CN109932053B - 一种用于高压并联电抗器的状态监测装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于高压并联电抗器的状态监测装置及方法，包括相连的振动信号采集单元和信号处理单元；所述振动信号采集单元设于高压并联电抗器上，采集高压并联电抗器表面的振动信号，并发送至所述信号处理单元；所述信号处理单元对接收到的振动信号进行时频分析，获得相应的特征值，然后基于所述特征值进行高压并联电抗器的状态评估，获得状态评估结果，完成对高压并联电抗器的状态监测。本发明经实验证实能够准确地检测出电抗器绕组及铁心松动等缺陷，而且提供了多种时频分析与状态评估方法，使得本发明可以综合比较分析，可靠性更高。

Description

一种用于高压并联电抗器的状态监测装置及方法

技术领域

本发明属于高压电气设备在线监测技术领域，具体涉及一种用于高压并联电抗器的状态监测装置及方法。

背景技术

为增强电力***中的无功补偿与无功平衡，抑制***过电压，提高电能质量和供电可靠性，高压并联电抗器得到了广泛的使用。高压并联电抗器铁心主磁路一般设计成带间隙的结构，且投运后长期满负荷运行，漏磁大，机械振动比变压器更为严重，长期运行容易导致线圈、铁心(夹件)、螺栓紧固件等元器件松动，将进一步加剧振动的发生，严重时还可能引起设备内部过热、放电等缺陷，因而是电抗器的重要故障原因之一。电抗器的机械振动缺陷往往是潜伏性隐患，难以通过常用的电气特征参量准确地诊断出来。现有技术中的高压并联电抗器的检测手段主要采用油色谱分析或局部放电检测的方法，近年来已经发生多起因电抗器内部组件松动引起放电导致的色谱超标，而通过油色谱或局放检测的方法难以灵敏、准确、较早地检测出线圈、铁心或紧固件松动等机械类缺陷，亟需研究有效的电抗器机械缺陷检测方法并应用于工程实际。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种用于高压并联电抗器的状态监测装置及方法，能够准确地检测出电抗器绕组及铁心松动等缺陷。

为了实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：

第一方面，本发明提供了一种用于高压并联电抗器的状态监测装置，包括相连的振动信号采集单元和信号处理单元；

所述振动信号采集单元设于高压并联电抗器上，采集高压并联电抗器表面的振动信号，并发送至所述信号处理单元；

所述信号处理单元中的时频分析模块采用合适的时频分析方法对接收到的振动信号进行时频分析，获得相应的特征值，然后由信号处理单元中的状态评估模块基于所述特征值及合适的状态评估方法进行高压并联电抗器的状态评估，获得状态评估结果，完成对高压并联电抗器的状态监测。

优选地，所述振动信号采集单元包括振动信号传感器和信号采集卡；

所述振动信号传感器设于所述高压并联电抗器的外表面或者内表面上，其输出端与所述信号采集卡的输入端相连；

所述信号采集卡的输出端与所述信号处理单元的输入端相连。

优选地，所述时频分析模块采用傅里叶变换对接收到的振动信号进行处理，得到振动信号的频谱，所述频谱的计算公式如公式(1)所示，

式中，X(k)为输入信号的傅里叶变换，x(n)为输入的时域离散振动信号，N为振动信号采样点总数；

所述状态评估模块采用阈值法按照公式(2)得到高压并联电抗器的状态特征值A₁，并与正常状态特征值比较获得状态评估结果，

或者采用神经网络法按照公式(3)将信号的状态特征值A₂作为输入对高压并联电抗器进行状态评估，获得状态评估结果，

A₂(k)＝X(50k),k＝{1,2,3,...20} (3)。

优选地，所述时频分析模块采用小波变换对接收到的振动信号进行处理，得到振动信号的小波分解的系数，所述振动信号的小波分解的系数的计算公式如公式(4)所示：

WT(n)＝C*x(n),n＝{0,1,2...N-1} (4)

式中，WT(n)为小波分解系数，x(n)为输入的时域离散振动信号，C为变换矩阵，具体表达式为：

其中，空白处为0，

所述状态评估模块基于时频分析模块输出的振动信号的小波分解系数按照公式(5)得到信号的状态特征值A₃，与正常状态特征值比较从而实现对高压并联电抗器进行状态评估，

或者采用神经网络法基于时频分析模块输出的振动信号的小波分解系数按照公式(6)得到信号的状态特征值A₄作为神经网络的输入对进行高压并联电抗器的状态评估，

A₄(n)＝{maxCA(1),maxCA(2),...,maxCA(8)} (6)

