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声发射技术在变压器局部放电测量中的应用

来源: 作者:ndt 人气: 发布时间:2024-03-29
摘要:摘 要:介绍了近年来声发射技术在变压器局部放电测量方面的发展及应用情况、检测原理、 系统结构以及传感器的灵敏度和抗干扰问题 ,并对几种定位理论及模式识别方法进行了总结 ,以 了解电力变压器绝缘状况和预测故障 ,最后探讨了该方法在实用过程中的优缺点和

摘  要:介绍了近年来声发射技术在变压器局部放电测量方面的发展及应用情况、检测原理、 系统结构以及传感器的灵敏度和抗干扰问题 ,沧州欧谱并对几种定位理论及模式识别方法进行了总结 ,以 了解电力变压器绝缘状况和预测故障 ,最后探讨了该方法在实用过程中的优缺点和今后的发展方 向。

关键词:声发射;局部放电;定位;模式识别   

中图分类号 : TG115. 28    文献标识码:A    文章编号:100026656 (2004) 1020502204

THE PRESENT SITUATION AND DEVELOPMENT OF DETECTION OF PARTIAL DISCHARGES IN POWER TRANSFORMERS USING ACOUSTIC EMISSION TECHNOLOGY HU Ping , L IN Jie2dong , MA Qing2zeng ( Guangdong Power Testing and Research Institute , Guangzhou 510600 , China) Abstract: The present situation of detection of partial discharges in power transformers using acoustic emission technology is introduced , included in the paper are testing principle , system structure and sensors. Several locating theories and pattern recognition methods are outlined. Additionally , relative merits in practice and development direction of this method are discussed. Keywords :Acoustic emission ; Partial discharges ; Locating method ; Pattern recognition   

大型电力变压器是电力系统的重要设备之一 , 是变电站的核心设备 ,其运行状况直接关系着电力 系统的安全经济运行。统计资料表明 ,变压器故障 以绝缘故障为主 ,而局部放电( Partial Discharge ,简 称 PD)既是绝缘劣化的原因 ,又是绝缘劣化的先兆 和表现形式。在 110kV 以上大型变压器事故中 ,有 50 %属于正常运行电压下发生匝间短路 ,多是由局 部放电所致。运行中的电力变压器内部发生局部放 电时 ,其局部放电量的大小在一定程度上反映了绝 缘缺陷的状况 ,放电功率的强弱反映了绝缘老化过 程能量变换的强弱 ,而放电次数与放电间隔则反映 了绝缘老化的速度和程度。

当局部放电发展到严重 阶段时 ,固体绝缘材料和油迅速分解 ,导致整个绝缘 被击穿 ,因此检测局部放电的程度能知道绝缘状况。 变压器在局部放电过程中 ,总是伴随着脉冲电 收稿日期:2004205212 流、电磁辐射以及声、光、热等现象。近年来利用局 部放电过程中产生的声发射(Acoustic Emission ,简 称 AE)信号来对其进行判断和定位的方法越来越 引起人们的重视。这是因为当介质内发生局部放电 时 ,由于分子的激烈撞击 ,气泡的形成和发展 ,液体 的流动以及固体材料的微小开裂 ,会产生一定的声 发射信号。通过研究发现 ,局部放电产生的这些声 信号与局部放电的程度和类型有着一定的对应关 系。与其它检测方法相比 ,声发射检测的优点是 ,

① 可以对变压器进行在役实时和连续监测。

②可以 免受电磁干扰的影响 ,因此可用于电磁干扰非常严 重的场合。

③利用声波在变压器油等介质中的传 播特性可以对局部放电源进行定位[1 ] ,但由于受到 声发射仪器、现场测试条件以及信号在变压器内部 传递途径等因素的影响 ,这种测试方法目前还不成 熟。本文主要从测试原理和定位方法的进展方面进 行综述。

1  声发射检测设备

1. 1  检测原理 如图 1 所示 ,变压器内部局部放电所产生的声 发射信号由紧贴在变压器外壁上的声发射传感器 (1 ,2 ,3 ,4 , …)拾取 ,在将声信号转化为电脉冲信号 后 ,经前置放大单元放大后传送到信号预处理单元 , 信号预处理单元完成对电信号的滤波及进一步放 大 ,以便满足 A/ D 采样的要求。高速模数转换器将 局部放电声发射模拟信号转化为数字信号 ,传送到 计算机中并利用相关软件对数字信号进行分析处 理 ,以判断放电模式和放电源位置。具体应用中 ,要 设置 PD 检测阈值 ,排除噪声 ,并通过计算变压器壁 上多个 AE 传感器检测到的 AE 波信号的相对到达 时间来确定变压器内 PD 的位置。 图 1  声发射检测装置总体结构 在现代声发射仪器中 ,系统设计模块化 ,呈积木 式并行结构 ,其基本单元是数字信号处理卡(DSP) , 每块卡上有自己的中央处理器和 A/ D 变换器 ,前置 放大单元集成在声发射传感器中 ,因此结构更加紧 凑。随着声发射检测仪器的日趋完善 ,用于变压器 局部放电测量的可靠性也越来越高。美国 PAC 公 司更是推出了专门用于大型油浸式变压器及气体绝 缘开关 ( GIS) 的局部放电检测系统 DiSP2PD ,这种 DiSP2PD 系统除了 AE 处理外 ,还可提供参数输入 通道 ,以便记录压力、温度和湿度等参数 ,提高判断 的准确度 ,至 2002 年 ,已对几十台大型电力变压器 进行了局部放电的测试。

