论文部分内容阅读
摘要：在气体绝缘组合电器中经常会由于内部产生的局部放电现象致使组合电器发生故障，目前国内外的相关专家已经就其在线监测技术进行广泛研究，从而确保GIS的正常运行。本文将对GIS局部放电监测数据传输进行分析，并对GIS局部放电监测中地噪声干扰抑制方法加以阐述。
关键词：GIS；局部放电；在线监测系统；数据传输
引言：GIS具有可靠性强、安装方便、配置灵活以及结构紧凑等诸多优点，因此被广泛的应用到高压、超高压，甚至特高压的领域当中。但是由于GIS中结构过于复杂，并且检修工艺繁重，其设备又呈完全密封状态，因此当其内部发生故障时，无法进行早期的预测和治理，其中局部放电是GIS绝缘故障的主要表现形式。
1.GIS局部放电监测数据传输分析
目前，国内外使用的GIS局部放电监测系统通常为集控式，集控式监测系统虽然能够充分实现系统的应用目标，但是由于其存在布线复杂、信号传输过程中容易衰减并且受到外界干扰严重等问题，本文将采用分布式传感器在线监测系统进行数据传输的监测。
1.1局部放电信号的监测
1.1.1监测方法的选择
在对局部放电信号的监测中，普遍的监测方法为脉冲电流法、特高频法、超声波法等。其中脉冲电流法的抗外界干扰能力较差，信噪较低，因此很难充分达到监测的目的。超声波传感器的工作原理是根据对局部放电产生的振动信号感应接收的方式来监测设备是否已经发生放电现象，由于超声波传感器与被监测设备之间是近距离接触，没有任何的电气回路，因此此种监测方法中存在信噪较低，抗干扰能力差等问题，整体监测效率较低。特高频传感器监测是通过设备局部放电信号辐射出来的电磁波信号的形式来监测，因此这种方式能够避免监测现场中存在的电磁干扰问题，具有较强的抗干扰能力，整体监测效率较高。本文将采用特高频方法对设备局部放电进行监测[1]。
1.1.2特高频监测原理
在GIS设备内部发生局部放电现象时，通常放电的时间较短，仅为ns级，其波头上升时间在0.35ns～3ns之间，频谱宽度超过300MHz。由于GIS中存在的金属同轴结构，使得电磁信号能够沿着它的路线进行长距离的传播，利用GIS中部分盆式绝缘子等材料渗透到设备的外部，这时特高频传感器将能够有效的接收GIS設备中局部放电产生的电磁波信号，并且将信号进行滤波、降频以及高速A/D转换处理，然后将最终的放电信号传输到监测终端，完成对设备的放电监测。
1.1.3检波电路原理
特高频传感器能够监测到局部放电的电磁波信号为300MHz～3GHz，本文将利用检波电路对特高频信号进行降频处理。在检波电路原理中所采用的二极管是检波二极管，它具有较高的检波效率和较强的频率特性，主要是采用正向的方式压降较低的锗材料。本次研究中主要应用的是检波领域中的1N60检波二极管，其内阻内Rd< 1.2数据处理程序的实现
数据处理程序是一种C语言代码。首先，对单片机进行初始化设置，包括单片机中的系统时钟、定时器、A/D转换模块以及串口通信单元等部分进行设置。其次，根据实验中对设备局部放电信号的采样设置相应的采样时间，本文将设置定时器3作为中断源，以其来控制采样时间。当到达所设置的时间时，单片机则控制FPGA读取缓存器中的局部放电收据，定时器3作为控制数据采集的时间，当时间到后，则需要关闭定时器3，与此同时对数据的采集工作也随之结束，由相应的程序对所采集的数据进行处理[2]。
本次试验中采用的是最大值压缩算法来对采集数据进行处理。在高速A/D采集芯片40MHz的采样中，共采集20ms的数据，之后根据跟台监测设备中的分辨率对所采集到的数据进行分组数量，并且提取中每组中的最大值，并且通过通信协议数据包索取下机位设备中的数代码，下机位中的软件通过对上机位协议数据包的解析，获得相应站点中GIS局部放电监测装置处理的数据传输给上机位，从而实现对GIS局部放电的监测功能。
2.GIS局部放电监测中地噪声干扰抑制方法
2.1变电站中寬频带连续干扰的特点
在变电站中宽频带连续干扰的来源主要是输电线路中产生的热噪声和变电站中的地噪声。在本次实验中，对所采集到的地噪声数据进行时域波形的显示以及FFT变换，再经由大量的数据处理之后，能够看出在干扰的频域中，随着频率的增加噪声的含量呈明显的下降趋势。
2.2带干扰的局部放电信号采集与分析
2.2.1带干扰的局部放电信号采集