式中，CA(k)为小波变换每层分解的系数。

优选地，所述用于高压并联电抗器的状态监测装置还包括显示单元和输入单元；

所述显示单元的数据传输端与所述信号处理单元的数据传输端相连，用于显示高压并联电抗器的状态评估结果；

所述输入单元的输出端与所述信号处理单元的输入端相连，用于进行参数设置。

优选地，所述信号处理单元内还包括安全登录模块；利用输入单元输入指令，当输入的指令与所述安全登录模块中存储的预设指令值相同时，则信号处理单元输出信号至显示单元，进行状态评估结果显示。

第二方面，本发明提供了一种用于高压并联电抗器的状态监测方法，包括：

获取高压并联电抗器表面的振动信号；

采用合适的时频分析方法对接收到的振动信号进行时频分析，获得相应的特征值，然后基于所述特征值及合适的状态评估方法进行高压并联电抗器的状态评估，获得状态评估结果，完成对高压并联电抗器的状态监测。

优选地，所述采用合适的时频分析方法对接收到的振动信号进行时频分析，获得相应的特征值，然后基于所述特征值及合适的状态评估方法进行高压并联电抗器的状态评估，获得状态评估结果，具体包括以下步骤：

采用傅里叶变换对接收到的振动信号进行处理，得到振动信号的频谱，所述频谱的计算公式如公式(1)所示：

式中x(n)为输入的时域离散振动信号，N为振动信号采样总点数，X(k)为输入信号的傅里叶变换；

所述状态评估模块采用阈值法按照公式(2)对时频分析模块输出的振动信号的频谱进行得到信号的状态特征值A₁，并对高压并联电抗器的状态进行评估，获得状态评估结果，

或者采用神经网络法将按照公式(3)得到信号的状态特征值A₂作为输入实现对高压并联电抗器的状态评估，

A₂(k)＝X(50k),k＝{1,2,3,...20} (3)。

优选地，所述采用合适的时频分析方法对接收到的振动信号进行时频分析，获得相应的特征值，然后基于所述特征值及合适的状态评估方法进行高压并联电抗器的状态评估，获得状态评估结果，具体包括以下步骤：

采用小波变换对接收到的振动信号进行处理，得到振动信号的小波分解的系数，所述振动信号的小波分解的系数的计算公式如公式(4)所示：

WT(n)＝C*x(n),n＝{0,1,2...N-1} (4)

式中WT(n)为小波分解系数，C为变换矩阵，具体表达式为：

其中，空白处为0，

基于时频分析模块输出的振动信号的小波分解系数按照公式(5)得到信号的特征值A₃，与正常状态比较从而对高压并联电抗器进行状态评估，

或者采用神经网络法基于时频分析模块输出的振动信号的小波分解系数按照公式(6)得到信号的状态特征值A₄作为神经网络的输入对进行高压并联电抗器的状态评估，

A₄(n)＝{maxCA(1),maxCA(2),...,maxCA(8)} (6)。

优选地，所述的一种用于高压并联电抗器的状态监测方法，还包括：对获得的状态评估进行显示。

与现有技术相比，本发明的有益效果：

1)本发明经实验证实能够准确地检测出电抗器绕组及铁心松动等缺陷，而且提供了多种时频分析与状态评估方法，使得本发明可以综合比较分析，可靠性更高。

2)本发明轻便易携，且具有良好的人机交互界面易于操作，同时具有数据存储，离线分析等诸多功能，并且设置了安全登录模块，实现了免了非专业人士的误操作，因此具有科学合理，实用效果好，准确率高等优点。

附图说明

图1为一种用于高压并联电抗器的状态监测装置的结构图；

图2为一种用于高压并联电抗器的状态监测方法的流程图；

图3为不同状态下电抗器特征值折线图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明的保护范围。

下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。

实施例1

如图1-2所示，本发明实施例提供了一种用于高压并联电抗器的状态监测装置，包括相连的振动信号采集单元和信号处理单元3；

所述振动信号采集单元设于高压并联电抗器上，采集高压并联电抗器表面的振动信号，并发送至所述信号处理单元3；在本发明实施例的优选实施例方式中，所述振动信号采集单元包括振动信号传感器1和信号采集卡2，所述振动信号传感器1设于所述高压并联电抗器的外表面或者内表面上，其数量可以是一个或者多个，其输出端与所述信号采集卡2的输入端相连；所述信号采集卡2的输出端与所述信号处理单元3的输入端相连；在实际应用过程中，所述振动信号传感器1可以采用型号为CTC AC102-1A的压电式加速度传感器，所述信号采集卡2可选用型号为MPS140801的信号采集卡2，其采样率由1K-128K可调，每次采样个数由1024-65536可调，数据为24位；

