CN107741271A - 一种基于***延迟阶数估计的电力变压器绕组状态评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于***延迟阶数估计的电力变压器绕组状态评估方法，该方法基于绕组振动产生机理，更好地反映了绕组的机械结构状态，将绕组故障与特征量直接进行关联，为故障诊断的有效性与科学性提供依据。此外，本发明具体实现与变压器无任何电气连接，且无需对变压器进行断电，对整个电力***的运行影响很小。
Description
技术领域
本发明属于电力变压器安全故障检测技术领域，具体涉及一种基于***延迟阶数估计的电力变压器绕组状态评估方法。
背景技术
大型电力变压器作为电力***中十分重要的一环，其安全运行对保证电网安全、可靠供电举足轻重。在电力变压器故障中，绕组的故障比例高达46.4％，为变压器故障的最主要部件，且在电动力作用下绕组发生机械变形而导致的严重故障占绕组总故障的70％。即便是绕组的轻微变形，也会引发绕组机械性能恶化、绝缘强度与抗短路能力降低等问题，带来极大的安全隐患。因此，在变压器带电监测中实现对其主要故障部件绕组的状态监测与评估，是十分必要且重要的。
振动分析法通过对采集到的油箱壁振动信号进行分析，获取变压器内部部件状态信息。当变压器内部机械结构发生改变时，势必导致振动***的***响应发生改变。因此，可构建输入电磁力与输出绕组振动响应的关系模型，并通过提取该模型的***特性反映变压器绕组的机械结构状态。
发明内容
鉴于上述，本发明提供了一种基于***延迟阶数估计的电力变压器绕组状态评估方法，能够在线检测出电力变压器绕组机械结构状态。
一种基于***延迟阶数估计的电力变压器绕组状态评估方法，包括如下步骤：
(1)在电力变压器油箱表面对应绕组位置分散地布置多个振动传感器，记录电力变压器在低电压负载运行条件下各振动传感器的振动信号，并同步采集电力变压器的一次侧电流；
(2)对所述振动信号以及电流信号进行预处理，其中包括对电流信号的去磁滞化处理；
(3)对于任一振动传感器，通过构建电流与绕组振动的关系模型，并根据该振动传感器预处理后的振动信号以及电流信号估算出模型的延迟阶数n作为***特性的特征量，n＝Na+Nb，Na和Nb分别为***输出和输入的实际线性延迟阶数，Na和Nb均为自然数且Na＝Nb或Na＝Nb+1；进而依据n、Na和Nb判断基于该振动传感器数据情况下电力变压器绕组的机械结构状态；
(4)根据步骤(3)遍历所有振动传感器，当基于一定比例的振动传感器判断出绕组机械结构状态为正常，则最终判定电力变压器绕组正常，否则判定电力变压器绕组异常。
进一步地，所述步骤(2)中对振动信号以及电流信号进行预处理的具体过程为：首先，对振动信号和电流信号进行归一化处理；然后，根据以下公式对归一化后的电流信号进行非线性变换：
其中：i(t)为归一化后的电流信号，t为时刻，ip(t)为非线性变换后的电流信号。
进一步地，所述步骤(3)中估算模型延迟阶数n的具体过程如下：
3.1根据以下公式计算延迟阶数为n情况下关系模型中所有采样点组合的Lipschitz系数：
其中：lij (n)表示延迟阶数为n情况下关系模型中第i采样点与第j采样点组合的Lipschitz系数，i和j均为采样点序号；当n为偶数时，γ1(i)～γn(i)对应等于y(i-1), x(i-1),y(i-2),x(i-2),...,y(i-Na),x(i-Nb)，γ1(j)～γn(j)对应等于y(j-1),x(j-1),y(j-2), x(j-2),...,y(j-Na),x(j-Nb)；当n为奇数时，γ1(i)～γn(i)对应等于y(i-1),x(i-1),y(i-2), x(i-2),...,y(i-Nb),x(i-Nb),y(i-Na)，γ1(j)～γn(j)对应等于y(j-1),x(j-1),y(j-2), x(j-2),...,y(j-Nb),x(j-Nb),y(j-Na)；y(i)和y(j)分别为振动传感器预处理后的振动信号中对应第i采样点和第j采样点的信号值，y(i-1)和y(j-1)分别为振动传感器预处理后的振动信号中对应第i-1采样点和第j-1采样点的信号值，y(i-2)和y(j-2)分别为振动传感器预处理后的振动信号中对应第i-2采样点和第j-2采样点的信号值， y(i-Na)和y(j-Na)分别为振动传感器预处理后的振动信号中对应第i-Na采样点和第 