基于脉冲涡流技术的光伏电压互感器信号故障检测

孙 玲，刘 冀

（1.国网石家庄供电公司，石家庄 050000；2.中国电子科技集团公司第五十四研究所，石家庄 050000）

0 引言

电压互感器在光伏电网中应用极为广泛，及时检测光伏电压互感器的信号故障，及时发现电压互感器的隐患以及故障，避免由于电压互感器故障造成电网事故。光伏电压互感器信号故障的精准检测，提升光伏电力系统的供电可靠性。

伴随通信技术以及测量技术高速发展，脉冲涡流技术成为故障检测领域的重要技术。脉冲涡流技术检测光伏电压互感器的信号故障，具有适应性强以及测量信号少的优势。利用电压互感器信号实现电力系统不同设备故障的有效检测。利用脉冲涡流技术获取光伏电压互感器的二次侧信号，易于电力系统的工程应用。脉冲涡流技术通过施加于探头中的激励方波，形成脉冲涡流，传播于光伏电压互感器中，光伏电压互感器信号存在故障时，影响磁感应强度，磁感应强度变化造成脉冲涡流检测技术检测线圈中的感应电压同样存在明显变化。脉冲涡流技术的脉冲频谱较宽，获取的电压信号中包含众多光伏电压互感器故障相关信息。以往的脉冲涡流技术利用磁传感器检测光伏电压互感器中由于故障造成的磁场扰动变化，差分处理磁场感应信号，删除未存在故障的信号。采用差分处理算法处理感应信号时，需要保障差分信号为同步状态，因此采用脉冲涡流技术检测光伏电压互感器信号故障时，需要具备较强的信号处理性能。

电压互感器故障检测是目前电力研究领域的研究重点，陈永辉和谢楠等人分别针对电压互感器的电弧故障以及相位延迟进行检测[1,2]，可以实现电压互感器电弧故障以及相位延迟的有效检测，但存在检测过程过于复杂且检测精度较差的缺陷。针对以上两种方法的缺陷，研究基于脉冲涡流技术的光伏电压互感器信号故障检测方法，利用脉冲涡流技术检测光伏电压互感器的信号故障，提升了光伏电压互感器信号故障的检测灵敏度以及检测精度。

1 光伏电压互感器信号故障检测

1.1 光伏电压互感器信号故障检测总体方案

光伏电压互感器信号故障检测总体方案如图1所示。

图1 光伏电压互感器信号故障检测总体方案

通过图1光伏电压互感器信号故障检测总体方案可以看出，采用脉冲涡流技术检测光伏电压互感器信号故障时，主要通过脉冲激励信号发生模块、数据处理模块等模块完成。选取具有脉冲宽度调制的单片机作为脉冲涡流技术检测光伏电压互感器信号故障的单片机，利用单片机与上位机通讯控制脉冲涡流技术的脉冲信号激励电路各项参数的设定，启动和停止激励电路。

设计了功率放大电路于脉冲涡流技术中激励信号电路的后端，脉冲信号放大后加载至传感器探头的激励线圈中。传感器探头靠近光伏电压互感器时，激励出脉冲涡流，传感器探头将感应的光伏电压互感器故障信号变化传送至上位机，上位机的数据处理模块完成信号故障的最终检测。选取磁敏传感器霍尔元件UGN3503与激励线圈组合，作为脉冲涡流技术的检测探头，检测光伏电压互感器信号的脉冲涡流磁场变化情况。利用新型的脉冲涡流传感器提升光伏电压互感器信号故障检测性能。新型脉冲涡流传感器的激励线圈设置为矩形线圈，传感器运行时，在空间形成了匀强涡流场[3]，通过自差分式的涡流检测技术代替了原有的脉冲涡流检测技术，利用故障形成的扰动场形成感应信号，无需差分处理即可获取光伏电压互感器信号故障检测结果。

1.2 脉冲涡流技术

脉冲涡流技术通过设置激励信号，建立快速衰减的脉冲磁场。通常情况下利用宽带脉冲作为建立脉冲磁场的激励信号，利用宽带脉冲激励线圈的脉冲电流形成脉冲磁场。设置光伏电压互感器作为导体试件，光伏电压互感器形成脉冲涡流，形成的脉冲涡流为瞬时状态，呈现快速衰减状态的涡流磁场。伴随涡流磁场的不断衰减，利用检测线圈获取不同时间的电压值。脉冲涡流技术的原理框图如图2所示。