所述信号处理单元3中的时频分析模块采用合适的时频分析方法对接收到的振动信号进行时频分析，获得相应的特征值，然后由信号处理单元3中的状态评估模块基于所述特征值及合适的状态评估方法进行高压并联电抗器的状态评估，获得状态评估结果，完成对高压并联电抗器的监测；在本发明实施例的优选实施方式中，所述信号处理单元3由UPBoard板卡构成，该板卡搭载

凌动^TMX5-Z8350处理器(代号Cherry Trail)，配备4GBDDR3L RAM和64GB eMMC，具有体积小，性能高等特点。

所述时频分析模块采用傅里叶变换对接收到的振动信号进行处理，得到振动信号的频谱，具体处理过程为：

设x(n)为输入的离散振动信号，N为采样点数，X(k)为x(n)傅里叶变换的结果；

所述状态评估模块根据公式(2)得到高压并联电抗器的状态特征值A₁，与正常状态特征值比较后得到状态评估结果，

或者，采用神经网络法将按照公式(3)得到信号的状态特征值A₂作为输入实现对高压并联电抗器的状态评估；在具体实施时，所述神经网络法中可以选择BP神经网络来进行数据处理，当BP神经网络的输出为0，则说明高压并联电抗器处于正常状态，当BP神经网络的输出为1，则说明高压并联电抗器处于非正常状态，

A₂(k)＝X(50k),k＝{1,2,3,...20} (3)

进一步地，所述用于高压并联电抗器的状态监测装置还包括显示单元4，所述显示单元4的数据传输端与所述信号处理单元3的数据传输端相连，用于显示高压并联电抗器的状态评估结果；另外，所述显示单元4还可进行存储的相关设置，可设置单次存储时长、间隔时间、存储位置及存储通道，默认为连续存储近一小时内的数据，每隔一小时选取一秒的数据及其频谱永久存储，存储通道数为5，保存格式为Bin，文件名称由标识符+时间+采样率组成，历史数据标识符为T，频谱为F，近期数据标识符为D，存储位置为UP Board板卡的存储器，按照默认设置可连续存储数十年的数据量，还可以通过外接存储器扩大容量；更进一步地，所述信号处理单元3内还包括安全登录模块；利用显示单元4输入指令，当输入的指令与所述安全登录模块中存储的预设指令值相同时，则信号处理单元3输出信号至显示单元4，进行状态评估结果显示，大大提高了***安全性能。

进一步地，所述用于高压并联电抗器的状态监测装置还包括输入单元5，所述输入单元5的输出端与所述信号处理单元3的输入端相连，用于进行参数设置；在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述输入单元5为键盘、鼠标等外设。

实施例2

本发明实施例与实施例1的区别在于：

所述时频分析模块采用小波变换对接收到的振动信号进行处理，默认为8层分解，得到振动信号的小波分解系数；具体包括以下步骤：

小波变换公式为：

其中，ψ(t)为小波基函数，a为缩放因子，τ为平移因子。当采用db4小波做离散小波变换，所述振动信号的小波分解的系数的计算公式如公式(4)所示：

WT(n)＝C*x(n),n＝{0,1,2...N-1} (4)

其中C为变换矩阵，具体表达式为：

其中空白处为0，

所述状态评估模块基于时频分析模块输出的振动信号的小波分解系数按照公式(6)得到信号的状态特征值A₃，与正常状态特征值比较从而对高压并联电抗器进行状态评估；

或者采用神经网络法根据时频分析模块输出的振动信号的小波分解系数按照公式(7)得到信号的状态特征值A₄作为神经网络的输入对进行高压并联电抗器的状态评估，其中，神经网络需要预先训练，训练好的的网络模型保存为dll格式以便在决策时调用。

A₄(n)＝{maxCA(1),maxCA(2),...,maxCA(8)} (7)

