2019, Vol. 37 
2. 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院, 银川 750011
2. Power Research Institute of State Grid Ningxia Power Co., Ltd., Yinchuan 750011, China
影响气体绝缘金属封闭开关设备（Gas Insulat⁃ ed Switch，GIS）绝缘性能的内部缺陷有自由颗粒、金属尖端、绝缘子金属污染及其他局部放电等[1-4]。其中，GIS设备故障中，其核心绝缘组件盆式绝缘故障所占比例最大，为35%，文献[5-7]分别对盆式绝缘子的定位方法、不同缺陷的电磁场进行了仿真，给出了相应的缺陷诊断方法。目前，广泛应用于高压设备缺陷诊断与故障定位的局部放电带电检测技术有超声波（Ultrasonic，AE）、特高频（Ultra High Frequency，UHF）及两者的声电组合定位法。UHF检测频带为300~3000 MHz，其较高的信噪比可以较好地屏蔽环境中的电晕、噪声等干扰，但当缺陷位于盆式绝缘子附近时，难以进行准确定位[8-10]。AE法针对充油、充气电力设备的超声波检测频带不同，充气电力设备的检测频带为20~80 kHz，充油电力设备的检测频带为80~200 kHz，其频率特性使AE法定位范围窄、定位精度高[11-13]。如何将UHF法与AE法的优点结合起来成为现在带电检测过程中局部放电源定位的研究热点。文献[14]介绍了平分面法的声电组合定位法，该定位方法定位速度快，但由于外界环境的干扰，使定位精度较低。文献[15]研究的声电联合定位通过UHF计算出局部放电源的初始坐标，之后通过AE检测峰值的变化进行局部放电源的定位。
本文在现有特高频局部放电在线监测方法的基础上，通过AE、UHF传感器阵列的布置，采用基于到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）法的声电联合定位法对GIS盆式绝缘子进行精确定位，该方法解决了浇注口对特高频定位的影响[16-17]。通过对某220 kV变电站220 kV隔离刀闸气室内盆式绝缘子悬浮放电缺陷进行定位、分析，验证了声电联合定位法具有较高的定位精度。
1 TDOA定位法TDOA定位法是当电气设备内部存在不同类型的局部放电（PD）时，按一定阵列布置的UHF、AE传感器将检测到不同的时延信号，检测人员通过分析时延信号差，计算PD源在电气设备内部空间的位置，相应的定位法包括平面法、三角形法以及三维空间定位法。TDOA平分面定位法在电气设备局部放电源定位中得到广泛应用，该方法将PD源空间坐标拆分为3个平面分别进行定位，即通过P1（x，0，0）、P2（0，y，0）、P3（0，0，z）计算PD源空间坐标P（x，y，z），相应的定位表达见公式（1）、（2）。
|
(1) |
|
(2) |
式中Δtx—传感器检测信号时间差；
ti—PD源空间两点到传感器的时间；
li、lj—GIS内部盆式绝缘子、GIS外壳等信号衰减结构长度；
λ—不同材料对应的衰减系数，取值范围为0~1。
L—检测传感器阵列之间的直线距离；
x—检测传感器j滞后检测传感器i偏移的位置；
c—信号在介质中传播速度，超声波在GIS内不同介质中的传播速度和吸收系数见表 1。
|
表 1 超声波的传播速度和吸收系数 |
某220 kV变电站运维过程中检测到220 kV GIS隔离刀闸附近存在异常UHF与AE信号，分别采用EC4000P局部放电测试仪与AIA-1超声波局部放电分析仪对异常位置进行特高频与超声波局部放电信号复测，相应的检测图谱如图 1、图 2所示。通过图 1特高频检测图谱可知，放电信号在工频相位的正、负半周出现，具有一定的对称性，并且PRPS图谱呈现“内八字”特征。通过图 2超声波检测图谱中连续图谱可知局部放电信号峰值达到600 mV，且50 Hz与100 Hz相关性明显，相位图谱周期性明显。综合判断该隔离刀闸处存在悬浮放电。本文将通过声电定位法定位、分析缺陷在GIS内部的具体位置。
