局部配网放电信号在电力的传输中作为传播媒介而存在,对局部放电信号进行合理检测将会间接增强供电系统电力供应的能力"。为了使放电信号达到标准的状态检测,这就需要在正常放电情况下对放电信号的实际运行状态进行检测,以此来推断出放电信号是否受干扰信号的影响或配网是否需要立即维修”。虽然传统检测方法具有较大的优点,但传统的检测方法对于放电干扰信号的查出率较低，且放电信号检测的稳定性较差3-6。

    为此,提出一种基于GIS可视化技术的配网局部放电信号检测方法。通过改变参数值来模拟放电信号的运动过程,进一步检测出干扰信号的来源,采用识别方法过滤信号干扰部分,利用神经网络理论分列出干扰信号与放电信号,最终达到对局部放电信号检测的目的。仿真实验验证得出,该方法具有一定的优越性。

1基于GIS可视化技术的配网局部放电体号检测

1.1局部信号放电电缆检测模型

    局部信号放电电缆由导线、外护套、外半导体屏蔽层以及XLPE绝缘组成”。电缆绝缘层材料采用XLPE,此材料由聚乙烯和交联剂以一定的比例混合而成,图1为XLPE电缆结构图。

    由上图可知,放电XLPE电缆的组成结构较为繁杂,内部结构多由不同材质的材料构成,放电电线芯需要放电性能好且机械能力强大的材料,为此,选用铜铝材料做为研究材料,绝缘层部分选取油浸纸、PE、XLPE等材料。最主要的金属屏蔽层也采用铜铝材料,利用绝缘层的功能,将电场作用限制在一定范围之内,屏蔽静电的影响,护套的主要材料选用PE,考虑材料的阻燃性及防水性后再进行检测"。在高压情况下运作的电缆,由于绝缘层的老化，介质随之消耗,电缆上会产生局部放电的状况"。针对此种情况,本文的研究方法采取分布参数并联放电电缆模型"加以分析。

    放电电缆电路图如图2所示。

    在此图中,R作为固定长度内放电电缆内部导芯电阻,L为固定长度内的散步电感,Q为固定长度内的绝缘等压电路导体,C为固定长度内的电缆内部导芯电容。通常状态下,L的散步电感值较小,电缆绝缘的电路导体数值也随之变小,而R的只会随之增加。在放电电缆正常工作的情况下,放电电缆与终端存在的电波电阻接头相连接,其中的电磁信号不会产生反射现象。在电缆产生故障时,绝缘R的值将会急速减小,放电电缆与终端存在的电波电阻接头无法匹配,会产生反射现象,同时可以利用此种现象检测放电信号中存在的故障位置-2。

    波阻抗的表达式可以表示为:

    为检测放电信号在电缆中的传导过程,加入电缆的传导公式,其表达式如下所示:

    从公式(2)中可以看出,电缆中的放电信号在传导的过程中,放电信号的幅度变化与相位数值都会产生相应的变化"。传导系数的实质表示放电信号幅度变化的大小状况,可以由此得到放电信号在放电电缆中传导的规律:

1)在同等放电信号传输中,放电电缆的长度数值越大,电缆幅度变化越大。

2)脉冲信号中存在着多频率因素,在放电信号传导的过程中,各频率分量的相位数值与幅度变化都不相同,会在传导过程中产生畸变现象"。

    综合上述规律,利用电缆电磁复合法进行放点信号电缆数据的采集时,要安装数量较多的罗氏线圈电流传感器,以此防范高频因素影响下难以检测放电信号的问题。

1.2局部放电信号检测

    为进一步检测放电信号,要对局部放电信号在高频XLPE电缆情况下的传导规律进行分析。高频电缆下,局部放电信号多以窄脉冲信号的形式出现，具备数量形状较多的频率分量。局部放电仿真模型主要利用高斯脉冲等效法以及单指数衰弱脉冲法进行计算。这几种仿真模型可以用来确定局部放电信号中的脉冲宽窄程度数值以及幅度变化状况。而脉冲的峰值数值与起始时间及峰值时间有关。

