基于聲紋識別的變壓器局部放電在線監(jiān)測系統(tǒng)

豐 碩 汪詩怡

（1.國網(wǎng)上海市電力公司市南供電公司 2.國網(wǎng)上海市電力公司市北供電公司）

0 引言

隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會進(jìn)步，電力設(shè)備運(yùn)維手段的智能化是提升電網(wǎng)韌性的必經(jīng)之路。作為變電站中的關(guān)鍵設(shè)備，變壓器的安全運(yùn)行對供電穩(wěn)定性具有重要影響，變壓器狀態(tài)的在線監(jiān)測與故障自動診斷[1]將成為城市電網(wǎng)智能化轉(zhuǎn)型的重要環(huán)節(jié)。

電力變壓器的絕緣缺陷常常伴隨著局部放電，如果未能及時檢測出變壓器的絕緣缺陷，將可能發(fā)展成嚴(yán)重放電、鐵心多點(diǎn)接地等絕緣故障，危及變壓器安全運(yùn)行。目前主要采用的變壓器局部放電檢測方式仍為定期的油色譜分析跟蹤和鐵心接地電流檢測，每年兩次，間隔時間半年。此外，變壓器油在放電中分解產(chǎn)生的特征氣體含量發(fā)展到能夠被檢測到需要一定時間，因此油色譜法很難在缺陷出現(xiàn)的初期進(jìn)行診斷，在時間上存在明顯的滯后性。可能造成局部放電發(fā)展成為嚴(yán)重故障。

因此，對電力設(shè)備管理部門來說，存在實(shí)現(xiàn)變壓器局部放電的實(shí)時監(jiān)測的需求，縮短絕緣狀態(tài)檢測的間隔，及時發(fā)現(xiàn)缺陷與故障，消除時間上的滯后性，提高精益化管理的水平。聲紋可反映變壓器的多種運(yùn)行狀態(tài)與故障[2-6]，具有研究潛力。聲紋監(jiān)測裝置的安裝與運(yùn)行對變壓器運(yùn)行無影響，便于實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測。目前的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等算法[7-9]已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于模式識別和信號處理，在聲音識別領(lǐng)域也有大量使用，所以通過聲紋信號進(jìn)行變壓器的在線監(jiān)測和故障判斷是可行的。

1 系統(tǒng)整體方案

本文采用便于安裝與拆卸的聲紋采集裝置，創(chuàng)新提出高識別成功率的變壓器局部放電聲紋識別方法，開發(fā)出能反映變壓器設(shè)備絕緣狀態(tài)信息的聲紋識別在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，整體方案原理圖如圖1 所示，對變壓器的潛伏性絕緣缺陷與放電實(shí)現(xiàn)有效監(jiān)測與診斷，提高變壓器管理水平，降低變壓器運(yùn)行故障的發(fā)生率。

圖1 整體方案原理圖

基于聲紋識別的變壓器局部放電在線監(jiān)測系統(tǒng)主要由智能感知層、數(shù)據(jù)采集與邊緣計算層及狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷層構(gòu)成，如圖2 所示。

圖2 系統(tǒng)方案分解圖

智能感知層：將4 個磁吸式麥克風(fēng)安裝于變壓器上采集聲紋信號。

數(shù)據(jù)采集與邊緣計算層：采用基于負(fù)熵最大的FastICA 算法和梅爾對數(shù)頻譜特征分析對聲紋信號進(jìn)行處理。

狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷層：采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聲紋識別。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計

聲紋數(shù)據(jù)的質(zhì)量與準(zhǔn)確性對聲紋識別的準(zhǔn)確性有重要影響，需要設(shè)計搭建合理的聲紋采集裝置，實(shí)現(xiàn)在不影響變壓器正常運(yùn)行的情況下聲紋的準(zhǔn)確穩(wěn)定采集。

本系統(tǒng)選用的麥克風(fēng)模塊為INMP441，信噪比61dB，靈敏度-26DBFS，指標(biāo)滿足對策目標(biāo)。將高精度麥克風(fēng)模塊與相應(yīng)的電源和放大電路集合在同一采集裝置內(nèi)。監(jiān)測裝置的殼體采用全密封設(shè)計，滿足室外長期運(yùn)行要求，能夠在極端惡劣環(huán)境和變電站強(qiáng)電磁干擾環(huán)境下安全可靠運(yùn)行。經(jīng)過評估和選擇，1 個電力變壓器上安裝4 個聲紋信號采集裝置（見圖3），4 個位置分別是高壓側(cè)平板區(qū)域高處、高壓側(cè)平板區(qū)域低處，低壓側(cè)平板區(qū)域高處、低壓側(cè)平板區(qū)域低處，如圖4 所示。

圖3 傳感器與監(jiān)測采集裝置

圖4 數(shù)據(jù)采集裝置安裝位置

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計

3.1 聲紋數(shù)據(jù)信號處理

對采集到的聲紋數(shù)據(jù)，需要選擇相應(yīng)的信號處理方案，才能實(shí)現(xiàn)計算機(jī)對所采集信號的正確識別。信號處理主要分為兩個部分：變壓器聲紋盲源分離和聲紋特征參數(shù)提取。

3.1.1 變壓器聲紋盲源分離算法

麥克風(fēng)采集到的變壓器運(yùn)行聲紋中包含變壓器的本體運(yùn)行聲紋和環(huán)境噪音。如果變壓器發(fā)生局部放電，聲紋中還會包含放電的聲紋。為了對故障聲紋識別的準(zhǔn)確，需要對混合聲音進(jìn)行分離，從混合聲音信號中提取出故障聲音信號和變壓器本體噪音。由于變壓器運(yùn)行中故障未知，即原信號與信號混疊方式與時間均未知，屬于盲源分離問題，所以需要采用合適的盲源分離算法。經(jīng)過研究最后選用基于負(fù)熵的FastICA（F-N）算法，依據(jù)算法原理編制相關(guān)迭代計算程序，如圖5 所示。

