0 引言
高电压、大容量干式空心电抗器具有补偿电网无功功率、限制电网短路电流、滤除电网高次谐波等作用,是目前大规模电力系统中的重要电力设备之一[1-3]。由于干式空心电抗器广泛用于户外,其工况严劣,因此事故频发。统计表明,匝间短路故障是主要的失效破坏形式,若得不到及时监控和预警,匝间短路故障造成的电抗器局部高温会导致其电绝缘性能恶化,严重时更会造成电抗器燃烧损毁,同时蔓延至其他电气设备并引发次生事故,严重影响电力系统的可靠运行[4-10]。
针对干式空心电抗器匝间短路故障,目前国内外采用的在线监测方法主要有磁场探测法、光纤测温法及振动频谱分析法等[11-14]。其中,磁场探测法在电抗器上下端设置对称放置的感应线圈,形成差分信号反映电抗器的磁场变化以监控匝间短路故障;光纤测温法采用光纤布拉格光栅温度传感器监控电抗器本体的温度变化,利用其温度信号来监控电抗器的工作状态;振动频谱分析法在电抗器外表面多处安置振动传感器,利用其振动频谱分析来监控电抗器的工作状态。
对于高电压、大容量干式空心电抗器运行状态的在线监控,上、下端设置对称放置的感应线圈结构从电气设计上会极大地减少电抗器首末端安全净距,是不适用的。光纤测温法还需将传感器埋入电抗器包封层表面相邻两通风条间,势必影响电抗器散热状况。振动频谱分析法采用振动信号传感器属于弱电信号,而对户外恶劣环境下服役的高电压、强电磁干扰环境,其信号变化的实时性、稳定性、可靠性及其预警能力难以满足高电压、大容量电抗器运行状态监控的实际需求。
针对高电压、大容量干式空心电抗器的耐压、绝缘性能要求,提出了基于等电位原则的自差分感应线圈结构、电抗器工作波形的数字信号处理(DSP)高速采样处理和ZigBee无线数据通讯的一体化解决方案,有效地保证了电抗器的电气绝缘性能。同时,针对服役条件下电抗器的强电磁干扰、电网负荷波动大的工况特点,研究提出了中心移动均值拟合算法和数据离差的置信区间估计模型,可快速实时监控电抗器的工作波形和数据异常波动,可靠实现匝间短路故障初期的预警、报警。
1 解决方案
在干式空心电抗器内部或外部靠近上下星型臂附近,通过双线并绕和控制匝数差的方式得到自差分结构的探测线圈,如
$u=-{{N}_{\text{coil}}}A\frac{\text{d}B}{\text{d}t}$ (1)
式中：Ncoil为探测线圈的匝数;A为线圈包围面积;dB/dt为磁感应强度B变化率。
电抗器运行过程中,匝间短路故障早期信号特征是间歇式的单个脉冲或1组脉冲电流,其脉冲间隔在10-6 s量级,因此会产生比常规工频信号高约103数量级的感应电压信号。因而在匝间短路故障早期,由于伴随频发的电磁信号瞬态扰动和突变信号,可以可靠地由探测线圈感应得到。
探测线圈设置在电抗器上部、下部星型臂附近,并和相应的星型臂等电位连接,感应到的电压信号由DSP采样模块进行采集,实时对采样数据进行波形拟合和离差分析,并将数据离差分析结果通过ZigBee模块进行通讯传输,再采用485协议通讯电缆传输至上位机进行实时数据存储、信号识别、工作状态判定以及预警、报警动作。采样模块的供电采用电流耦合取电模块提供,同样和所在星型臂等电位连接。电抗器匝间短路故障在线监测系统实现方案原理示意如
图1
自差分结构的探测线圈示意图
Fig.1
Schematic diagram of detection coil with self-differential structure
图2
匝间短路故障在线监测系统实现方案示意图
Fig.2
Schematic diagram of on-line monitoring system for inter-turn short circuit fault
ZigBee无线通讯(频段0.8~2.8 GHz)传输距离为30~100 m,能可靠地实现高电压隔离,485协议通讯电缆可实现远距离数据通讯,从而有利于电网中控室的集中监控。
探测线圈的感应电压数据采样、实时处理流程如
2 匝间短路故障监测的算法原理