图2 脉冲涡流技术原理框图

离散点化处理光伏电压互感器的横截面，获取利用脉冲涡流技术检测线圈，检测的光伏电压互感器瞬态感应电压信号。

依据法拉第电磁感应定律获取光伏电压互感器中的各检测点的感应电压表达式如式(1)所示。

式(1)中，B与S分别表示磁场的磁感应强度与磁场面积，n与t表示线圈匝数以及发生变化所需时间。

检测线圈中，其中一匝的瞬态感应电压表达式如式(2)所示。

式(2)中，φ表示磁通量。

光伏电压互感器信号存在故障时，采用脉冲涡流技术检测的光伏电压互感器的感应磁场强度存在明显波动，检测线圈上的瞬态感应电压有所变化，通过瞬态感应电压获取光伏电压互感器中的故障信息。

1.3 光伏电压互感器信号故障检测

利用小波阈值收缩法对采用脉冲涡流技术采集的光伏电压互感器信号实施预处理，对完成预处理后的信号实施小波包分解处理，利用小波包分解处理获取光伏电压互感器信号的多尺度空间能量作为光伏电压互感器信号特征，将所提取的特征输入优化的支持向量机中，利用支持向量机检测光伏电压互感器信号故障。

1.3.1 光伏电压互感器信号去噪处理

采用脉冲涡流技术检测的光伏电压互感器信号中包含着众多干扰信号，采用小波变换方法去除光伏电压互感器信号中的噪声。选取小波变换方法中的小波阈值收缩法进行光伏电压互感器信号去噪，保留原始光伏电压互感器信号中的特征尖峰点。

利用db4小波基对脉冲涡流技术采集的光伏电压互感器信号进行2层小波分解，获取3个节点系数。阈值量化处理3个节点系数后，获取完成修正的系数。采用小波逆变换方法重构信号，获取去噪后的光伏电压互感器信号。

阈值函数的选取是光伏电压互感器信号去噪的关键，选取软阈值函数作为光伏电压互感器信号去噪的阈值函数。软阈值函数的表达式如式(3)所示。

式(3)中，x与sgn(x)分别表示原始光伏电压互感器信号小波分解的小波系数以及符号函数；T与soft(x，T)分别表示设定的阈值以及经过阈值处理后的光伏电压互感器信号。

所选取的阈值需要略高于信号的最大噪声[4]，确定最优阈值函数的表达式如式(4)所示。

式(4)中，N与δ分别表示离散信号长度以及第一级小波细节系数的噪声标准差。

利用通过式(4)获取的阈值函数，处理小波分解的全部细节系数，利用全局阈值重构光伏电压互感器信号，获取去噪后的光伏电压互感器信号。

1.3.2 小波变换的光伏电压信号故障特征提取

光伏电压互感器信号故障检测中，利用标准差作为体现光伏电压互感器工作电压与平均电压值的偏离程度。光伏电压互感器存在故障时，脉冲涡流技术检测的电压信号存在明显波动，其标准差同样存在较大变化。光伏电压互感器信号的标准差表达式如式(5)所示。

式(5)中，N表示光伏电压互感器的电压信号数量，η与xi分别表示信号数据的平均值以及第i个光伏电压互感器信号值。

小波变换方法具有频率窗和时间窗均可以改变的特点，呈现良好的局部化特征。利用小波包分解方法获取差异尺度下的高频分量系数和低频分量系数。选取db4小波作为光伏电压互感器信号故障特征提取的小波基函数，该小波具有细节系数能量较大的特征。

利用小波分解将光伏电压互感器信号分解为差异频率的小波系数，不同频率的小波包能量特征的表达式如式(6)所示。

式(6)中，qs(k)与E(j，i)分别表示小波包变化系数以及分解层次为j时，节点i的能量值。

通过小波包方法分解光伏电压互感器信号后，获取小波细节系数d2的模极大值。光伏电压互感器发生故障时[5]，电压信号不同频段的能量值存在明显变化。光伏电压互感器信号存在故障时，电压信号具有较多的高频细节，此时信号高频能量增加。小波高频分量的能量值即光伏电压互感器信号故障特征值。