圖5 FastICA 程序計算流程

利用FastICA 程序?qū)鞲胁杉b置采集到變壓器聲紋信號進(jìn)行獨(dú)立成分分析，對該信號經(jīng)FastICA 分析計算后得到兩路解混信號。兩路解混信號可分別近似認(rèn)為本體運(yùn)行聲紋和噪聲聲紋，即實(shí)現(xiàn)了聲紋的盲源分離。

3.1.2 聲紋特征參數(shù)提取算法

為使計算機(jī)能夠快速識別故障聲音，提高在線監(jiān)測系統(tǒng)的分析性能和識別效率，還需進(jìn)行聲音的特征提取，即對目標(biāo)聲音進(jìn)行分析，剔除不必要的特征參數(shù)，提取出能夠代表目標(biāo)聲音信息的特征參數(shù)。選取特征方式的不同，對評估結(jié)果及預(yù)測精度有直接影響。目前常用的聲音特征分析方法主要有基于時域特征分析和基于頻域特征分析兩類。基于時域的特征分析最為直觀，但準(zhǔn)確度偏低。基于頻域的特征分析則是將信號分解為各頻率段，采用了梅爾對數(shù)頻譜（MFSC）特征分析編寫聲紋特征提取算法的計算機(jī)程序，如圖6 所示。

圖6 MFSC 計算流程

以一段采集到的變壓器運(yùn)行聲紋為樣本，對其利用FastICA 進(jìn)行解混后得到的變壓器本體聲紋為樣本，由編寫的MSFC 計算程序?qū)ζ溥M(jìn)行特征分析，原聲紋信號數(shù)據(jù)量為50000 采樣點(diǎn)，經(jīng)MFSC 計算后得到的信號特征樣本中數(shù)據(jù)點(diǎn)2184 個，以用于后續(xù)進(jìn)行的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別。

3.2 聲紋識別故障診斷算法

為實(shí)現(xiàn)變壓器故障的聲紋診斷，需要將分離提取得到的聲紋特征與已有的變壓器局部放電聲紋特征進(jìn)行比對識別，確認(rèn)變壓器內(nèi)部的放電情況，需要對聲紋識別進(jìn)行方案選擇。

為了對變壓器的各類故障聲紋進(jìn)行識別，需要選擇合適的聲紋識別算法。聲音識別算法的選擇對聲音的識別準(zhǔn)確率有直接影響。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于模式識別和信號處理，在聲音識別領(lǐng)域也有大量使用。算法流程是將從變壓器聲紋信號中提取的特征作為輸入樣本，采用不同的濾波器處理，進(jìn)行左右或跳幀擴(kuò)展，進(jìn)行聲紋特征識別，如圖7 所示。

圖7 基于CNN 的聲紋特征識別流程

選用多段實(shí)采變壓器聲紋數(shù)據(jù)對CNN 進(jìn)行模型訓(xùn)練，進(jìn)行關(guān)鍵特征參數(shù)調(diào)優(yōu)，如圖8 所示。

圖8 CNN 聲紋特征識別模型訓(xùn)練迭代過程

為驗(yàn)證聲紋識別的準(zhǔn)確性，進(jìn)行20 次模擬放電試驗(yàn)并采集到對應(yīng)的聲紋信號，隨后將20 段放電聲紋信號分別與變電站現(xiàn)場采集的20 段變壓器正常運(yùn)行聲紋進(jìn)行混疊，得到20 段變壓器故障聲紋信號。利用訓(xùn)練后的CNN 模型對這20 段故障聲紋信號各進(jìn)行500 次識別，記錄每段的聲紋識別準(zhǔn)確率均超過90%（見下表），達(dá)到了設(shè)定的目標(biāo)。

表 CNN 模型變壓器放電故障聲紋信號特征識別準(zhǔn)確率

4 系統(tǒng)運(yùn)行情況

變壓器局部放電在線監(jiān)測系統(tǒng)目前已在變電站現(xiàn)場穩(wěn)定運(yùn)行，后臺查看數(shù)據(jù)監(jiān)測界面如圖9 所示。

圖9 后臺數(shù)據(jù)監(jiān)測界面

5 結(jié)束語

本文通過調(diào)研目前主變壓器局部放電工作的現(xiàn)狀，結(jié)合電力設(shè)備管理發(fā)展方向，研發(fā)出一套變壓器局部放電在線監(jiān)測系統(tǒng)，系統(tǒng)具有可實(shí)現(xiàn)局部放電在線監(jiān)測、安裝便捷、成本低的特點(diǎn)，迎合了未來電網(wǎng)智能化、數(shù)字化的發(fā)展趨勢。

變壓器局部放電在線監(jiān)測系統(tǒng)能及時發(fā)現(xiàn)變壓器運(yùn)行過程中的局部放電故障，消除了傳統(tǒng)檢測手段滯后性嚴(yán)重的缺點(diǎn)，可以有效發(fā)現(xiàn)變壓器內(nèi)部絕緣的初期故障，有效地提高設(shè)備供電可靠性。本系統(tǒng)適用于油浸式變壓器，安裝與使用過程不影響變壓器的正常運(yùn)行，具備向社會其他電力設(shè)施推廣使用的巨大潛力，具有良好的社會效益。未來將在此系統(tǒng)的基礎(chǔ)上加入更多傳感器模塊，實(shí)現(xiàn)更全面的變壓器運(yùn)行監(jiān)測功能，進(jìn)一步提高變壓器巡視和運(yùn)行維護(hù)的效率，提高運(yùn)行穩(wěn)定性。