基于超声检测的高压电容器故障检测系统设计与实现

顾志强

（国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司， 江苏 无锡 214000）

引言

随着国家经济、社会的高速发展，用电需求越来越大，输电电压越来越高，电力系统的安全成为保障国计民生的大事[1]。多年以来，电力系统的科研人员一直致力于电力系统的安全性研究。为了确保整个电力系统的安全，首先就要及时地发现、排除电力设备中所存在的绝缘故障，尤其是在高压输电系统中。虽然造成绝缘故障的原因很多，但不可否认的是，由于设备制造缺陷、材料质量缺陷、长期高负荷运行造成的设备劣化、安装不规范等原因造成的局部放电是导致电力设备故障的主要因素之一。统计分析表明，60%以上的重大电力事故都是由于电气设备的局部放电引起的。因此，如何有效地检测局放成为保障电力系统安全的前提之一。

在早期的高压电气设备绝缘性能检测方法中，通过检测设备的放电量评价设备的绝缘情况成为主要研究方向之一，作为一种带电检测方式曾广泛应用于电力设备检修[1-3]。然而，随着现代电力系统的发展，电压越来越高，设备越来越多，高压电力电容器、GIS等高压电气设备的绝缘劣化也越来越普遍，上述方式已经无法满足实际应用需求[4]。作为故障的前兆，高压电气设备在故障发生前总是伴随着对应的局部放电，会产生超声波、电磁波、发光、高频振动等诸多物理现象[1，5-7]。随着电子技术、数据处理技术的发展，可以准确地采集由局部放电而激发的声、光、电等信号，并通过分析此类信号确定局部放电的类型和强度，从而对高压电气设备的绝缘性能进行较为准确地判断。因此，局放检测技术成为对高压电气设备绝缘性能的早期、预防性诊断的主要技术手段。

常用的局放信号主要有超高频、甚高频、超声波等[8-10]。相对于超高频、甚高频而言，高压电气设备所在环境中的电磁场对超声波的干扰最小。因此，超声波被广泛应用于高压电气设备的故障检测中[4]。一般而言，基于超声波检测的高压电气设备故障检测系统主要包括三个模块，分别为：传感器模块、信号采集与处理模块、数据分析与显示等，具体如图1所示。

图1 电力电容器故障检测系统

其中，传感器模块主要是通过高灵敏度的超声波传感器收集由局部发电而激发的超声波信号。信号采集与处理模块接收由传感器模块所捕获的超声波信号，然后通过硬件电路去噪、提取信号包络、完成特征分析、特征提取等一系列过程，最终实现对信号特征信息的提取，并上传给服务器端。数据分析与显示模块通过软件系统在终端计算机或服务器上实现对局放数据的进一步特征分析、提取，对可能的局放类型、局放强度、局放趋势等进行评估并实时报警，计算各通道的局放数据多对应的二维、三维图谱，以非常直观的形态向管理者显示。为了便于事后分析，相应的数据需要按照一定的格式存入数据库中，可以通过数据回复查看一段时间内各个通道的历史数据。在上述三个模块中，传感器模块主要由传感器完成对应局放信号的收集，信号采集与处理模块主要由采集卡硬件电路完成，而数据分析、显示与诊断模块主要是通过软件系统实现。本文针对信号分析、显示与诊断模块，详细阐述该软件系统的需求、主要功能、具体设计与实现过程，并通过具体实验数据验证了本系统能够有效地完成数据的分析、显示和故障自动报警功能。实验数据表明，本文设计实现的系统能够较好地实现对各类故障的预测，准确率达到了90%。

1 系统需求分析

基于超声波的局部放电在线检测软件系统通过检测高压电气设备的局部放电信号实现对电器设备绝缘性能的评判，可以及时发现并跟踪电气设备的健康状态，帮助电力公司管理人员提前消除电力事故隐患，提高高压电气设备运行的可靠性，有效提升整个电力系统的安全性。因此，基于超声波的高压电容器故障检测软件系统需要具备以下功能。