1.3.3 优化支持向量机的光伏电压互感器信号故障检测

采用前向最小平方近似方法对支持向量机进行优化，检测光伏电压互感器信号故障。光伏电压互感器信号故障检测的优化问题如式(7)所示。

式(7)中，a与b分别表示光伏电压互感器信号故障检测方向向量以及偏移项。

式(7)的约束条件如式(8)所示：

式(8)中，zi与yi分别表示训练样本中的特征向量以及故障类别；m与Ψ 分别表示基函数即支持向量数量以及基数；φ(·)表示内积函数。

引入拉格朗日乘子αi至式(8)的约束中，可得表达式如式(9)所示。

式(9)中，λ与L(·)分别表示松弛因子以及拉格朗日函数。

利用以上过程获取式(7)优化问题的最优点，需要满足如式(10)所示的条件。

利用支持向量数量直接控制支持向量机的稀疏化程度，通过求解式(7)获取光伏电压互感器信号故障检测结果，提升光伏电压互感器信号故障检测的运算效率。

2 实例分析

为了验证采用本文方法检测光伏电压互感器信号故障有效性，将本文方法应用于某电力企业的220kV光伏发电系统中。设置脉冲涡流技术检测光伏电压互感器信号故障探头的激励线圈尺寸如表1所示。

表1 激励线圈设置

采用脉冲涡流技术检测光伏电压互感器信号故障时，受激励频率、占空比等参数影响。合适的参数大小可以提升脉冲涡流技术采集的光伏电压互感器信号质量。利用示波器观察不同激励频率时，脉冲涡流技术采集光伏电压互感器信号输出的波形，输出波形显示结果如图3所示。

图3 激励频率对输出波形的影响

利用示波器观察不同占空比时，脉冲涡流技术采集光伏电压互感器信号的输出波形，输出波形显示结果如图4所示。

图4 占空比对输出波形的影响

通过图3、图4的实验结果可以看出，激励频率为0.3Hz，方波占空比为60%时，脉冲涡流技术采集的光伏电压互感器信号质量最佳。采用以上参数时，脉冲涡流技术的波形输出结果极为稳定，未存在毛刺情况，边缘光滑，此时波形输出结果可以有效提升光伏电压互感器信号故障检测性能。以上实验结果可以看出，脉冲涡流技术可以调整信号采集的激励频率以及占空比，通过参数调整，获取光伏电压互感器的方波激励信号。本文方法可以满足脉冲涡流技术对光伏电压互感器信号故障的检测需求。本文方法可以连续调节脉冲涡流传感器的激励频率以及占空比等参数，参数调节切换速度快，应用性能较高。

本文方法采用小波阈值收缩法对采集的光伏电压互感器信号进行去噪处理，去噪前后光伏电压互感器信号变化如图5所示。

通过图5实验结果可以看出，采用本文方法可以有效去除光伏电压互感器信号中的噪声，通过去除噪声后的光伏电压互感器信号，提升光伏电压互感器信号故障检测有效性。

图5 光伏电压互感器信号去噪前后

采用本文方法检测光伏电压互感器信号故障，统计不同光伏电压互感器信号故障时，光伏电压互感器信号的标准差结果，统计结果如图6所示。

图6 信号标准差

统计不同故障点时，光伏电压互感器信号分解后的模极大值，统计结果如图7所示。

图7 模极大值对比结果

通过图6、图7实验结果可以看出，光伏电压互感器正常状态与故障状态时，信号的标准差、模极大值两种故障判据存在明显的差异。光伏电压互感器信号故障时，判据的值均明显高于正常状态下。实验结果验证本文方法可以有效检测光伏电压互感器的信号故障。

统计采用本文方法检测电压互感器信号故障，故障光伏电压互感器的一次侧电压波形以及二次侧电压波形，统计结果如图8所示。

图8 故障电压波形

图8实验结果可以看出，采用本文方法检测光伏电压互感器信号故障，发生故障时，光伏电压互感器的信号存在明显的波动。通过图8采用本文方法获取的故障电压波形，再次验证本文方法具有较高的光伏电压互感器信号故障检测有效性。

统计采用本文方法检测光伏电压互感器信号故障，不同过渡电阻时，本文方法对不同类型光伏电压互感器信号故障的故障点的检测结果，统计结果如图9所示。

图9 光伏电压互感器信号故障检测

图9实验结果可以看出，本文方法对于单相短路、两相短路等不同光伏电压互感器信号故障类型时，均可以有效检测光伏电压互感器信号故障。本文方法具有较高的光伏电压互感器信号故障检测精度，检测结果与实际故障点结果极为接近。

3 结语

光伏电压互感器信号故障的精准检测，有助于提升光伏电力系统的运行可靠性。利用脉冲涡流技术检测光伏电压互感器信号故障，采用小波阈值收缩法对所采集的光伏电压互感器信号进行预处理，提升光伏电压互感器信号故障检测精度。通过实验验证，预处理后的光伏电压互感器信号可以有效过滤噪声，提升光伏电压互感器信号故障的检测精度。该方法适用于光伏电力系统，具有极高的应用性能。