1. 2  声发射传感器 传感器是声发射检测的一个重要环节 ,它将感 受到的局部放电声发射信息以电信号的形式输出。 在变压器局部放电的测量中 ,声发射传感器的 谐振频率一般都选择在 150kHz。虽然局部放电及 其所产生的声发射信号具有一定程度的随机性 ,每 次局部放电的声波信号频谱不同 ,但整个局部放电 声波信号的频率分布范围却变化不大 ,基本处于 50 ~300kHz 频段。另外 ,传播媒质对声波吸收系数随 频率的平方增长 ,因此系统最好利用低频段的声波 信号 ,以保证其灵敏度 ,同时应避开变压器铁芯自身 振动、噪声和其它电磁噪声等干扰。 在传感器种类方面 ,以谐振式传感器最为多见。 文献[2 ]中采用的光纤传感器具有体积小、重量轻、 响应快、灵敏度高、抗电磁干扰能力强和能进行非接 触测量等优点 ,并且可以将传感器伸入到变压器油 甚至绕组中进行测量 ,有效减少了声波传播途径和 电磁干扰对局部放电信号测量的影响。

2  局部放电信号的定位测量方法 早期的人工测量方法一般采用在变压器外壁布 置数个声发射传感器 ,根据接收到的声发射信号情 况 ,沧州欧谱在测量过程中调整传感器的位置 ,结合局部放电 声脉冲到达不同传感器的时间差和声脉冲在介质中 的传播速度计算出信号的传播路径长度之差 ,再利 用相应的几何关系确定局部放电源在变压器中的位 置。该方法一次只能对一个放电源进行探测和定 位 ,而且要求放电信号是连续的 ,因此在具体应用中 有着很大的局限性[3 ]。 随着声发射设备和信号处理技术的发展 ,已经 可以实现对变压器局部放电的自动在线测量和定 位。使用这种探测系统需要在变压器油箱表面布置 多达 20 个以上的声发射传感器 ,以记录局部放电声 脉冲信号。如果可能的话 ,还需同时记录负载、温度 等外部参数作相关分析。

2. 1  定位理论 现场常用的定位方法主要有 V 形曲线法、双曲 面法和球面定位法 ,随着对声波传播机理研究的深 入 ,出现了顺序定位法和模式识别法等[4 ]。

2. 1. 1 V 形曲线法 该定位法基于电2声触发的定位原理 ,即同时测 量出放电的电信号和声信号 ,以局部放电的电信号 作为触发基准信号 ,声波的直接传播时间就是电、声 信号的时间差。在局部放电源附近区域内 ,将传感 器沿油箱表面分隔排列 ,排成水平和垂直两个方向 , 每个方向至少取 8~10 点 ,以沿油箱壁表面分隔的 测量点距离数值为纵坐标 ,相应的局部放电源到各 点的时间 T 为横坐标 ,作出 V 形曲线。其顶点为 油箱壁上对应于局部放电源的最近点 ,该点时间即 为局部放电源声波向油箱壁直射传播时间 ,用直射 波传播途径所经过的介质分层计算与此时间相比 较 ,就可求得局部放电源的位置。该方法简单直观 , 其最大特点是不计声速 ,但用这个方法计算时 ,假定 局部放电源到各传感器的声速相同。此方法只是在 局部放电源附近区域内最有效。

2. 1. 2  双曲面定位法 该定位法基于声2声触发的定位原理 ,即选用一 路声信号触发其余声信号 ,定位时选择某传感器为 参考传感器 ,以此为基准 ,测量同一局部放电超声信 号传播到其它传感器时所对应的相对时差。设传感 器 S i ( x i , yi , zi ) 与参考基准传感器 S 1 ( x 1 , y1 , z 1 ) 的相对实测时差为τi1 ( i = 1 , 2 , 3 , …, m ,且 m ≥ 4) ,则相应声波信号的传播时间差τi1 = t i - t1 , v 为 传播声速,得传播距离差为 v ( t i - t1 ) = vτi1 = 常数 (1) 局部放电源 P( x , y , z)到传感器 Si 的声传播时间为 t i = ( x - x i ) 2 + ( y - yi ) 2 + ( z - zi ) 2 v (2)   式(1)称为双曲面方程,满足该方程的点就是双 曲面上的点。若测出 m - 1 个相对时差τi1 ,同时已 知声速 v 及各传感器坐标时,则可由式(1) 和(2) 求 出局部放电源的位置。