电抗器在电网运行过程中,其电流包含工频电流和谐波电流,探测线圈感应的电压信号是一个有一定畸变的正弦波形,通过采样数据拟合该波形,则采样数据和该波形的偏差就是一个随机过程,定义为离差。匝间短路故障信号特征是随机的单个脉冲电流或一系列相对集中的脉冲电流,反映在采样数据上,会显著偏离拟合波形,形成远高于正常数据波动的离差。基于离散随机过程的置信区间的t检验原理,对于随机过程,其数据波动的数字特征以方差S来表示,则数据离差大于2S的概率<5%,大于3.3S概率的<1%。因此,当采样数据的离差超越3.3S的情况发生,即表明探测线圈感应的电压信号出现异常,可以判定为匝间短路故障发生的事件。
2.1 中心移动均值算法模型
对于采样速率3 000~10 000 Hz的高速采样过程,快速实时计算复原电压信号波形是计算采样数据离差、方差以及置信区间估计的关键技术。向前或向后移动均值算法是滤波和波形复原的一种常用算法,但其计算得到的波形和待复原波形是非同步变化、有滞后或超前的,如
\({{U}_{i}}\text{=}\frac{1}{(2N+1)}\sum\limits_{i-N}^{i+N}{{{U}_{j}}}\) (2)
图3
数据采样、实时处理流程图
Fig.3
Flow of data sampling and real time processing
图4
向前、向后移动均值算法的波形对比图
Fig.4
Comparison between forward and backward moving average method
式中：N为中心平均数据点数;Uj为均值计算采样点;Ui为中心移动均值(波形)。即第i个采样点的波形曲线数值为从其前面N个采样点数据到后面N个采样点数据的均值。这样对于实时连续采样过程来讲,除了最新采集的N个数据点需要等待后续的采样数据计算外,对应于采样数据序列的复原波形数据均可依据式(2)得到。
如
因此,采用合适N值的中心移动均值算法可快速地还原电抗器的工作波形。
2.2 异常数据的置信区间预警原理
以中心移动均值算法得到的波形为基准,采样点相对于该波形的偏离就构成随机过程,记为δi,按照数理统计方法计算当前已接收的采样数据δi的均值Ei、方差Si和采样数据的离差Di：
${{E}_{i}}=\frac{1}{i}\sum\limits_{j=1}^{i}{{{\delta }_{j}}}=\frac{i-1}{i}{{E}_{i-1}}+\frac{{{\delta }_{i}}}{i}$ (3)
\({{D}_{i}}=\left| {{\delta }_{i}}-{{E}_{i}} \right|\) (4)
\({{S}_{i}}=\sqrt{\frac{1}{i-1}\sum\limits_{j=1}^{i}{D_{j}^{2}}}\approx \sqrt{\frac{(i-2)S_{i-1}^{2}+D_{i}^{2}}{i-1}}\) (5)
根据随机过程的异常数据t检验方法,当采样数据量很大时,若满足判据式(6),该数据在置信区间α属于异常数据,即
\({{D}_{i}}\ge {{t}_{\alpha }}{{S}_{i}}\) (6)
式中：tα为t分布临界值(查t分布表)：α为置信区间。
当设定置信区间为95%时,tα=1.96,当设定置信区间为99.9%时,tα=3.3。因此,当tα=4~5时,判定该数据异常的可信度远大于99.9%。
将上述中心移动均值算法和置信区间异常数据判据、C语言编程,写入固化到采样模块中,即可将置信区间检验统计的方差、离差、异常数据统计等通过ZigBee传输通信,提高数据的实时性、降低通讯数据量。
由于δi的计算基于中心移动均值计算,N取值越小,拟合波形和数据波动的跟随性、一致性越好,δi越小,方差Si越小,t检验结果越灵敏,易受到数据波动的干扰出现误报。N取值越大,拟合波形受数据波动的干扰越小,但和实际波形的固有偏差增大,方差Si较其实际值增大,t检验结果可靠性提高而灵敏度降低。因此,N的取值主要是考虑到t检验结果的可靠性、灵敏度之间的平衡。对于本研究条件下,N=5~10。
2.3 匝间短路故障预警系统的可靠性试验
电抗器在电网负荷变化、高频谐波叠加等运行中,也会引起电抗器的磁场变化。对比匝间短路的放电脉冲信号,该变化比较持续、平缓,表现为计算的方差会增加,但不会触发异常数据预警动作。
采用5 kA的试验电抗器,改变电抗器不同负荷(20%~90%)测试结果如
图5
不同N下中心移动平均的波形对比图
Fig.5