在本次实验中将通过特高频传感器进行放电信号的采集，利用30MHz的采样频率采集到20ms的放电信号。通过Matlab进行采集数据的处理工作，在该放电信号中的干扰因素为外界环境中的噪声（外界噪声不能够被彻底去除），然后在采集卡与特高频传感器连接的部位注入随机噪声作为干扰噪声。在加入随机噪声之后能够根据未加入噪声的局部放电波形来判断加入噪声之后的局部放电位置，然后利用时域开窗法获取相同数量的局部放电信号数据，利用FFT对其进行转换，之后再次观察其波域的形状特征。
2.2.2分段数据FFT变换分析
根据实验中得到的放电信号的位置，对所选取的数据进行FFT转换，将转换后的数据进行对比分析能够得出含有局部放电信号的数据在经过FFT转换之后0.15Fs-0.3Fs的频谱图明显高于0.15Fs-0.3Fs频率的噪声信号频谱含量。通过这一特征能够看出相同频率的数据量在获取时域中采集的数据信息，经过FFT转换之后，能够充分说明在0.15Fs-0.3Fs的频率内含有局部放电信号。同时，还能够看出在变电站中地噪声干扰的频谱中，频率较低部分的频谱含量较高，并且随着频率的增加噪声的频谱含量逐渐降低。因此通过本次实验能够验证出放电模板开窗平移法能够有效的抑制低频干扰信号的问题[3]。
2.3放电模板开窗平移法
在使用放电模板开窗平移法时，首先需要采集到没被局部放电噪声所影响的波形，利用FFT将该放电信号时域波形转变为时域信号，然后将受到低频干扰的局部放电信号时域波形进行开窗截取，窗的大小随着采集到的局部放电信号时间长短来定。这样做有两方面好处，一方面是能够促进截取的受到噪声干扰的局部放电信号符合高质量、低噪声含量。另一方面是能够使截取数据在进行FFT转换之后的频域波形与原本采集到的放电信号波形相对比，从而使其受到的干扰得到有效的抑制，增强其放电特征。
结束语：综上所述，由于GIS绝缘故障中的早期表现形式是局部放电，因此对其进行绝缘系统监测十分必要。以往传统的绝缘系统监测主要是采用定期实验的方式进行，虽然在一定程度上能够减少电气设备事故发生的几率但是却不能对其内部进行深入的检查。目前所采用的GIS局部放电在线监测法则能够有效对设备内部的缺陷进行监测，从而防止其发生局部放电的现象，保障其安全可靠的运行。
参考文献：
[1]徐倩.GIS局部放电监测系统干扰抑制及数据传输研究[D].华北电力大学，2016.
[2]汤何美子.基于特高频法的GIS局部放电典型缺陷类型放电特性的研究[D].山东大学，2013.
[3]刘明军.基于虚拟仪器技术的GIS局部放电超高频在线监测系统的研究[D].重庆大学，2012.
关键词：GIS；局部放电；在线监测系统；数据传输
引言：GIS具有可靠性强、安装方便、配置灵活以及结构紧凑等诸多优点，因此被广泛的应用到高压、超高压，甚至特高压的领域当中。但是由于GIS中结构过于复杂，并且检修工艺繁重，其设备又呈完全密封状态，因此当其内部发生故障时，无法进行早期的预测和治理，其中局部放电是GIS绝缘故障的主要表现形式。
1.GIS局部放电监测数据传输分析
目前，国内外使用的GIS局部放电监测系统通常为集控式，集控式监测系统虽然能够充分实现系统的应用目标，但是由于其存在布线复杂、信号传输过程中容易衰减并且受到外界干扰严重等问题，本文将采用分布式传感器在线监测系统进行数据传输的监测。
1.1局部放电信号的监测
1.1.1监测方法的选择
在对局部放电信号的监测中，普遍的监测方法为脉冲电流法、特高频法、超声波法等。其中脉冲电流法的抗外界干扰能力较差，信噪较低，因此很难充分达到监测的目的。超声波传感器的工作原理是根据对局部放电产生的振动信号感应接收的方式来监测设备是否已经发生放电现象，由于超声波传感器与被监测设备之间是近距离接触，没有任何的电气回路，因此此种监测方法中存在信噪较低，抗干扰能力差等问题，整体监测效率较低。特高频传感器监测是通过设备局部放电信号辐射出来的电磁波信号的形式来监测，因此这种方式能够避免监测现场中存在的电磁干扰问题，具有较强的抗干扰能力，整体监测效率较高。本文将采用特高频方法对设备局部放电进行监测[1]。
1.1.2特高频监测原理
在GIS设备内部发生局部放电现象时，通常放电的时间较短，仅为ns级，其波头上升时间在0.35ns～3ns之间，频谱宽度超过300MHz。由于GIS中存在的金属同轴结构，使得电磁信号能够沿着它的路线进行长距离的传播，利用GIS中部分盆式绝缘子等材料渗透到设备的外部，这时特高频传感器将能够有效的接收GIS設备中局部放电产生的电磁波信号，并且将信号进行滤波、降频以及高速A/D转换处理，然后将最终的放电信号传输到监测终端，完成对设备的放电监测。