式中，WT(n)为小波变换得到的分解系数，包括近似系数与细节系数，CA(k)为得到的每一层的分解系数。

阈值法根据输入的特征值与正常状态下相比，比值越大说明故障越为严重，当多次测量持续超过某个数值，装置便发出报警信号，默认的比值系数为1.5。

实施例3

基于与实施例1相同的发明构思，本发明实施例提供了一种用于高压并联电抗器的状态监测方法，包括：

获取高压并联电抗器表面的振动信号；

采用合适的时频分析方法对接收到的振动信号进行时频分析，获得相应的特征值，然后基于所述特征值及合适的状态评估方法进行高压并联电抗器的状态评估，获得状态评估结果，完成对高压并联电抗器的监测。

在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述采用合适的时频分析方法对接收到的振动信号进行时频分析，获得相应的特征值，然后基于所述特征值及合适的状态评估方法进行高压并联电抗器的状态评估，获得状态评估结果，具体包括以下步骤：

采用傅里叶变换对接收到的振动信号进行处理，得到振动信号的频谱；所述频谱的计算公式如公式(1)所示：

采用阈值法按照公式(2)得到高压并联电抗器的状态特征值A₁，与正常状态特征值比较，从而获得状态评估结果；

或者采用神经网络法按照公式(3)得到特征值A₂(n)作为神经网络的输入，从而获得状态评估结果，

A₂(k)＝X(50k),k＝{1,2,3,...20} (3)。

优选地，所述采用合适的时频分析方法对接收到的振动信号进行时频分析，获得相应的特征值，然后基于所述特征值及合适的状态评估方法进行高压并联电抗器的状态评估，获得状态评估结果，具体包括以下步骤：

采用小波变换对接收到的振动信号进行处理，得到振动信号的小波分解的系数，所述振动信号的小波分解的系数的计算公式如公式(4)所示；

WT(n)＝C*x(n),n＝{0,1,2...N-1} (4)

式中WT(n)为小波分解系数，C为变换矩阵，具体表达式为：

其中空白处为0，

根据时频分析模块输出的振动信号的小波分解系数按照公式(5)得到信号的状态特征值A₃，与正常状态特征值比较从而对高压并联电抗器进行状态评估；

或者采用神经网络法根据时频分析模块输出的振动信号的小波分解系数按照公式(6)得到信号的特征值A₄作为神经网络的输入对进行高压并联电抗器的状态评估。

A₄(n)＝{maxCA(1),maxCA(2),...,maxCA(8)} (6)

实施例4

本发明实施例与实施例3的区别在于：

本发明实施例中还包括：所述用于高压并联电抗器的状态监测方法还包括：对获得的状态评估进行显示。

实施例5

如图3所示，基于实施例3，本发明实施例提供了一种用于高压并联电抗器的状态监测方法，包括：以高压并联电抗器正面两个测点、轴面两个测点的振动信号为例，按照实施例3中公式(2)得到信号的特征值，与正常状态特征值比值系数如图3表中数据所示，可以看出松动60％时，信号特征值为正常状态的2倍左右，松动100％的特征值为正常状态20倍左右，通过设置合适的阈值便可实现对电抗器当前状态的判断。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (6)

1.一种用于高压并联电抗器的状态监测装置，其特征在于：包括相连的振动信号采集单元和信号处理单元；

所述振动信号采集单元设于高压并联电抗器上，采集高压并联电抗器表面的振动信号，并发送至所述信号处理单元；

所述信号处理单元中的时频分析模块采用合适的时频分析方法对接收到的振动信号进行时频分析，获得相应的特征值，然后由信号处理单元中的状态评估模块基于所述特征值及合适的状态评估方法进行高压并联电抗器的状态评估，获得状态评估结果，完成对高压并联电抗器的状态监测；

所述时频分析模块采用傅里叶变换对接收到的振动信号进行处理，得到振动信号的频谱，所述频谱的计算公式如公式(1)所示，

式中，X(k)为输入信号的傅里叶变换，x(n)为输入的时域离散振动信号，N为振动信号采样点总数；

所述状态评估模块采用阈值法按照公式(2)得到高压并联电抗器的状态特征值A₁，并与正常状态特征值比较获得状态评估结果，

或者采用神经网络法按照公式(3)将信号的状态特征值A₂作为输入对高压并联电抗器进行状态评估，获得状态评估结果，

A₂(k)＝X(50k),k＝{1,2,3,...20} (3)；

所述时频分析模块采用小波变换对接收到的振动信号进行处理，得到振动信号的小波分解的系数，所述振动信号的小波分解的系数的计算公式如公式(4)所示：

WT(n)＝C*x(n),n＝{0,1,2...N-1} (4)