1）能够准确、可靠地检测放电相位、最大放电强度、一定时间内的放电次数等表征局部放电类型、强度的数据。

2）能够实现对放电类型、放电强度的自动评判，根据评判结果预测高压电气设备发生故障的可能性，并实现多种方式自动预警，提醒检修人员及时排除潜在的故障。

3）能够通过多种通信方式实现数据传输，能够通过TCP/IP通讯方式实现远距离通信，做到主控室的集中监测和远程监测。

4）具有丰富的多种图谱实时显示，能够为管理人员做出正确的判断提供必要的、全面的数据，从而提高故障最终诊断的准确性。

5）能够实现对相关参数的实时设置、调整，及时显示装置的运行状态和报警指示。

6）能够提供大容量的数据存储，在较长时间内（至少一个月）都能够通过查询、回放查看各个设备的局放数据、报警数据和趋势数据。

在整个检测系统中，信号采集设备（采集卡）作为系统的客户端，需要采集由超声传感器所收集到的超声波信号，通过一系列处理后将数据传送给服务器端。整个软件系统作为服务器端实现对采集设备所传输数据的实时处理，以多种图谱实时显示在屏幕上，方便管理人员及时观察、分析。同时，服务器端还需要能够对设备状态进行实时评估，对各通道参数进行远程配置，实现图谱数据、报警数据的存储，为管理人员提高数据查询服务和统计报表服务。

实时放电图谱显示分以下几个部分内容。

1）能够实时显示各个通道的局部放电信号三维N-Q-φ（放电次数-放电量-相位）放电图谱，一般以50个连续工频周期为一组，按照一定的规则实现对多个通道的轮询。

2）能够实时显示各个通道的局部放电信号二维Q-φ（放电量-相位）放电图谱。

3）能够实时显示各个通道的局部放电信号二维N-φ（放电次数-相位）放电图谱。

4）能够实时显示各个通道的局部放电信号三维PRPS放电图谱。

5）能够实时显示各个通道的局部放电信号二维椭圆图谱。

6）实时显示当前图谱所对应通道的连接状态，在发生局部放电时能够显示局部放电开始后所采集的局放数据的平均值、局放最大值和单位时间内的放电次数最大值。

7）能够自动计算局放类型、局放强度，并根据系统所设定的报警模式对异常的检测结果进行多种方式的自动报警。

局部放电信号数据存储主要实现对各类图谱数据、报警数据、趋势数据等三类数据的较长时间的存储，方便管理人员事后查询、统计和分析。局放数据查询应提供良好的人机交互功能，管理人员可以方便地查找一段时间内的局放数据，可以多角度地观察高压电容器局放检测结果。从应用的角度分析，局放数据查询应具备以下功能。

1）能够通过日期检索、查询二维Q-φ放电图谱、二维Q-φ放电图谱、三维N-Q-φ放电图谱、三维PRPS放电图谱和24 h趋势图。

2）在报警发生时，可以快速查看报警所对应的三维N-Q-φ放电谱图，便于管理人员快速做出准确判断。

3）提高远程查询功能，可以实现网络、手机的在线查询，方便远程管理。

4）能够分别查询一段时间内单个通道或多个通道的放电趋势。

5）可以查询设备多个通道在一段时间内的放电趋势。

6）提供数据导出接口，可以导出一段时间内对应设备的数据。

参数配置管理主要实现对各个通道参数的配置，保存已配置好的参数并在系统运行时实现自动管理，同时需要实现对各个通道所对应的报警参数的配置和保存。通过参数配置管理实现系统的可靠性管理，提高系统的配置效率。自动报警主要根据局放信号所求取的局放类型、强度实现声、光、电的实时报警，及时提醒管理人员发现故障、设备检修人员通过检修解决问题，从而可以有效避免重大事故的发生。趋势分析可以帮助管理人员实时了解电力设备的劣化趋势，对快速劣化设备需要提高警惕。

系统管理模块主要提供三类用户权限：超级用户、管理用户和一般用户。超级用户拥有系统的最高管理权限，可以对系统的配置参数进行修改，增加、删除或更改设备或者通道信息，数据录入、删除等。同时，系统还用超级用户提供了远程控制、访问、数据查询功能。管理用户拥有系统的较高权限，可以配置、修改系统配置，但不能删除数据。一般用户只能本地查看数据，不能对系统进行配置，也不具备远程控制、查询功能。

2 系统设计与实现

由上述分析可知，本文设计实现的电容器故障检测系统主要包括以下功能：系统各类参数的动态设置、调整，超声波局部放电信号的实时高速采集、传输与分析，局放图谱的统计、显示和保存，趋势数据的计算、保存，历史数据的查询及显示，依据局放数据计算故障类型和劣化程度并实现实时报警，报警数据的保存、远程查询，报表统计分析等。系统的总体流程框图如图2所示。

