高电压技术-第五章.

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1、第五章 电气设备绝缘在线检测与诊断 主要内容 状态检修的一般性知识 两类设备在线检测的具体技术： 电容型设备 MOA 分析方法在绝缘监测与诊断中的应用： 神经网络 小波分析 专家系统 5.1 电气设备绝缘的状态检修 电气设备绝缘维护 绝缘性能是决定电气设备寿命的关键。 绝缘事故是电力系统事故的主要原因。 绝缘年龄：电气设备的寿命不决定于运行的年数，而由其 绝缘状况决定。 电气设备绝缘维护的几个阶段 故障维修。设备损坏严重，频繁引起突发性停电。 预防性维修，定期检修。不可转供的区域，引起计划停电 。国内主流方式。 状态维修，预知维修。 可避免停电。国际先进、国内发 展趋势。 绝缘预防性实验 绝缘

2、预防性实验包括： 低压测试：测量绝缘电阻、测量介质损耗角正切值、局部放电、电压 分布 高压试验：直流泄漏电流、直流耐压试验、交流耐压试验、冲击电压 试验等 绝缘预防性试验的不足：预防性实验合格，但投入运行后会 出现事故 试验参数选择不合理。 试验条件与工作条件不同。如施加很低电压进行测试不容易发现问题 220kV设备加10kV进行测试太低 实验周期较长，不易及时发现设备的隐患及绝缘变化的趋势。 一般为一年 状态维修（1） 状态维修，预知维修。定义：根据电气设备的工作 状态来确定维修工作的内容和时间，制定维修方案 主要内容是基于绝缘老化的状态维修 绝缘状态维修的基础是：电气绝缘的在线检测和诊断

3、通过各种在线测量方法正确诊断目前绝缘状况 根据绝缘特点及变化趋势确定能否继续运行或制定检修计划 状态维修的主要过程： 了解电气绝缘在各种应力和运行环境下的老化机理 找到能灵敏反映绝缘当前状况及其变化趋势的物理量或逻 辑参量 确定相应的测量方法 获得绝缘状态的重要信息 经过分析，拟定老化标准或判据 状态维修（2） 状态维修的优点 在运行中，及时发现设备绝缘缺陷和发展中的事故隐患，防患于未然 替代传统的停电预防性试验，减少设备停电时间，节省试验费用 最大限度利用设备的剩余寿命 到时间退役，严重浪费资源 国内电网的设备投资是最大的浪费 状态维修的目标和发展趋势：对设备绝缘寿命进行预测 涉及技术领域：

4、绝缘故障机理、传感器与测量技术、数据采 集、信号处理、数据库、专家系统、计算机、通讯，等 采集的信号：电气参数，非电气参数：温度、压力、振动、噪声等 相互参透 状态维修（3） 不同设备绝缘系统的检测量不同 电容型套管：介质损耗角正切、电容量、泄漏电流 MOA：全电流、阻性电流、功耗 油浸变压器：油中的特征气体，H2，co，CH4，C2H2 对有些绝缘：检测局放并定位，分析放电对绝缘的危害 5.2 电容型设备绝缘在线检测 电容型电气设备的绝缘检测参数选择 电容型电气设备：全部或部分绝缘采用电容式绝缘 结构的设备 电容式TA，电容式TV，高压电容式套管，耦合电容器等 数量占发电厂、变电站设备台数的

5、40%50% 易发生事故，预防性试验工作量大 绝缘检测参数的选择。是非常重要的一个环节 根据国内外的经验选择 介质损耗角正切值 、电容值C、泄漏电流I 是最典型的参数， 电容型设备的在线检测主要是指 在线检测 介质损耗角正切值的测量（1） 值很小，对测量的准确度要求很高 在线检测比停电检测的难度大 测量原理一般采用：谐波分析法和过零相位比较法 问题1：谐波分析法和过零相位比较法的实现过程？ 问题2：其它两种测量方法是什么，为什么不用？ 谐 波 分 析 法 计 数 器 f0 N t t1 t2 u(t) i(t) 介质损耗角正切值的测量（2） 过零相位比较法 介质损耗角正切值测量事例 某变电站电