j-Na采样点的信号值，y(i-Nb)和y(j-Nb)分别为振动传感器预处理后的振动信号中对应第i-Nb采样点和第j-Nb采样点的信号值，x(i-1)和x(j-1)分别为处理后的电流信号中对应第i-1采样点和第j-1采样点的信号值，x(i-2)和x(j-2)分别为处理后的电流信号中对应第i-2采样点和第j-2采样点的信号值，x(i-Nb)和x(j-Nb)分别为处理后的电流信号中对应第i-Nb采样点和第j-Nb采样点的信号值；
3.2将步骤3.1中计算得到的所有Lipschitz系数从大到小排序并截取前m 个Lipschitz系数，进而根据以下公式计算延迟阶数为n情况下关系模型的 Lipschitz平均系数：
其中：l(n)表示延迟阶数为n情况下关系模型的Lipschitz平均系数，l(n)(z)为从大到小排序后的第z个Lipschitz系数，m通常取0.01Nset，Nset为采样点总数；
3.3根据步骤3.1和3.2，使延迟阶数n从1开始累加遍历，当满足以下条件时输出对应的模型延迟阶数n作为***特性的特征量；
其中：l(n+1)表示延迟阶数为n+1情况下关系模型的Lipschitz平均系数，ε为设定的收敛阈值。
进一步地，所述步骤(3)中判断电力变压器绕组机械结构状态的具体过程为：首先，在确保电力变压器绕组正常情况下根据步骤(1)至(3)过程计算出模型的延迟阶数n以及Na和Nb；然后，使步骤(3)中基于当前振动传感器数据情况下实际测算得到的n、Na和Nb与电力变压器绕组正常情况下的n、Na和Nb进行比对，若两者数据吻合，则判定基于当前振动传感器数据情况下电力变压器绕组的机械结构状态为正常；若两者数据不吻合，则判定基于当前振动传感器数据情况下电力变压器绕组的机械结构状态为异常。
本发明的有益技术效果如下：
1.本发明具体实现与变压器无任何电气连接，且无需对变压器进行断电，对整个电力***的运行影响很小。
2.本发明方法基于绕组振动产生机理，更好地反映了绕组的机械结构状态，将绕组故障与特征量直接进行关联，为故障诊断的有效性与科学性提供依据。
附图说明
图1为本发明方法的步骤流程示意图。
图2为电力变压器油箱表面测点布置图。
图3为输入电流i(t)与振动分量的关系曲线图。
图4为经去磁滞变换后的输入电流ip(t)与振动分量的关系曲线图。
图5为输入电流ip(t)与以振动分量为输出的延迟阶数估计结果图。
具体实施方式
为了更为具体地描述本发明，下面结合附图及具体实施方式对本发明的技术方案进行详细说明。
本实施方式的具体实验对象为一台110kV三相油浸式电力变压器，为了验证本发明方法的有效性，特意对比了同一个绕组在正常情况下和故障情况下的振动特征。故障绕组是正常绕组通过短路冲击人为损坏实现，变压器短路实验是一种专门针对绕组的测试方法，通过低压端短路，在高压端施加电压，能够让变压器绕组电流达到额定值。
在进行诊断时，为了便于不失真的获取不同幅值的振动信号，须选用灵敏度较高的振动传感器；为了保证传感器在采样滤波频带之内的振动响应，将振动传感器固定在油箱侧壁上应采用磁座吸附或胶水粘接的方式。振动采样装置包括前置放大、抗混叠滤波、AD采样等主要模块，其中AD采样位数至少12 位，抗混叠滤波器截止频率为2000Hz；进行振动信号采样时，采样频率至少为 4000Hz。在本实施例中，采集振动信号的采样频率设置为10000Hz，AD模块采样位数为16位，并采用连续采样模式来记录下实验的全过程。