图2 软件系统总体流程框图

图2中，传感器采集设备发生局部放电时所激发的信号，信号采集模块主要是通过采集卡接收由传感器传送过来的设备放电时所形成的放电信号，并经过整流、滤波、降噪等一系列处理，滤除信号中的随机干扰、周期噪声等，检测放电信号中的有效局放信号，并转化为数字信号送给服务器。服务器端通过TCP/IP协议实现与采集卡之间的高速通信，接收由采集卡处理后的局放超声数据，通过一系列过程实现完成数据的分析、处理，形成多类型图谱并提取报警特征量，通过实时显示模块完成多类型图谱的实时显示，以实现远程在线检测。自动报警模块通过接收由数据分析模块提供的报警特征量，依据特征量实现声、光、电报警、自动电话报警等，并将报警信号送入数据库中，通过历史报警数据查询模块可以查询历史报警记录，依据历史报警记录进行趋势分析。查询/回放模块通过检索波形图谱数据库查询特定通道的特定时间段的历史数据，并以多种波形图谱方式实现数据显示，以方便事后判定。

在获得由板卡发送来的数据之后，软件平台将数据送入数据分析处理单元，完成对数据的特征数据提取等，然后送入实时数据显示模块，将数据按照要求转换为图形以直观的形式进行显示。为了方便各种不同应用需要，系统提供了PRPS图谱、Q-φ图谱、N-φ图谱、N-Q-φ图谱、椭圆形图谱等五种图谱，以便满足各种不同用户的不同需求。另外，实时显示过程中可以手工设置不同的相位偏移角，以观察在不同相位偏移角情况下图谱的变化情况，可以帮助更好地对电容器运行状态进行在线检测。图3给出了PRPS图谱、Q-φ图谱、N-φ图谱、N-Q-φ图谱等四种典型图谱。

图3 四种典型图谱

参数配置主要完成对采集卡相关参数的设置，包括通道数、工频周期、相位偏移、各个通道的采集阀值、最小脉宽和最大脉宽。另外，参数配置还实现了对自动报警阀值的设置，包括最大放电量、平均放电量、单位时间的放电次数等。

另外，系统为了更好地实现对局放数据所对应的局放类型的评判，在配置部分增加了四种典型局放类型所对应的局放图谱作为专家库，在系统运行过程中会根据实际结果实时地调整、补充该专家库，以便于能够更为准确的鉴别各类局放类型。专家库中所对应的四种局放类型图谱如图4所示。

图4 专家库中四种典型放电对应的PRPS图谱

在实时数据采集、分析、处理、显示完成之后，系统将所采集到的数据按照预定的格式存入到数据库中，以方便管理人员查询、分析。管理人员在需要时可以通过数据查询模块查询某段时间的历史数据，并以多种显示方式将数据以图形形式显示，以方便管理人员分析数据并做出相应的判断。历史数据查询与显示窗口如图5所示。

图5 历史数据显示

系统平台在完成对某路通道的数据分析之后，依据历史数据可以完成对故障发展趋势的分析、评估和预测，以便判断故障的恶化程度、恶化速度和对电力系统的影响，方便管理人员对微小故障的危害性判断。如果故障的恶化程度发展很快，说明小故障会很快演化为严重的故障，需要检修人员尽快检修、维护，如果故障的恶化速度缓慢，说明此类微小故障暂时还不会对电网系统造成严重影响，可以保持关注而暂不处理。趋势分析模块如图6所示。

在实时数据采集、分析、处理、显示完成之后，系统将对局放信号的强度、特征、局放次数、局放类型、单次放电量等特征进行综合分析和评价，以此作为是否需要报警的依据。如果判断系统存在故障，系统将自动生成报警信号，给出报警的故障类型、报警级别等，分别采用声、光、短信等方式向管理人员发出警告。多种类型的报警方式可以有效满足不同应用需求和不同用户级别，对严重的故障，除了向管理人员发出报警之外，还需要以短信方式向部门领导及时发出报警信息，以方便领导及时决策。在实时报警之后，系统将报警信息存入报警数据库中，以方便查询、分析和后续的责任判断。

图6 趋势数据分析

3 系统测试

在完成系统的设计并完整地实现该系统之后，对系统的各项功能进行了全面的测试。首先，针对典型的放电类型，本文设计了金属针尖，内部气泡，悬浮电极和自由金属等4种典型的放电模型，通过模拟实验以获取放电波形和放电的基本特征量。

