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一种新颖的电力变压器故障诊断方法研究
摘要: 传统的电力变压器故障诊断方法存在各自的局限性:中性点电流法所依据的参数模型理论是一种理想情况,实际试验中,冲击电压发生器放电离散性(导致冲击波波形和持续时间差异性)、变压器复杂的内部结构(表现为绕组间的局部放电)、电磁和噪声强干扰都严重影响示伤电流波形;传递函数法虽然解决了上述问题,但其单一的频域判断技术在很大程度依赖试验人员的经验,对于细微的差别,是变压器内部绕组的局部放电还是击穿会有不同解释,更无法实现故障的识别。
Abstract:
Key words :

  l 電力變壓器故障診斷方法概述

  傳統的電力變壓器故障診斷方法存在各自的局限性:中性點電流法所依據的參數模型理論是一種理想情況,實際試驗中,沖擊電壓發生器放電離散性(導致沖擊波波形和持續時間差異性)、變壓器復雜的內部結構(表現為繞組間的局部放電)、電磁和噪聲強干擾都嚴重影響示傷電流波形;傳遞函數法雖然解決了上述問題,但其單一的頻域判斷技術在很大程度依賴試驗人員的經驗,對于細微的差別,是變壓器內部繞組的局部放電還是擊穿會有不同解釋,更無法實現故障的識別。

  本文提出了一種新的基于聯合時頻分析的故障判別方法,其判別步驟是:

  1)根據試驗數據,計算在50%沖擊電壓下變壓器的傳遞函數,即建立該被試變壓器在沖擊電壓下的輸入輸出模型;

  2)基于該模型計算100%沖擊電壓下基準示傷電流,這是一個理論值;

  3)計算基準示傷電流與實測示傷電流的差異示傷電流信號;

  4)應用聯合時頻理論分析差異示傷電流信號,得到與故障類型對應的三維時頻分布圖,試驗人員可查詢時頻分布圖對故障類型作識別或者由計算機自動識別。

  圖1反映了上述三種方法的不同框架。

三種方法的不同框架

  2 基于聯合時頻技術的電力變壓器診斷方法理論分析

  傳統的信號分析方法一般從時域或頻域分析中確定或隨機信號的參數,這些參數沒有充分的描述信號的物理情況,如信號的頻譜含量在時間上的演變。聯合時頻分析正是這種描述并研究信號的時變頻譜的分析理論,可以從信號對應的時頻分布圖中捕獲常規分析方法中不能發現的特征。

  聯合時頻分析算法的任務是對信號ε(t)構造一個聯合時頻函數,能夠同時在時域和頻域上描述信號的各類密度,如能量密度。為了實現上述目標,首先尋找一個聯合密度函數P(t,f)來表示信號在時間t和頻率f上的強度,在理想的情況下它應該滿足時間與頻率的邊緣條件:

公式

  上式表明把某一特定時間的所有頻率的能量分布加起來,可以得到瞬時能量;如果把某一特定頻率的能量分布在全部時間加起來,得到能量密度頻譜。由此可以滿足總能量要求:

公式

  1960年建立的一種新的分布(即采用核函數表征時頻分布)的特性是通過對核的簡單約束來反映,并通過考察核來確定這個分布的特性。人們能夠通過挑選核來產生所希望的分布特性,而核可以用特征函數方法得到。特征函數是構造和研究密度的一種強有力的工具,數學上表示:

公式

  其中表示tnfm的矩(即平均值)。

  目前可以采用多種分布的算法對信號進行分析,如:短時傅立葉變換(STFT)、魏格納分布(WVD)、伽波爾分布(Gabor)、科恩分布(Cohen)等。

 

  3 基于聯合時頻技術的電力變壓器診斷方法結果分析

  根據理論依據,編寫的部分基于聯合時頻分析法的電力變壓器故障判斷方法的軟件程序如圖2所示。

基于聯合時頻分析法的電力變壓器故障判斷方法的軟件程序

  根據試驗中得到沖擊試驗信號,運行縮編程序得到的差異示傷電流信號和其聯合時頻分布圖分別如圖3、圖4所示。

差異示傷電流信號

聯合時頻分布圖

  觀察圖3和圖4可知,由于差異示傷電流基本為零,反映在聯合時頻分布圖中就是各突起的部分幅值很小,表現為較低的能量分布。考慮到試驗環境中存在的外界干擾,可以認為試驗電力變壓器不存在故障。

  4 結論

  中性點電流法一般都是依據示傷波形的變化來判斷被試品有無故障,其所依據的參數模型理論是一種理想情況。實際試驗中,沖擊電壓發生器放電離散性(導致沖擊波波形和持續時間差異性)、變壓器復雜的內部結構(表現為繞組間的局部放電)、電磁和噪聲強干擾都嚴重影響示傷電流波形,這就給故障的判斷增加了困難。正因為如此,試驗中如果發現了示傷波形畸變,往往不能確認被試品是否發生了故障。

  變壓器傳遞函數法由于是在中性點電流法的基礎上在頻域中進行故障診斷,一般能克服中性點電流法帶來的不足。但是傳遞函數法靈敏度較低,很難發現微小的絕緣故障,而且傳遞函數只與頻率相關,不能反映故障發生的時間,從而不能確定故障在變壓器中的位置。

  聯合時頻分析是一種先進的數字信號處理技術,是一種研究頻譜在時間上的變化的物理和數學思想。由于完全是靠計算機操作,因此使得故障診斷的準確性得到很大的提高,克服了上述兩種方法存在的缺陷,相比傳統的方法,有更大的應用前景。

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