻-幅Hilbert矩陣和m×N的瞬時能量矩陣。

2.2基于HHT帶通濾波的故障線路零模電流時頻矩陣求取

直接采用EMD分解出來的各IMF分量存在著頻域混疊問題，即在不同IMF分量中不同時刻的瞬時頻率可能相同，且對不同樣本信號進行信息處理時，存在EMD分解出來的IMF分量個數和頻率范圍不同的問題，而引入HHT帶通濾波則可以解決這些問題[3]。

HHT帶通濾波是先分析信號的主要頻率組成部分并將原信號分為多個頻段。再將生成的三維Hilbert時頻譜中各IMF分量瞬時頻率處于相同頻段的信號點提取重構，生成一個一定數量頻段的信息矩陣。首先，按設計的頻帶寬度和頻帶數量n劃分三維Hilbert時頻譜，可以得到n個一定頻帶寬度的分塊三維時頻譜，定義第i塊三維時頻譜的瞬時幅值的集合為Hi。將各個IMF分量的某些瞬時頻率對應到Hi集合的數據點的瞬時幅值保留，其余數據點瞬時幅值全部清零，再把處理后的各IMF分量重構，就可以得到原信號在i頻帶的分量。同理可獲得其他頻帶的分量。這樣就可以將EMD分解后產生的不定階的m×N信息矩陣，濾波成為定階的m×N信息矩陣。

在中低壓配網中，當架空線路發生單相接地故障暫態零模電流瞬態電容電流的振蕩頻率一般為300～1500Hz；當電纜線路發生單相接地故障時，其電感和架空線路的電感相比十分的小，而對地分布電容卻遠比架空線路大許多倍，故電纜線路中瞬態電容電流比起架空線路來說過渡過程的時間短、振蕩頻率高，一般為1500～3000Hz[6]。

因此，將信號分成10個頻段，每個頻段范圍是300Hz。這樣不僅可以解決了頻率混疊問題，還具有濾除高頻噪聲的能力。例如對某一次瞬時性故障的故障線路零模電流如圖1,EMD分解后得到的IMF和經過帶通濾波得到的各頻帶波形如圖2、圖3所示。

圖1　原始信號

圖3中自上而下為低頻帶到高頻帶，對比圖2和圖3可以明顯看出經HHT帶通濾波重構后的波形更能反映原信號的頻率成分。將重構后獲得的各頻帶分量序列合并為一個矩陣n×N，即可獲得時頻矩陣S[3]。即S可表示為：

(8)

式中行相量為某頻帶分量序列，列向量則是在某一采樣時間點下不同頻帶的幅值。將重構后得到的時頻矩陣再進行瞬時能量求解，構成各頻帶的瞬時能量矩陣IE。

圖2　原始信號經EMD分解后各IMF分量

圖3　IMF經HHT帶通濾波重構后的各頻帶分量

3　絕緣劣化各階段特征提取

3.1瞬時故障零模電流時頻分析

本文中應用的數據是采用科匯電氣公司的XJ100小電流接地故障分析系統采集到的數據，所采集的信息包括故障時間點前后7個周波共1024個采樣點的各線路零模電流波形。

不同階段的絕緣劣化發生瞬時故障時，對應的故障線路上的零模電流以及母線上的零模電壓都會出現不同的特征。故障發生后，零模電流會被補償電抗補償。因此要對故障線路的零模電流進行分析前，首先需要將故障線路的零模電流進行去補償還原，可以將非故障線路零模電流進行累加，即可得到待分析的故障線路零模電流[7-9]。單相絕緣瞬時性故障主要可以分為以下幾種故障，分別如圖4～6所示。

圖4　瞬間接地故障

圖5　間歇性接地故障

圖6　瞬時性阻抗接地故障

隨著絕緣劣化程度的提升故障發生時接地點接地阻抗逐漸減小，接地點接地阻抗的減小會使故障信號的瞬態過程中含有的高頻分量向更高頻率的頻段集中，而瞬態過程的低頻分量也會增大[6]。又考慮故障持續時間越長時，高頻分量衰減越徹底，低頻分量在時域的范圍內含量越高。

綜上，絕緣劣化程度越高發生故障時所采集到的7個周波中故障線路零模電流含有的低頻分量比重和總能量就越高，總能量也越來越大，主要表現在瞬時故障類型的變化就是從瞬間放電故障向間歇性接地故障和瞬時性阻抗接地故障過渡。

將各頻帶瞬時能量疊加求其占總的信號能量百分比，就可以得到能比行向量kb。

(9)

式中kb(i)代表第i頻帶占總信號能量的百分比。將該行向量作為描述樣本的特征向量。

3.2頻帶能比因子與絕緣劣化水平

引入故障發生時采集到的7個周波整個時間段頻帶能比因子：

(10)

式中,k為頻帶能比因子；eL為采集到的7個周波故障零模電流信號中低頻帶的能量；eH為采集到的7個周波故障零模電流信號中高頻帶的能量；e為采集到的7個周波故障零模電流信號的總能量。

用能比行向量來表示即為：

(11)

對劣化越嚴重的絕緣來說，當發生瞬時故障時，其故障線路的零模電流的頻帶能比因子k越小，對各次永久故障前發生的瞬時故障的統計計算也驗證了這點。所以k在一定程度上可以表征絕緣劣化水平。