    若想要通过计算过程得到双指数函数的起始时间数值是比较困难的,根据所得数值分析,将进行较为庞杂的计算过程,当相位系数与幅度变化数值的比例确定时,脉冲前沿与半宽比例的数值也由此确定,并且俩个比例数值之间存在着一定的相似线性关系,固定相位系数的同时,脉冲前沿沿着时间参数随幅度变化数值的减小而增大,在固定幅度变化数值的同时,沿着时间参数,脉冲前沿随着相位系数的减小而增大。

    按照电缆局部放电信号的传导规律进行分析，设置仿真电路,并输入双指数函数数值,以此确定一个局部放电信号电路图,检测出的信号特点与局部放电信号特点相同。

2 基于GIS可视化技术的配网局部干扰信号检测

2.1 干扰信号来源检测

    本文将干扰信号分为人为干扰和自然干扰俩大类进行分析,自然干扰主要研究由于自然现象引起的干扰信号,人为干扰则根据电网用电设备在运行中产生的电磁干扰信号"4。局部放电检测到的干扰信号来源可以分为以下4种。

    1)电流传感器等电网电力设备在局部放电过程中产生的对放电信号检测设备的干扰。

    2)高频电压的电缆导芯导致的放电干扰。

    3)电力系统及电力设备在开断过程中引起的脉冲干扰。

    4)电路通讯设备电磁场对检测电路造成的电磁干扰。

    由此对检测的干扰信号进行处理可以进一步促进对放电信号的检测。

2.2干扰信号检测处理

    对检测到的干扰信号进行硬件与软件的系统处理,软件处理主要利用小波分析滤波方法对于干扰信号进行滤除,并利用神经网络的方法分别列举出放电信号的放电状态与干扰状态,进而达到识别出干扰信号和放电信号的目的"。

    在局部放电信号内部的干扰信号中,低频赫兹的正弦电波与波率是其主要构成部分。放电信号中含有大量的高频电波带。因此要首先对放电信号中的谐波进行滤除。

    将放电信号根据硬件工频电路的传导过程进行传输,为了更加方便检测过程,特在工频电路的电流传感器上安装低频滤波器从而产生阻挡干扰的效果,随后将放电信号通过电磁场传输到检测设备,并在设备连接线上安装屏蔽设施,最后通过检测设备进入到整合采集的放电信号中,与其混合，难以辨别,进一步采取数字滤波方法,依据局部放电信号与干扰信号的特征进行区分,进而检测到干扰信号。

    在抑制干扰信号的过程中,采用检测结构如图3所示。

    第一步:通过差动平衡法,将电缆接头系统内部放出电流的脉冲信号与干扰信号在检测设备内部进行区分,由于此种方法对于电流传感器的特征具有较高的需求,因此要选取电流流动方向差异较小、不会产生延时信息的电缆设备进行研究;

    第二步:根据脉冲极性鉴别法,利用内部放电信号与内部电容间的脉冲电流方向差异检测干扰信号,此种方法可以较好地区分出局部放电信号与脉冲干扰信号,然而在连续外界周期性干扰的情况下，检测系统会发生紊乱状况,进而影响到正常的局部放电信号检测,因此进一步采取模拟带通滤波器的方法进行检测,依据滤波器的不同频段,抑制放电信号中的干扰信号,采取多组合的滤波器,利用多个低频和高频滤波器,通过调整滤波器的开关改变滤波通道的频率;

    第三步:利用数字滤波方法,根据算法的不同，采用时频变换滤波形式和自适应滤波形式,以输入放电信号的参数调整本身的滤波形式,再根据小波分析法分析信号中的频域,得到干扰信号的频段特征,最终达到检测干扰信号,还原局部放电信号的目的"®。

2.3 干扰信号仿真检测

    放电信号在运作的过程中受到的主要干扰形式为周期性干扰,由于局部放电信号的显示形式为脉冲形式,所以要先滤除周期性干扰信号,再对放电信号进行检测分析,滤除掉白噪声干扰,最终得到较为纯正的放电信号。