如图1所示，本发明基于***阶数估计的电力变压器绕组状态评估方法，包括如下步骤：
(1)布置振动测点。
在电力变压器油箱表面布置5个测点，如图2所示，因为A相绕组会在实验被人为损坏，所以5个测点布置在A相绕组对应的油箱壁上。
(2)采集正常情况和异常情况下的振动信号及电流信号。
首先对一台新的变压器进行短路实验，逐步提高高压侧上的电压来增加绕组上的电流，按照每次10％比例增大电流，逐步达到额定值；电流增加10％后，保持30秒稳定不变，利用连续采样模式，记录下所有测点所有时间的振动。
然后利用短路冲击电流对A相绕组进行人为破坏，确认A相绕组在中间位置发生了较大程度的变形，再对变压器进行同样的短路实验，同样记录下所有测点在整个过程中的振动。
(3)对信号进行预处理。
当以输入电流i(t)为自变量，以绕组振动在测点所贡献的振动分量为因变量绘制两者间关系曲线时(以测点为例，如图3所示)，可见输出输入关系曲线呈现明显的磁滞特性，这是由于绕组所处磁场所引入的强非线性特性，在对输入信号进行如下非线性变换后：
其中：i'(t)为输入信号i(t)的微分形式，ip(t)为经过变换后的输入信号。该非线性变化将原输入信号从其所在的低纬空间映射到高维空间中，去除了***中原非线性模块中带有的磁滞特性，图4则显示了在经过上述变换后的输入电流ip(t) 与振动分量的关系曲线。
(4)提取关系模型延迟阶数，判断绕组机械结构状态。
由变压器的振动机理可知，绕组的单位电动分布力主要是由流过绕组线圈的电流产生，且与绕组附近的漏磁场有关，漏磁场的大小与电流直接相关，但又与绕组本身结构与绕组线圈高度有关；从而可将单位电动分布力视为仅与电流i(t)相关的非线性函数F1(i(t))以及仅与线圈位置相关的非线性函数的组合。因此，绕组振动与输入电流的关系公式可写为：
其中：表示绕组振动激励力到油箱壁响应点处的总体等效单位脉冲响应。
观察上式可知，电流-绕组振动关系模型由一个静态非线性模块F1()和动态线性模块组成的非线性***，与经典非线性Hammerstein模型结构相符，即由一输入端非线性静态模块与一线性动态模块串联组成。
由上述模型可知，绕组的机械结构特征将直接影响与位置相关的非线性函数特性以及传递特性，从而将直接影响该模型中的线性模块特性，因此可提取该线性模块***特性作为绕组机械结构状态特征量。
对于线性***而言，其延迟阶数变化将直接影响其***响应，因此若能根据输入输出信号特征对该***的延迟阶数进行直接估计，则可利用该延迟阶数的变化对变压器绕组机械结构特征进行评估。
对于一个非线性***，输出y(t)可描述为与延迟输入、输出有关的函数，即：
y(t)＝g(y(t-1),…,y(t-Na),x(t-1),…,x(t-Nb))
＝g(γ1,γ2,…,γn)
其中：x(t)和y(t)分别为非线性***的输入和输出，而Na和Nb分别为***输出和输入的实际线性延迟阶数，g()为一非线性函数，且假设该函数具有连续性特征，满足Lipschitz连续性条件。这里使用γi,i＝1,…,n作为该非线性函数自变量的标记，并令n＝Na+Nb为自变量数目。
定义Lipschitz系数lij (n)来表征非线性函数g(γ1,γ2,…,γn)的连续性：
当函数自变量中缺失必要变量γh时，则缺少该变量时的Lipschitz系数lij (h-1)值将远远大于存在该必要变量γh时的系数值lij (h)，即此时lij (h-1)＞＞lij (h)；与之相对的，若变量γh+1为一冗余或非必要自变量，则其对应Lipschitz系数lij (h+1)与缺失该变量时的系数lij (h)值近似相等，即lij (h+1)≈lij (h)。