3.3絕緣瞬時性故障類型區分

對比三種瞬時性故障類型的零模電流，其計算得到的能比行向量有很大的區別。如表1所示。

表1　各案例能比行向量統計表格

經大量數據統計發現，其中瞬間放電故障的kb(i=1)在0.6以下，間歇性接地故障處于0.6～0.9之間，而阻抗性接地故障的kb(i=1)均大于0.9。將1/k作為主要特征量，可以得到各瞬時故障類型與特征量(1/k)之間的關系如表2所示。

表2　各瞬時故障類型與特征量之間的關系

4　基于能比均值的瞬時故障類型概率估計和絕緣狀態水平評估

4.1修正能比均值

電力系統中每發生一次瞬時性故障，就相當于對系統的電力設備進行一次絕緣的破壞，由于絕緣故障時所遇環境的隨機性，不同劣化程度的絕緣，可能發生的瞬時性故障類型也是不同的。但是不同階段劣化的絕緣發生的主要瞬時性故障類型是一定的。因此可以通過對不同劣化階段發生瞬時性故障時進行能比的均值計算來反映這一特性。按上述分類方法將各類瞬時故障進行分類，并對某變電站相同線路B相發生永久性故障前的多次瞬時性故障數據統計如圖7所示。

圖7　某變電站一線路B相2次永久性故障的絕緣瞬時性接地故障歷史數據統計

文中將當前瞬時性故障和前3次瞬時性故障的能比進行均值計算，即求能比均值:

(11)

如果為歷史最大值則對均值能比進行修正，如果不是則沿用歷史最大值，不斷對當前估計能比均值進行修正。

4.2引入卡方分布函數

當發生一次瞬時故障時，對當前的能比均值進行概率計算，并計算出下次瞬時故障發生時能比1/kx所處各區間的概率，以此來預測下次瞬時故障類型的發生,同時大體上評估整個電力網的絕緣劣化階段。

因為能比1/k的范圍在(0，∞)，且考慮自由度為n的χ2分布，其均值為n,故假設能比的概率密度服從能比所處區段n為自由度，如表3所示的χ2分布即1/kx在n附近概率最大)。

表3　能比區段相對應的自由度n

則1/kx的概率密度函數為：

(12)

式中n為經過當前瞬時性故障時估計的能比1/kg所在區段的，即不同區段的1/k選用自由度不同的概率密度函數；x即為下次故障發生時的可能的能比1/kx。

永久性故障1和永久性故障2的歷史均值能比修正圖以及對各種瞬時性故障進行預測的準確率如表4和圖8所示。

表4　對瞬時故障類型的預測正確率

通過上面的圖表可以看出通過修正均值能比對絕緣劣化監測的方法是可行的。當修正能比均值大于10的時候，絕緣進入劣化后期，必須對配網絕緣進行檢修，以免發生重大事故。而且該方案有助于排除一些非絕緣性故障，如在永久故障2發生前173天發生一次能比為41.5557的故障，而當前的能比均值僅為5.1665，經計算能比大于40的概率只有4.5551e-005%，經后期現場探查發現是一次斷桿事故。

圖8　兩次永久性故障的歷史修正均值能比

對瞬時故障類型的預測主要是判別當前配網線路絕緣薄弱點劣化階段最大可能發生的故障類型，面對處于隨機性極強的各類環境的各類電力設備，其預測準確率還有待提高，但基本可以預測出下次瞬時性故障的故障類型,從這一方面也可以驗證基于修正能比均值的絕緣劣化監測方法的正確性。

5　結論

本文通過對絕緣劣化各階段的瞬時性故障進行統計分析，利用Hilbert帶通濾波提取出故障線路的故障時刻前后7個周波的零模電流高低頻能比為判別絕緣劣化程度的特征量，并引入χ2分布來計算當前最大可能發生的瞬時故障類型，方法簡單，準確率也較高，對不同電力設備絕緣的劣化估計都有很強的適應性，實用性強。

對故障類型的預測部分，僅計算出當前階段最大可能發生的瞬時故障類型，而缺少對環境因素以及其他因素的考慮。綜合考慮環境因素、故障的持續長短、非絕緣瞬時性單相故障和同線路不同絕緣劣化點產生的瞬時性故障的干擾對絕緣劣化的評估和預測的影響是一個十分重要的待解決的問題。

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Distribution Network Insulation Condition Monitoring Based on Transient Fault Time-frequency Analysis

YANQiu-wen,JIANGXiu-bo,CAIJin-ding

(College of Electrical Engineering and Automation,Fuzhou University,Fuzhou Fujian Province 350108,China)

This paper analyses and introduces the link between series of transient fault types and distribution power network insulation status in the low voltage distribution power network.Via HHT technology to extract signal's characteristic.Than set low-high frequency energy ratio as a characteristic which can represent the distrib4tion network insulation degradation stage.Compares different kinds of transient fault types′ zero modes currents′ characteristic,and makes a fault classification.Than introducing the chi-square distribution function to calculate the probability of the most possibility happen transient fault type of current net insulation condition.At last,the feasibility of method is validated by practical cases.

insulation transient fault;HHT technique;energy ratio average;chi-square distribution function

1004-289X(2016)02-0039-06

TM726

B

2015-04-27

嚴秋問(1992-)，男，福建人，碩士研究生，研究方向為電力設備絕緣診斷；

江修波(1960-)，男，福建人，教授，碩士生導師，研究方向為電力系統運行、電氣設備檢測以及電力變壓器絕緣老化測試研究；

蔡金錠(1954-)，男，福建人，教授，博導，研究方向為人工智能技術在電力工程和電力電子故障診斷領域的應用研究。