为测试本系统的实际性能，项目针对四种放电模型进行了多组实验，首先选择了三组不同类型的高压电容器，然后分别在高压电容器中加入四种放电模型，接着给高压电容器供电至2 000 V以上，激发较为明显的局部放电，最后通过采集卡采集、处理局放激发的超声波信号，并由软件系统完成信号的最终处理，如果超过报警阈值就由系统发出报警信号，并统计报警时所给出的局放类型、放电次数、信号峰值等指标。最终的实验结果如下页表1所示。

由下页表1的实验结果可以知道，在共计140次局放中，系统共检测出局放139次，检出率为99.3%；其中，测试结果与实际局放一致的共有125次，准确率为89.3%；将局放类型错误检测为其它局放类型的共有14次，占比为10.0%；未成功检测出的局放有1次，丢失率为0.7%。在类型错误的局放检测结果中，最主要的是悬浮放电和自由微粒放电之间的类型错误，认真分析二者之间的特征图谱可以发现，相比于其它局放类型，这两类局放所对应的特征图谱更为接近，因而可区分性稍弱。

表1 局放测试结果

本文设计实现的系统已被应用于镇江供电公司所属的化工变电站等24组电容器的故障监测中，如图9所示。自运行以来，装置及系统运行稳定，能够有效检测由电容器劣化所激发的局放超声波信号，并能够判断故障类型、故障强度、故障的演化趋势，实现对故障的自动预警，顺利排除了一次电容器故障，避免了可能发生的重大电力事故，对电容器的稳定运行起到了关键作用。

图7 现场图

4 结论

本文系统地分析了电力电容器故障检测软件系统的需求，在此基础上详细阐述了该系统的设计方案、功能模块，并最终实现了系统的全部功能。对系统的测试结果表明，该系统能够有效地采集到局放所激发的超声波信号，可以实现高速的数据传输、数据分析和数据统计，能够同时实现32通道的并行处理，对数据分析结果准确、可靠，所给出的五类图谱信号真实反映了局放的基本特征，能够根据局放信号准确地检测局放类型、局放强度和劣化趋势，实时完成故障报警。系统设计实现的历史数据查询方便、快捷，能够再现原始信号的基本特征。同时，系统可以根据设置要求，定时生成各类统计报表并自动传送给管理者，从而有效地协助管理人员及时、准确地掌握区域内电力电容器的运行状态，有效地保障了电网的安全。

模拟测试结果表明，该系统能够有效地检出局放，测试检出率达到了99.3%，对四类局部放电类型的判定结果较为准确，测试准确率达到了89.3%，对故障的报警结果准确、可靠。该系统的现场实施及带电运行表明，系统运行稳定，能够有效地检出由电容器劣化引发的局放信号，顺利排除了一次故障，避免了事故的发生。

参考文献

[1] 李军浩，韩旭涛，刘泽辉，等.电气设备局部放电检测技术述评[J].高电压技术，2015，41（8）：2 583-2 601.

[2] 虞苍璧，高胜友，李福祺，等.电力电容器局部放电信号的分析[J].高压电器，2009，39（2）：4-6.

[3] Cavallini A，Montanari G C．PD inference for the early detection of electrical treeing iIl insulation systems[J].IEEE Transactions on Di-electfies and Electrical Insulation，2004，11（4）：724-734．

[4] 鲁晔.基于超声波的电力设备局部放电在线监测系统设计[D].兰州：兰州理工大学，2014.

[5] Li J.,Jiang Y.,Cheng K.et a1.Hilbert fractal antenna for UHF detection of partial discharges in transformers[J].IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation，2013，20（6）：2 014-2 025．

[6] 孙柯，张强，卢歆.变压器局部放电检测系统[J].电子科技，2012，25（9）：70-71；74.

[7] 张锐.变压器局部放电在线检测系统的设计与实现[D].重庆：重庆大学，2013.

[8] 胡守松,黄成军,姚林朋,等.基于NET平台电缆局部放电在线监测软件系统[J].电工技术，2008（12）：20-21.

[9] 延红艳.电力电容器在线检测系统的研究[D].桂林：桂林科技大学,2013.

[10]江帆.超声波法用于发电机定子绕组局部放电在线监测的研究[D].重庆：重庆大学，2011.