式中，WT(n)为小波分解系数，x(n)为输入的时域离散振动信号，C为变换矩阵，具体表达式为：

其中，空白处为0，

所述状态评估模块基于时频分析模块输出的振动信号的小波分解系数按照公式(5)得到信号的状态特征值A₃，与正常状态特征值比较从而实现对高压并联电抗器进行状态评估，

或者采用神经网络法基于时频分析模块输出的振动信号的小波分解系数按照公式(6)得到信号的状态特征值A₄作为神经网络的输入对进行高压并联电抗器的状态评估，

A₄(n)＝{maxCA(1),maxCA(2),...,maxCA(8)} (6)

式中，CA(k)为小波变换每层分解的系数。

2.根据权利要求1所述的一种用于高压并联电抗器的状态监测装置，其特征在于：所述振动信号采集单元包括振动信号传感器和信号采集卡；

所述振动信号传感器设于所述高压并联电抗器的外表面或者内表面上，其输出端与所述信号采集卡的输入端相连；

所述信号采集卡的输出端与所述信号处理单元的输入端相连。

3.根据权利要求1所述的一种用于高压并联电抗器的状态监测装置，其特征在于：所述用于高压并联电抗器的状态监测装置还包括显示单元和输入单元；

所述显示单元的数据传输端与所述信号处理单元的数据传输端相连，用于显示高压并联电抗器的状态评估结果；

所述输入单元的输出端与所述信号处理单元的输入端相连，用于进行参数设置。

4.根据权利要求3所述的一种用于高压并联电抗器的状态监测装置，其特征在于：所述信号处理单元内还包括安全登录模块；利用输入单元输入指令，当输入的指令与所述安全登录模块中存储的预设指令值相同时，则信号处理单元输出信号至显示单元，进行状态评估结果显示。

5.一种用于高压并联电抗器的状态监测方法，其特征在于，包括：

获取高压并联电抗器表面的振动信号；

采用合适的时频分析方法对接收到的振动信号进行时频分析，获得相应的特征值，然后基于所述特征值及合适的状态评估方法进行高压并联电抗器的状态评估，获得状态评估结果，完成对高压并联电抗器的状态监测；

所述采用合适的时频分析方法对接收到的振动信号进行时频分析，获得相应的特征值，然后基于所述特征值及合适的状态评估方法进行高压并联电抗器的状态评估，获得状态评估结果，具体包括以下步骤：

采用傅里叶变换对接收到的振动信号进行处理，得到振动信号的频谱，所述频谱的计算公式如公式(1)所示：

式中x(n)为输入的时域离散振动信号，N为振动信号采样总点数，X(k)为输入信号的傅里叶变换；

所述状态评估模块采用阈值法按照公式(2)对时频分析模块输出的振动信号的频谱进行得到信号的状态特征值A₁，并对高压并联电抗器的状态进行评估，获得状态评估结果，

或者采用神经网络法将按照公式(3)得到信号的状态特征值A₂作为输入实现对高压并联电抗器的状态评估，

A₂(k)＝X(50k),k＝{1,2,3,...20} (3)；

所述采用合适的时频分析方法对接收到的振动信号进行时频分析，获得相应的特征值，然后基于所述特征值及合适的状态评估方法进行高压并联电抗器的状态评估，获得状态评估结果，具体包括以下步骤：

采用小波变换对接收到的振动信号进行处理，得到振动信号的小波分解的系数，所述振动信号的小波分解的系数的计算公式如公式(4)所示：

WT(n)＝C*x(n),n＝{0,1,2...N-1} (4)

式中WT(n)为小波分解系数，C为变换矩阵，具体表达式为：

其中，空白处为0，

基于时频分析模块输出的振动信号的小波分解系数按照公式(5)得到信号的特征值A₃，与正常状态比较从而对高压并联电抗器进行状态评估，

或者采用神经网络法基于时频分析模块输出的振动信号的小波分解系数按照公式(6)得到信号的状态特征值A₄作为神经网络的输入对进行高压并联电抗器的状态评估，

A₄(n)＝{maxCA(1),maxCA(2),...,maxCA(8)} (6)。

6.根据权利要求5所述的一种用于高压并联电抗器的状态监测方法，其特征在于：还包括：对获得的状态评估进行显示。

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