    本文的干扰信号仿真分析将原始局部放电信号加入周期性干扰信号和白噪声干扰信号,原始信号波形图如图4所示。

    滤除周期性干扰信号和白噪声干扰信号后波形图如图5所示。

    由图中可以分析出,周期性干扰信号与白噪声干扰信号的存在会影响放电信号的检测,因此要对放电信号的干扰信号进行滤除才会检测到纯正的放电信号。

3实验研究

3.1实验目的

    为了进一步验证基于GIS可视化技术的配网局部放电信号检测效果,设计仿真实验,采用的仿真模型为35 kVXLPE电缆模型。

3.2实验参数设置

    实验参数如表1所示。

3.3实验结果与分析

    观察上图,得到的仿真信号与局部放电信号基本一致,从而有效的检测到放电信号。

    观察上图可知,随着检测时间的增加,放电信号检测的有效性不断增加,当检测时间为0.5 min时，本文方法检测放电信号的有效性为27%,传统方法检测放电信号的有效性为8%;当检测时间为1.5min时,本文方法检测放电信号的有效性为62%,传统方法检测放电信号的有效性为31%;当检测时间为2.5min时,本文方法检测放电信号的有效性为63%,传统方法检测放电信号的有效性为95%。

3.4实验结论

    根据上述实验结果,得到如下实验结论:相较于传统放电信号检测方法而言,本文研究的基于GIS可视化技术的放电信号检测方法有效性更强,稳定性更高,更适合检测。

4结束语

    通过对局部放电信号的检测建立电缆模型,并进行放电仿真设计,在改变参数值的基础上,模拟放电信号运动变化过程,在放电信号的检测过程中进一步检测干扰信号,并将其分为人为干扰和自认干扰俩类分析检测,利用小波分析滤波,过滤干扰信号部分,利用神经网络理论分列出干扰信号与放电信号。实验验证得出,该方法能够有效的检测放电信号,可以进一步提高城市供电系统的可靠性。

参考文献:

[1]陆宇航,杜伯学,朱晓辉.基于匹配滤波法的超高频局部放电信号检测[J].电网技术，2018，22(17):84-89.

[2]樊高辉,刘尚合,刘卫东,等.采用自适应随机共振技术进行微弱局部放电信号检测[J].高电压技术,2018,42(10):3221-3229.

[3]徐鹏,陆启宇,马奥,等.基于红外、超声和紫外技术的局部放电联合检测方法研究[J].红外，2018,37(9):42-48.

[4]皮昊书.在线、离线检测方法在配电网电缆局部放电检测中的应用[J].南方电网技术，2018,4(a01):134-137.

[5]李化，程昌奎，陈娇,等.基于EMD的GIS典型局部放电超高频信号的分形特征提取方法[J].高压电器，2017,9(4):53-56.

[6]张力伟.基于多参量的电力变压器状态监测系统设计[J].山东工业技术，2017,26(20):182.

[7]卢胜,康慨,曲名新,等.基于差频法和最小二乘法的XLPE绝缘检测分析[J].陕西电力，2017，45(2):88-91.

[8]张振鹏,张明泽,刘骥,等.振动条件下XLPE绝缘热老化的可靠性评估[J].高电压技术，2017，43(11):3726-3731.

[9]高博,张超.直流频变电缆参数测量与故障定位原理[J].电力系统及其自动化学报，2018，171(4):7-15.

[10]李锐鹏，吴英俊，刘鹏,等.基于TEV检测的10kV开关柜中局部放电定位方法[J].电力科学与工程，2017,30(10):52-57.

[11]CarvalhoA T.一种基于虚拟仪器的旋转电机在线局部放电监测系统的开发和应用经验[J].国外大电机，2017,62(3):33-42.

[12]熊俊，张伟,石雨鑫,等.快速瞬态过电压激励下二次电缆终端传导和辐射干扰水平对比研究[J].科学技术与工程，2017，17(15):239-242.

[13]唐琪.一种GIS设备局部放电在线监测系统的设计[J].电子设计工程，2017，25(12):115-118.

[14]张正华,余松煜,徐燕凌.基于小波包的奇异信号检测方法及仿真[J].计算机仿真，2018,23(3):197-199.

[15]骆东松,范鹏飞.超声法在检测高压开关柜内局部放电的应用[J].电子设计工程，2017,87(12):183-186.

吴捷',何雄坤2,周宏志2,段湛辉’,尚红权3(1.贵州电网有限责任公司都匀供电局,贵州都匀558000;2.贵州电网有限责任公司都匀荔波供电局，贵州都匀558000;3.杭州昊美科技有限公司浙江杭州310000)