王佼,刘钊,胡新超,赵海霞
(1.国网保定供电公司,河北 保定 071000;2.国网涞水供电公司,河北 保定 071000)
电流互感器状态诊断方法的研究
王佼1,刘钊1,胡新超2,赵海霞1
(1.国网保定供电公司,河北 保定 071000;2.国网涞水供电公司,河北 保定 071000)
介绍了电流互感器的各种预防性试验项目,并将其运行状态划分为四种。基于模糊理论,确定了状态诊断所需的状态信息,建立了一种模糊诊断模型,并通过实例验证了所提方法的正确性、实效性。
电流互感器;预防性试验;状态诊断;模糊理论
电流互感器是电力系统中非常重要的一次设备,对电流互感器进行状态诊断可以有效缓解设备的当前状况,在出现某些故障征兆的时候及时进行检修,可以避免突发事故的发生。
1.1 状态信息的分析与确定
电流互感器的状态诊断就是利用各种离线的和在线的检测乎段对反映互感器运行状态的物理、化学量进行检测,从而判明互感器是否处于正常状态。
通常情况下,无法直接得到电流互感器的状态模型,只能通过分析设备运行过程中表现出的现象或对能反映设备状态的参数的测量来间接得出当前的状态。对电流互感器进行状态诊断需要依据许多信息,这些信息统称为状态信息[1]。电流互感器的状态信息有预试数据、运行数据、设备状态监测数据、设备历史数据等。选择合适的状态信息可以更好的反映油浸式电流互感器的运行状态,为设备开展状态诊断提供判据。表1为对电流互感器进行状态诊断时采用的状态信息量。
表1 电流互感器的状态信息量
介损测试能有效地发现电流互感器的普遍老化、受潮、油质劣化、油泥脏污等整体缺陷;绝缘电阻测量能发现绝缘受潮、脏污、贯穿性裂纹或其他严重的绝缘缺陷;局部放电试验对发现互感器主绝缘中潜在的缺陷灵敏有效;绝缘油试验可直接反映油质本身的质量问题 (如油质劣化等)。
1.2 电流互感器状态分类
按有无缺陷或缺陷对安全运行的影响程度可将电流互感器状态诊断的结果划分为正常状态、一般状态、注意状态、严重状态。正常状态表示电流互感器运行试验数据正常[3-6],故障发生的可能性极低,可接受长期运行;一般状态表示电流互感器已运行一定时间,但试验数据正常或其中个别状态量表明可靠性稍有下降,但数据稳定,可继续运行,故障可能性低;注意状态表示在试验周期内,试验数据有偏离正常状态,某些状态量反映电流互感器内部可能有异常现象,但仍有很多不确定因素的变压器,发生故障的可能性也在增大,互感器可继续运行,但应缩短试验周期并跟踪观察;严重状态表示电流互感器整体工作性能欠佳,通过试验和监测到的状态量多数超标,分析可能存在故障,要通过检修才能使其恢复到健康状态。
1.3 电流互感器的状态诊断流程
一般来说电流互感器的状态和征兆之间不存在简单的一一对应的关系,一种状态可能对应多种征兆,而一种征兆也可能对应着多种状态,这就为状态的判别增加了难度[7]。因此通常电流互感器的状态诊断有一个反复实验的过程,如图1所示。
图1 电流互感器状态诊断流程图
2.1 模糊诊断原理
模糊诊断的方法[8]是通过某些征兆的隶属度来求出各种故障原因的隶属度,然后通过阈值原则或者最大隶属度原则来确定对象的故障原因。
设观测到某设备的一征兆群样本X=(x1,x2…xm),同时得出此样本中各分量元素xi对征兆的隶属度,则将各元素转换成隶属度,就构成了故障征兆模糊向量:
假设该征兆样本是由故障云因yi产生的,yi对各种故障原因的隶属度为Y(yi),则构成了故障原因模糊向量:
Y与X具有模糊关系为:
式 (3)是故障原因与征兆之间的模糊关系方程。式中·是模糊算子,R是体现诊断专家经验知识的模糊诊断矩阵。
其中,0≤rij≤1,1≤i≤m,1≤j≤n。
模糊诊断矩阵R是m×n矩阵,其中行表示故障征兆,列表示故障原因,矩阵元素rij表示第i种征兆对第j种原因的隶属度。当rij=0时,表示故障征兆i对故障j的发生不起作用,rij的值越大,表示征兆的存在对故障的发生起的作用越大,即故障发生的可能性越大。
模糊诊断的原理框图如图2所示。
图2 模糊诊断的原理框图
2.2 建立诊断模型
2.2.1 因素集和判断集的建立
从影响电流互感器工作状态的众多因素中,选择具有代表性的参数作为评判电流互感器工作状态的因素,建立因素集 (即故障原因集):
主要评判因素有:
1)电气试验参数:绕组及末屏的绝缘电阻、介损及电容量、一次绕组直流电阻、局部放电量;
2)油中溶解气体状态参量 (包括多种油中气体);
3)绝缘油特性参数:油中微水含量、油介损、油击穿电压;
4)其他因素:工作环境、运行资料、检修记录。