为了避免测量时引入的噪声对上述结果的影响，使用Lipschitz平均系数l(n)替代系数lij (n):
其中：l(n)(z)为lij (n)按递减规则重新排序后的第z个系数值，m通常使用0.01Nset,Nset为用于阶数估计的输入-输出对个数。
该算法的主要目的是找到最小自变量个数n*(n*＝Na *+Nb *)，且令其对应的Lipschitz平均系数满足以下条件：
其中：ε为一由经验阈值，本实施方式中使用ε＝0.1。
因此，该自变量个数n*所对应的Na *和Nb *可分别视为该非线性***的输出 y(t)及输入x(t)的最小延迟阶数估计值。
在实验中选取0.5s时间长度的输入和输出数据进行线性延迟阶数估计，以正常绕组状态下的测点估计结果如图5所示，随着延迟阶数的逐阶增加， Lipschitz系数l(n)逐阶下降。当阶数n≥5时，其变化趋势趋于平缓，且由于对应的Lipschitz平均系数满足以上收敛要求。因此，可得线性模块阶数估计值为 (3,2)，即Na＝3，Nb＝2。
之后，对正常绕组及异常绕组状态下所有测点振动与电流关系模型的延迟阶数进行估计，得到如表1所示结果：
表1.绕组不同状态下所有测点的阶数估计结果(100％负载)
从表1可知，当绕组机械结构出现异常(变形)时，大部分测点所对应的电流 -振动关系模型的延迟阶数会发现显著变化，因此可通过监测模型延迟阶数的变化对绕组机械结构状态进行状态监测。
上述对实施例的描述是为便于本技术领域的普通技术人员能理解和应用本发明。熟悉本领域技术的人员显然可以容易地对上述实施例做出各种修改，并把在此说明的一般原理应用到其他实施例中而不必经过创造性的劳动。因此，本发明不限于上述实施例，本领域技术人员根据本发明的揭示，对于本发明做出的改进和修改都应该在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于***延迟阶数估计的电力变压器绕组状态评估方法，包括如下步骤：
(1)在电力变压器油箱表面对应绕组位置分散地布置多个振动传感器，记录电力变压器在低电压负载运行条件下各振动传感器的振动信号，并同步采集电力变压器的一次侧电流；
(2)对所述振动信号以及电流信号进行预处理，其中包括对电流信号的去磁滞化处理；
(3)对于任一振动传感器，通过构建电流与绕组振动的关系模型，并根据该振动传感器预处理后的振动信号以及电流信号估算出模型的延迟阶数n作为***特性的特征量，n＝Na+Nb，Na和Nb分别为***输出和输入的实际线性延迟阶数，Na和Nb均为自然数且Na＝Nb或Na＝Nb+1；进而依据n、Na和Nb判断基于该振动传感器数据情况下电力变压器绕组的机械结构状态；
(4)根据步骤(3)遍历所有振动传感器，当基于一定比例的振动传感器判断出绕组机械结构状态为正常，则最终判定电力变压器绕组正常，否则判定电力变压器绕组异常。
2.根据权利要求1所述的电力变压器绕组状态评估方法，其特征在于：所述步骤(2)中对振动信号以及电流信号进行预处理的具体过程为：首先，对振动信号和电流信号进行归一化处理；然后，根据以下公式对归一化后的电流信号进行非线性变换：
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其中：i(t)为归一化后的电流信号，t为时刻，ip(t)为非线性变换后的电流信号。
3.根据权利要求1所述的电力变压器绕组状态评估方法，其特征在于：所述步骤(3)中估算模型延迟阶数n的具体过程如下：
3.1根据以下公式计算延迟阶数为n情况下关系模型中所有采样点组合的Lipschitz系数：