2. 1. 3  球面定位法 该定位法可选用电2声触发或声2声触发的定位 原理。基于电2声触发的定位原理,在变压器外壳的 同一侧面上,安放 m 个接收超声波信息的传感器, 以电信号为触发信号,以测得的电信号与超声波信 号的延迟时间 Ti ( i = 1 , 2 , 3 , …, m ) 作为从放电点 P( x , y , z) 到达各传感器 S i ( x i , yi , zi ) 的传播时 间,以等值声速 v 乘以延迟时间 Ti 而得到放电点 到传感器的空间距离 v Ti。由此得到球面方程 ( x - x i ) 2 + ( y - yi ) 2 + ( z - zi ) 2 = ( v Ti ) 2 (3) 若测出 m 个延迟时间 Ti ,同时已知各传感器坐标 时,用最小二乘法求出以上 m 个非线性超定方程组 的最优解,即 x , y , z 和 v ,从而确定局部放电源的 位置。此定位法的最大特点是声速 v 由计算取得 而不取定值。 基于声2声触发的定位原理, 若局部放电源 P( x , y , z)产生的声波到达传感器 S i ( x i , yi , zi ) 的 时间为 T ,则放电点到达各传感器的距离为 L i = v ( T +τi1 ) (4) 由此可建立声传播距离和延迟时间的球面方程 ( x - x i ) 2 + ( y - yi ) 2 + ( z - zi ) 2 = L 2 i (5) 若测出 m - 1 个相对时差τi1 ,同时已知声速 v 及各 传感器坐标时,用最小二乘法求解,得到 x , y , z 和 Ti ,从而可确定局部放电源的位置。

2. 1. 4  顺序定位法 该定位法是根据在一个固定放电点上所产生的 超声波到达不同传感器的顺序定出放电区域,并不 提供一个确切的放电位置。 将一组传感器阵列放置在同一平面上,当某一 固定声源的声波到达该平面时,传感器 1 首先接收 到信号,由传感器 1 与其周围传感器的平分线构成 的区域称为对固定声源定位的主区。随后传感器 2 接收到信号,按照平分线分隔原则,定出子区域 2 , 接着传感器 3 接收到信号,定出子区域 3 , ……,依 次类推,对同一声源接收到信号的传感器个数越多, 所得的子区域越小,定位的准确度就越高。将传感 器阵列与计算机构成定位系统,由图像显示或靠人 工确定放电区域,这两种方法都是非常简便易行的。 此定位法对声速和传感器的位置要求不高。因而在 现场中能取得较好的结果。

2. 1. 5  模式识别定位法 该定位法基于声2声触发的定位原理,以四个传 感器为限,给出了利用延迟时间τ定位的数学模型 方法。其基本原理为: 设有标准模式矢量 f 0 i 和待判定模式矢量 f i ( i = 1 ,2 , …, m) ,取其欧式相对距离 d ( i) = d ( f 0 i , f i ) = ∑ N j = 1 L 0 ij - L ij L 0 ij 2 (6)   若将 d ( i)按顺序排列,则排在第一位的 f i 距离 最近,为最近模式,第二位为次接近模式,依次类推。 设变压器是由 m 个子模块组成的集合体。对 于任一空间位置已知(即 x , y , z 已知) 的子模块 k 来说,它到达基准传感器的时间 T 及其余各传感器 的距离 L k1 , L k2 , L k3可由式(5) 计算求解,定义它的 待判定模式矢量为 f k = ( L k1 , L k2 , L k3 ) 。利用以上 计算所得到的时间 T 和测量所得的延时τ12 ,τ13 , τ14 ,由式(4)可得到标准模式矢量 f 0 k = ( L 0 k1 , L 0 k2 , L 0 k3 ) (7) 逐个求解变压器中每个子模块所对应的标准模式矢 量和待判定模式矢量的空间距离,两距离最小的子 模块所在的位置就可能是放电点。借助计算机,该 方法实施简单,定位精度高,克服了原有计算定位法 中存在的问题。但在实际定位中,对声速的取值和 放电延迟时间的测量仍需进一步研究。

2. 2  影响定位精度的因素 实验室条件下 ,运用声波测量法可以探测到 10pC的局部放电 ,并且给出准确定位。而在现场应 用时 ,精度远远达不到 10pC ,主要原因有两点[5 ]。