在确定了电流互感器的评判因素后,需要划分电流互感器的状态,也就是建立模糊诊断中各评判因素的判断集。本文将电流互感器分为 “正常”、“一般”、“注意”、“严重”四种运行状态。判断集为:V={正常,一般,注意,严重}=
2.2.2 单因素模糊评判
单因素模糊评判是指单独从一个因素出发进行评估,以确定评估对象对判断元素的隶属程度。
设电流互感器按因素集中的第i个因素ui进行评估,对判断集中第j个元素vj的隶属程度为rij,则按第i个元素ui评估的结果,可用模糊集合Ri=来表示。Ri称为单因素评判集。
同理可求出相应于每个因素的单因素评判集,并将其构成以各单因素评判集为行向量的矩阵R,R称为单因素评判矩阵。可以视为一行m列的模糊矩阵,&为广义模糊算子。文章采用的权重集A和评判矩阵R的合成算法是加权平均型的综合评判,即:
2.2.4 评判指标的处理
经过模糊运算后,得到了评估指标bj=(1,2……p),必须对评估指标进行处理,以得到最终的诊断结果。一般采用最大隶属度原则和阈值原则来处理评估指标[13]。本文采用的是最大隶属度法来处理评估指标,即取与最大评估指标bmax= max{bj,j=(1,2……p)}相对应的评判集元素vk作为诊断的结果。
2.2.3 模糊综合评判
从单因素评判矩阵R可以看出,R的第i行,反映了第i个元素对评判对象取各个判断集元素的影响程度;R的第j列,反应了所有因素对评估对象取第j个判断集元素的影响程度。
文章利用评判矩阵R的各项乘上相应评估因素的权数αi(i=1,2……m),来描述所有因素的综合影响。
模糊综合评判可表示为:B=A&R。权重集A
某110 kV变电站的电流互感器,分析其2012年的预防性试验数据,判断其运行状态为“严重”,存在缺陷或故障。为了寻找可能的故障原因,利用获取的状态信息数据对电流互感器进行状态诊断,具体步骤如下:
1)计算电流互感器绕组的状态信息诊断矩阵R,如表3所示。
表3 绕组状态信息诊断矩阵
2)确定电流互感器状态信息的权重
计算绕组状态信息的主观权重和客观权重。综合权重是主观和客观权重的平均值,计算结果如表4所示。
表4 绕组状态信息的组合赋权
3)计算各个故障原因的故障概率,所求结果如表5所示。
表5 绕组故障原因及其概率
根据最大隶属度原则,绕组绝缘受潮是最有可能的故障原因。对电流互感器停电检修,发现绕组表面不干净,有油泥和污物,导致绝缘受潮,与本文诊断模型结论基本相吻合。验证了所提方法的正确性、准确性、实效性。
电流互感器结构简单,其状态容易确定,适宜开展状态检修。本文确定了进行状态诊断所需的状态信息,并基于模糊理论,总结出一种判断互感器状态的方法,建立了状态诊断的模型并通过实例验证了所提方法的正确性。但是,确定电流互感器的状诊断算法是一个复杂的系统工程,目前很多方面还处在研究探索阶段,需要进一步研究。
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Research on State Diagnose of Current Transformer
WANG Jiao1,LIU Zhao1,HU Xinchao2,ZHAO Haixia1
(1.State Grid Baoding Power Supply Company,Baoding,Hebei 071000;2.State Grid Laishui Power Supply Company,Baoding,Hebei 071000)
This paper introduces the CT preventive tests thoroughly and categorizes its operating states into fine,normal,warning and serious state.According to the Fuzzy Theory,status information needed for state maintenance has been filleted out and a fuzzy theory model has been built.Moreover,the correctness and effectiveness of the proposed method is verified by a examples.
current transformer;preventive test;state diagnose;fuzzy theory
TM8
B
1006-7345(2014)04-0092-05
2014-02-24
王佼 (1987),男,硕士,助理工程师,主要研究方向为电力系统继电保护 (e-mail)hegongwj@126.com。