6、容式套管的在线检测和停电预防性检测结果对比 存在一处绝缘缺陷 在线加工作电压（110kV）可发现，预防性试验加10kV不能发现 在线监测更能发现绝缘缺陷，比停电预防试验更有效和及时 绝缘良好部分：在线检测和停电检测值接近。 在线测得的Cx与停电测量值之间相对误差+2% 在线测得的 与停电测量值之间相对误差+0.5%，部分+0.3% 影响介质损耗角正切值测量的主要因素（1） 影响 检测的主要因素：电压互感器（TV）角差，综合电 磁场的干扰，电力系统中谐波分量，传感器角差 其中电压互感器（TV）角差是主要因素 电压互感器（TV）角差的影响 角差指：TV低压侧和高压侧之间的相角差 与TV铁芯饱和程度

7、有关的部分，渐变、相对固定，可通过软件补偿 与TV负载变化而产生的角差，难以确定，难以补偿。 对0.2级TV，角差变化范围为+10，对应值变化约为+0.29%。 而绝缘良好的设备在01.0%，因此误差几乎掩盖绝缘的真实变化，甚至 出现负值。 工程测量值，精度要求到+0.1%，对应要求TV角差变化在+3内。 只有TV二次负载稳定时，能正确反映绝缘变化 措施：1）修正，2）其它电压取样方法，如光电式TV，标准电容分 压器等 影响介质损耗角正切值测量的主要因素（2） 现场综合电磁场的干扰 相邻设备、母线、铁架等，负荷电流变化，零序分量干扰等 干扰途径：电场通过杂散电容，磁场通过耦合 相间电场干扰最大

8、 电力系统中谐波分量的影响 三次谐波影响大。 需将三次谐波电压含量限制在1.0% 5次、7次限制在0.3%和0.1% 传感器角差的影响 指：电流传感误差。 任何电流传感器均有相角差，且随电流大小变化 根据实际电流选择合适的传感器，工作于线性区。 5.3 金属氧化物避雷器在线检测 MOA的泄露电流测量 MOA主要作用：过电压限制。 MOA特点：非线性，通流大 MOA总泄漏电流：包含阻性泄漏电流和容性泄漏电 流 正常运行时，长期即有。 阻性泄漏电流是绝缘劣化的主要原因。 正常时，阻性电流占总泄漏电流的10%20%。 考虑干扰因素，准确在线检测阻性电流有困难。 MOA的泄露电流测量全电流法 全电流法

9、：测量总泄漏电流是否增加 ，以及增加的程度 容性电流不变，全电流的增加即是阻性 电流的增加。 优点： 简单、易行，无需任何处理 缺点： 阻性电流比例小，相角差90度，全电流 增加不明显。 检测灵敏度低。 只能发现严重受潮，或绝缘严重劣化 等情况。 Ic Ir I MOA的泄露电流测量补偿法检测阻性电流 原理： 将MOA两端的电压微分，得到一个与容性电流相同的补 偿信号 然后与全电流相减，补偿掉其中的容性电流，只得到阻 性电流的方法。 根据阻性电流变化判断MOA绝缘状态 平衡条件1： 调节k使等式成立 平衡条件2：调节k，使 最小 日本的LCD-4型产品为模拟量产品，也可以数字化 。 干扰：相间

10、耦合电容电流，高次谐波，TV相移， MOA非线性电阻的滞廻现象 MOA的泄露电流测量谐波分析法 包含基波法、三次谐波法、各次谐波法 基波法。判据：阻性电流基波分量所占比例及其变化判断 MOA的工作状态 正弦电压下，只有基波阻性电流产生功耗 无论谐波电压如何，阻性基波电流都是一个定值 三次谐波法。判据：阻性电流三次谐波分量与阻性电流各 次谐波分量间的关系 优点：结构简单、易行，免除对TV的依赖 缺点： 不同型号MOA的阻性电流与三次谐波分量的关系不一致 无法反应受潮和污秽情况 电网三次谐波分量影响 各次谐波分析法：基波法和三次谐波法的综合 5.4 神经网络理论 在绝缘诊断中的应用 模式识别与神经