Center moving average waveforms with various N
图6
电抗器变负荷下的数据测试分析结果
Fig.6
Analysis results of the test data under variable loads
图7
叠加高次谐波下的数据测试分析结果
Fig.7
Analysis results of the test data with harmonicsis superposed
试验结果表明,本文提出的中心移动均值算法模型和随机过程的t检验方法,适合信号实时过程监控的数据快速运算和异常数据检验。对于电抗器在电网中的负荷波动、高次谐波均有良好的自适应能力,能够可靠地实现电抗器运行过程中匝间短路故障识别。
考虑到强电磁环境下无线通讯的可靠性,中心移动均值算法模型和随机过程的t检验方法封装在探测模块内随采样过程实时进行,以1 s为周期,分别以1S、2S、3S、4 S、5 S为置信区间,将以落在相应区间的数据个数或频次作为t检验结果,以电压均值、方差为状态背景参数共计7个数据通过ZigBee无线通讯和上位机进行数据交换。
3 试验结果及分析
试验采用高电压大容量电抗器(型号：SYKK-35-3300-76.4,额定电压：10 800 kV,额定电流：450 A,该型号电抗器已挂网应用),预置匝间短路的试验接口。设备结构及其预置匝间短路的试验接口如
图8
匝间短路过程的数据测试分析结果
Fig.8
Analysis results of the test data when inter-turn short circuit occurs
图9
试验电抗器结构及其匝间短路预置位置示意图
Fig.9
Structure of the test reactor and the schematic diagram of the preset position of the inter-turn short circuit
表1
试验电抗器的负荷及预警界定
Table
1 Load of test reactor and early-warning definition
3.1 负荷波动条件下的可靠性试验
图10
预警系统对电抗器变负荷过程的自适应性试验
Fig.10
Adaptivity of early warning system to variable load process of reactor
检验具有良好的自适应能力,不会产生误报警信号。
3.2 不同负荷条件下匝间短路监控系统的灵敏度试验
调整电抗器负荷为10%、20%,分别在
3.3 不同匝间短路位置下监控系统的灵敏度试验
以电抗器负荷10%为基准,对不同匝间短路位置进行监控系统灵敏度、可靠性测试,其中第6包封中间位置和第6包封下部位置的匝间短路故障试验结果如
图11
不同负荷对监控系统的灵敏性影响试验
Fig.11
Sensitivity test of monitoring system under different loads
强烈依赖性。由此表明匝间短路预警系统可在较大范围内识别匝间短路故障信号,对于匝间短路故障发生位置并不敏感。
图12
匝间短路位置对监控系统的灵敏性影响试验
Fig.12
Sensitivity test of inter-turn short circuit position on monitoring system
4 结论
1）本文提出的基于等电位原则的自差分感应线圈结构不影响干式空心电抗器的主绝缘性能,非常适合在高电压、大容量类电抗器产品上应用。
2）提出了中心移动均值算法模型,解决了实时监控过程中工作波形的快速计算问题,同时该算法有良好的自适应性,适合电抗器负荷波动大的工况实际。
3）通过采样数据离差处理构成随机过程,采用t检验方法,能够快速、可靠识别匝间短路故障信号。该方法适用于存在高次谐波、电磁干扰的复杂电网系统中。
4）开展了不同负荷条件、不同匝间短路位置以及高次谐波存在等条件下的匝间短路故障监控系统的可靠性、灵敏度实验和研究。结果表明,该系统能够在较大范围内准确、可靠识别高电压大容量干式空心电抗器匝间短路故障信号并及时提供预警。
参考文献
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