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其中：lij (n)表示延迟阶数为n情况下关系模型中第i采样点与第j采样点组合的Lipschitz系数，i和j均为采样点序号；当n为偶数时，γ1(i)～γn(i)对应等于y(i-1),x(i-1),y(i-2),x(i-2),...,y(i-Na),x(i-Nb)，γ1(j)～γn(j)对应等于y(j-1),x(j-1),y(j-2),x(j-2),...,y(j-Na),x(j-Nb)；当n为奇数时，γ1(i)～γn(i)对应等于y(i-1),x(i-1),y(i-2),x(i-2),...,y(i-Nb),x(i-Nb),y(i-Na)，γ1(j)～γn(j)对应等于y(j-1),x(j-1),y(j-2),x(j-2),...,y(j-Nb),x(j-Nb),y(j-Na)；y(i)和y(j)分别为振动传感器预处理后的振动信号中对应第i采样点和第j采样点的信号值，y(i-1)和y(j-1)分别为振动传感器预处理后的振动信号中对应第i-1采样点和第j-1采样点的信号值，y(i-2)和y(j-2)分别为振动传感器预处理后的振动信号中对应第i-2采样点和第j-2采样点的信号值，y(i-Na)和y(j-Na)分别为振动传感器预处理后的振动信号中对应第i-Na采样点和第j-Na采样点的信号值，y(i-Nb)和y(j-Nb)分别为振动传感器预处理后的振动信号中对应第i-Nb采样点和第j-Nb采样点的信号值，x(i-1)和x(j-1)分别为处理后的电流信号中对应第i-1采样点和第j-1采样点的信号值，x(i-2)和x(j-2)分别为处理后的电流信号中对应第i-2采样点和第j-2采样点的信号值，x(i-Nb)和x(j-Nb)分别为处理后的电流信号中对应第i-Nb采样点和第j-Nb采样点的信号值；
3.2将步骤3.1中计算得到的所有Lipschitz系数从大到小排序并截取前m个Lipschitz系数，进而根据以下公式计算延迟阶数为n情况下关系模型的Lipschitz平均系数：
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其中：l(n)表示延迟阶数为n情况下关系模型的Lipschitz平均系数，l(n)(z)为从大到小排序后的第z个Lipschitz系数，m通常取0.01Nset，Nset为采样点总数；
3.3根据步骤3.1和3.2，使延迟阶数n从1开始累加遍历，当满足以下条件时输出对应的模型延迟阶数n作为***特性的特征量；
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其中：l(n+1)表示延迟阶数为n+1情况下关系模型的Lipschitz平均系数，ε为设定的收敛阈值。
4.根据权利要求1所述的电力变压器绕组状态评估方法，其特征在于：所述步骤(3)中判断电力变压器绕组机械结构状态的具体过程为：首先，在确保电力变压器绕组正常情况下根据步骤(1)至(3)过程计算出模型的延迟阶数n以及Na和Nb；然后，使步骤(3)中基于当前振动传感器数据情况下实际测算得到的n、Na和Nb与电力变压器绕组正常情况下的n、Na和Nb进行比对，若两者数据吻合，则判定基于当前振动传感器数据情况下电力变压器绕组的机械结构状态为正常；若两者数据不吻合，则判定基于当前振动传感器数据情况下电力变压器绕组的机械结构状态为异常。
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|---|---|---|---|---|
| CN108872777A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-23 | 浙江大学 | 基于改进型***延迟阶数估计的电力变压器绕组状态评估方法 |
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2017
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