11、网络 绝缘故障诊断实际上是一种模式分类或模式识别 识别绝缘是否有缺陷 识别绝缘缺陷的类型、程度 识别绝缘定性的或定量的发展趋势 传统的模式识别：事先给出判别函数故障隶属函数，再 给出阈值 要求事先知道参量和结果之间的对应关系 可适用于线性系统、简单的非线性系统 如一般的保护或故障检测，均可理解为一种模式识别 神经网络一种特殊的模式识别 模拟人类大脑的判断过程 基本单位：神经元 不要求事先知道参量和结果之间确定的对应关系 可适用复杂的非线性系统 特点：自适应、自学习、联想记忆、分布式信息处理 自动形成征兆（输入）、故障（输出）之间的函数关系 神经网络诊断的步骤 建立神经网络模型 需要用到专家经验

12、 选取样本学习 样本选择需要用到 专家经验 学习过程自动实现 有新样本，可以重 新训 进行诊断 只要样本数据较全 面而且合理，其诊 断结果都是可靠的 。 神经网络模型 多种模型，不同模型针对不同问题效果也不同， 针对特定问题效果好 多层前馈神经网络：最基本、最成熟 前馈模型的算法：BP算法，也称为BP神经网络 BP神经网络构成的一般特点 包含：输入层、输出层和隐层 隐层可以是单层，也可是多层。最基本的是单隐层。 各层可有多个神经元或节点， 输入层节点一般与输入参量数相同， 输出层节点一般与输出结果个数相同 第i层神经元只接受第（i-1）层神经元给出的信号，无反馈 BP神经网络的实际建立过程 确

13、定参与诊断的参量（输入量）的类型和数量 参量选取的多样性：原始数据、经过预处理的数据、某些中间结果等 确定诊断结果（输出量）的类型和数量 根据参量和诊断结果的特征，确定隐层的层数、各层的节点数等 总体来说，隐层数、各层节点越大，能反映越复杂的映射关系。但学习过 程越漫长 要适度、合理 收集样本 样本要全面，能反映主要的输入和输出。 但又不要求面面俱到，即不要求遍历整个样本空间 样本要准确、合理 样本数量越大，学习的结果越好，但过程也越漫长 样本可以不断补充和更新 可根据学习（训练）精度调整网络结构，包括输入、输出和中间层 BP神经网络的学习过程（1） 学习过程包括：正向传播过程、反向传播过程，

14、 正向传播：输入信息从输入层经各隐层逐层处理，最终到输 出层 输入层各节点的输出等于其输入 隐层节点k的输入为： Wki为隐层节点k与输入节点i之间的连接权重 bk为隐层节点k的阈值 隐层节点k的输出为： 输出层的输入和输出关系与隐层相似 BP神经网络的学习过程（2） 反向传播：如果输出与期望不符合，将误差信号沿原线路反 向传播，修改各层神经元的阈值和节点间的权值。 其中： ypi是实际输出，dpi为期望输出 对所有样本进行学习 学习过程的实质：通过不断调整权值和阈值，使误差函数达 到给定的精度。 误差函数为：期望输出与实际输出之差的平方和 N是输出神经元数，P是样本数， 有新样本后，可重新学

15、习 神经网络的工作过程及特点 神经网络的工作过程： 简单：输入、输出 实质：将专家的知识和运行经验建立在网络中，使网络具有诊断能力 。 在故障诊断中的实质：建立故障现象与故障原因间的非线性映射 诊断结果经确认、且有代表性后，可作为样本 BP网络的优点： 理论基础坚实、物理概念清晰 BP网络缺点： 收敛速度慢，有遗忘现象：学了新的，忘了旧的 容错能力差 算法不完备：易限于局部极小 神经网络诊断实例 分析对象：变压器故障现象和故障原因之间关系 故障现象分为6种，故障原因为5种 哪个是输入？哪个是输出 故障现象见P125 三层BP神经网络，网络拓扑为：6-10-5 选取样本：训练 检验：两个已知用例，但未包含在样本中 结果表明和专家诊断相同 5.5 小波分析在绝缘诊断中的应用 基础知识（1） 神经网络和小波变换的目的不同： 神经网络是建立输入数据和输出结果间非线性映射的 小波是滤除输入数据中干扰、准确获得输入数据的 基础知识： 傅里