1.1.3检波电路原理
特高频传感器能够监测到局部放电的电磁波信号为300MHz～3GHz，本文将利用检波电路对特高频信号进行降频处理。在检波电路原理中所采用的二极管是检波二极管，它具有较高的检波效率和较强的频率特性，主要是采用正向的方式压降较低的锗材料。本次研究中主要应用的是检波领域中的1N60检波二极管，其内阻内Rd<
数据处理程序是一种C语言代码。首先，对单片机进行初始化设置，包括单片机中的系统时钟、定时器、A/D转换模块以及串口通信单元等部分进行设置。其次，根据实验中对设备局部放电信号的采样设置相应的采样时间，本文将设置定时器3作为中断源，以其来控制采样时间。当到达所设置的时间时，单片机则控制FPGA读取缓存器中的局部放电收据，定时器3作为控制数据采集的时间，当时间到后，则需要关闭定时器3，与此同时对数据的采集工作也随之结束，由相应的程序对所采集的数据进行处理[2]。
本次试验中采用的是最大值压缩算法来对采集数据进行处理。在高速A/D采集芯片40MHz的采样中，共采集20ms的数据，之后根据跟台监测设备中的分辨率对所采集到的数据进行分组数量，并且提取中每组中的最大值，并且通过通信协议数据包索取下机位设备中的数代码，下机位中的软件通过对上机位协议数据包的解析，获得相应站点中GIS局部放电监测装置处理的数据传输给上机位，从而实现对GIS局部放电的监测功能。
2.GIS局部放电监测中地噪声干扰抑制方法
2.1变电站中寬频带连续干扰的特点
在变电站中宽频带连续干扰的来源主要是输电线路中产生的热噪声和变电站中的地噪声。在本次实验中，对所采集到的地噪声数据进行时域波形的显示以及FFT变换，再经由大量的数据处理之后，能够看出在干扰的频域中，随着频率的增加噪声的含量呈明显的下降趋势。
2.2带干扰的局部放电信号采集与分析
2.2.1带干扰的局部放电信号采集
在本次实验中将通过特高频传感器进行放电信号的采集，利用30MHz的采样频率采集到20ms的放电信号。通过Matlab进行采集数据的处理工作，在该放电信号中的干扰因素为外界环境中的噪声（外界噪声不能够被彻底去除），然后在采集卡与特高频传感器连接的部位注入随机噪声作为干扰噪声。在加入随机噪声之后能够根据未加入噪声的局部放电波形来判断加入噪声之后的局部放电位置，然后利用时域开窗法获取相同数量的局部放电信号数据，利用FFT对其进行转换，之后再次观察其波域的形状特征。
2.2.2分段数据FFT变换分析
根据实验中得到的放电信号的位置，对所选取的数据进行FFT转换，将转换后的数据进行对比分析能够得出含有局部放电信号的数据在经过FFT转换之后0.15Fs-0.3Fs的频谱图明显高于0.15Fs-0.3Fs频率的噪声信号频谱含量。通过这一特征能够看出相同频率的数据量在获取时域中采集的数据信息，经过FFT转换之后，能够充分说明在0.15Fs-0.3Fs的频率内含有局部放电信号。同时，还能够看出在变电站中地噪声干扰的频谱中，频率较低部分的频谱含量较高，并且随着频率的增加噪声的频谱含量逐渐降低。因此通过本次实验能够验证出放电模板开窗平移法能够有效的抑制低频干扰信号的问题[3]。
2.3放电模板开窗平移法
在使用放电模板开窗平移法时，首先需要采集到没被局部放电噪声所影响的波形，利用FFT将该放电信号时域波形转变为时域信号，然后将受到低频干扰的局部放电信号时域波形进行开窗截取，窗的大小随着采集到的局部放电信号时间长短来定。这样做有两方面好处，一方面是能够促进截取的受到噪声干扰的局部放电信号符合高质量、低噪声含量。另一方面是能够使截取数据在进行FFT转换之后的频域波形与原本采集到的放电信号波形相对比，从而使其受到的干扰得到有效的抑制，增强其放电特征。
结束语：综上所述，由于GIS绝缘故障中的早期表现形式是局部放电，因此对其进行绝缘系统监测十分必要。以往传统的绝缘系统监测主要是采用定期实验的方式进行，虽然在一定程度上能够减少电气设备事故发生的几率但是却不能对其内部进行深入的检查。目前所采用的GIS局部放电在线监测法则能够有效对设备内部的缺陷进行监测，从而防止其发生局部放电的现象，保障其安全可靠的运行。
参考文献：
[1]徐倩.GIS局部放电监测系统干扰抑制及数据传输研究[D].华北电力大学，2016.
[2]汤何美子.基于特高频法的GIS局部放电典型缺陷类型放电特性的研究[D].山东大学，2013.
[3]刘明军.基于虚拟仪器技术的GIS局部放电超高频在线监测系统的研究[D].重庆大学，2012.