2. 2. 1  现场测试条件的干扰 现场测试时 ,变压器铁心噪声、油泵噪声和环境 噪声都会对声发射传感器的灵敏度产生影响。统计 分析表明 ,环境噪声通常为低频波 ,没有明显的延时 现象;铁心和油泵噪声为窄带宽峰值波。当局部放 电声脉冲的频率高于 100kHz 时 ,其波形与上述几 种干扰波形有明显不同 ,易于识别 ,但当其频率低于 100kHz 时 ,铁心噪声中的某些高频分量就会混杂在 局部放电声脉冲中。 另外 ,声发射传感器油箱表面安装条件、油箱热 膨胀、下雨等天气条件都会对声传感器的灵敏度产 生影响。

2. 2. 2  信号传递路径对定位准确度的影响 变压器内部结构复杂 ,具有多种声传播介质 ,如 绝缘件、变压器油和金属等 ,它们的声速差异很大 , 这样就会出现一个沿金属构件传播的局部放电声脉 冲信号 ,虽然传播路径远远长于同一信号沿变压器 油的传播路径 ,却先到达声传感器 ,造成该传感器距 局部放电点更近的假象。因此 ,利用声波测量法判 断变压器内部局部放电和确定局部放电源位置不能 片面地依赖仪器的测量结果 ,应该把测量结果与变 压器具体结构相结合 ,也可与传统的变压器油色谱 分析法结合起来 ,互相补充以求最佳的检测效果。

3  局部放电声发射信号的模式识别 20 世纪 90 年代以来 ,模式识别方法开始用于 局部放电识别 ,来代替放电谱图的目测法 ,焊缝探伤仪http://www.hanfengtanshangyi.com这显著提 高了识别的科学性和有效性。模式识别的重点是特 征提取(即放电指纹的获取) 和特征空间的划分(即 识别算法的选择) 。在识别方法中 ,基于人工神经网 络的模式识别是最为常用的方法之一。这种方法是 将所提取的特征作为网络的输入 ,利用已知的放电 样本来改变网络中各层神经元的加权系数来完成学 习 ,最后固定加权系数 ,进行放电类型识别 ,常用的 有BP 网络、自组织特征映射网络、LVQ 网络和 ART 网络等[6 ]。 用人工神经网络识别局部放电时 ,由 φ2q2n 谱 图提取的特征量少则十几个 ,多则几百个 ,使得神经 网络的输入较多 ,神经元个数增多。文献[7 ]采用分 形理论对局部放电声波信号的时域脉冲波形进行分 析 ,应用分析参数提取局部放电特征 ,这可以有效减 小特征量个数 ,再运用基于 BP 法的神经网络来识 别不同特征 ,从而对局部放电模式进行判别。

4  总结 可以看到 ,声发射测量变压器局部放电具有一 些电气方法所没有的优点 ,近年来计算机技术、声发 射设备和电子技术的快速发展 ,为声发射检测方法 的广泛应用提供了坚实的物质基础。但如前面所 述 ,在现场应用中 ,由于受到各种因素的干扰 ,检测 灵敏度和定位的精确度都受到一定影响。在以后的 发展中 ,不仅要对检测系统硬件进行完善 ,还要从定 位理论、识别算法等方面作进一步研究 ,另外还应更 加深入地探讨局部放电的理论基础 ,寻找在不同的 绝缘系统中 ,放电情况下绝缘老化的性质、形式和程 度与检测信号之间的关系 ,从而提高诊断结论的科 学性。

参考文献: [1 ] MM de A Olivieri , Mannheimer WA , Ripper2Neto AP. On the use of acoustic signals for detection and location of partial discharges in power transformers[ A ]. Conference Record of the 2000 IEEE International Symposium on Electrical Insulation[ C]. USA :2000. 259 - 262. [ 2 ] Deng Jiangdong , Xiao Hai , Huo Wei , et al. Optical fiber sensor —based detection of partial discharges in power transformers [ J ]. Optics & Laser Technology , 2001 , (33) :305 - 311. [3 ] Cole PT. Location of partial discharges and diagnostics of power transformers using acoustic methods [ A ]. The IEEE Conference “Diagnostic methods for Power Transformers”[ C]. London :1997. [4 ] 王国利 ,郝艳捧 ,李彦明. 电力变压器局部放电定位方 法的现状和前景[J ].变压器 ,2001 ,38 (11) :22 - 27. [5 ] 顾文业 ,王志敏 ,顾晓安. 应用超声波测量法判断变压 器内部局部放电的研究[J ]. 噪声与振动控制 ,2003 , (2) :46 - 48. [6 ] Gulski E , Krivda A. Neural networks as a tool for recognition of partial discharges [ J ]. IEEE Trans on Electrical Insulation ,1993 ,28(6) :984 - 1001. [7 ] 李燕青 ,陈志业 ,律方成 ,等.超声波法进行变压器局部 放电模式识别的研究[J ].中国电机工程学报 ,2003 ,23 (2) :108 - 111.

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