|
图 1 特高频检测图谱 |
|
图 2 超声波检测图谱 |
声电定位根据定位步骤、数据处理方式的不同分为声电组合定位与声电联合定位两类。声电组合定位通过电信号进行初步定位，之后利用声信号进行二次精准定位。声电联合定位以电信号作为触发源，通过对超声信号与触发信号的时间差完成局部放电源的定位。
2.2.1 声电组合定位根据异常GIS间隔特高频浇注口以及盆式绝缘子的布置方式，本文采用图 3所示2种不同特高频传感器布局方式。
|
图 3 特高频传感器布置方式 |
通过对图 3a特高频传感器布局方式检测信号先后性判断，局部放电缺陷位于特高频传感器C附近。之后通过图 3b特高频传感器布局方式进行局部放电缺陷二次定位，相应检测图谱如图 4。
|
图 4 特高频检测图谱 |
根据图 3b的特高频传感器布置及图 4的特高频定位图谱可知，特高频局部放电信号传至黄色、绿色特高频传感器时间接近，红色特高频传感器与黄色特高频传感器接收信号时差0.6 ns，根据隔离开关内部结构及机械尺寸，放电源位于靠近母线下方盆式绝缘子处。为了进一步对放缺陷的位置进行定位，采用TDOA平分面法对超声波信号时延分析，相应的超声波传感器布局方式见图 5。
|
图 5 超声波传感器布局方式 |
图 5中超声波传感器分别采用纵向与横向2种平分面定位，图 5bAE传感器布置方式下的检测图谱如图 6所示。由图 6超声波检测图谱可知，AE传感器B的检测信号超前AE传感器A的检测信号，AE传感器B检测信号幅值高于AE传感器A的检测信号幅值，即放电源位置距离AE传感器B位置更近。根据上述UHF与AE组合定位法分析可知局部放电缺陷位置在如图 7红色区域。
|
图 6 超声波检测图谱 |
|
图 7 异常局部放电位置 |
电磁波的传播速度3×108 m/s远高于表 1中超声波在环氧树脂中的传播速度1.1×103 m/s，从而声电联合定位为以特高频信号触发点作为局部放电源信号初始时间，根据AE检测信号与基准信号时间关系计算分析GIS内部局部缺陷的位置。相应的时延与坐标计算如公式（3）、（4）。
|
(3) |
|
(4) |
式中Δtx—AE信号与触发UHF信号之间时延差；
li—待测设备内环氧树脂、铝等信号衰减结构长度；
λ—不同材料对应的衰减系数，取值范围为0~1；
x，y，z—局部放电缺陷坐标；
xi，yi，zi—AE传感器坐标；
v—超声波在电气设备内部介质中的传播速度（见表 1所示）。
在公式（3）、（4）定位参数已知情况下，针对公式（4）无有效解的情况，通过最小二次逼近法来求解式（4）局部放电缺陷的空间坐标[18-19]。
根据异常间隔GIS布置方式以及UHF浇注口位置，本文UHF、AE传感器布置位置如图 8所示，其中AE传感器采用圆形阵列结构布置。
|
图 8 传感器布置阵列 |
图 8中采用PDS-1500局部放电定位系统进行信号采集。根据异常气室内部结构分析，超声波信号通过2条路径传至AE传感器，1条为通过盆式绝缘子直接到达AE传感器，该波为横波，另1条是先以纵向波传播至GIS外壳，再沿金属壁以横向波传至AE传感器，该波为复合波。相应的检测图谱见图 9。
|
图 9 PDS-1500检测图谱 |
超声波检测图谱由于检测频率与外界振动、噪声频率存在一定交叉，以及复合波与直达波边界不容易区分，从而导致信号时延偏差较大。相应的声电联合定位检测结果如表 2。
|
|
表 2 声电联合定位检测结果 |
通过上述分析可见，TDOA定位方法简单易操作，但定位结果波动较大，主要原因为传感器阵列坐标变化、受外界机械振动以及各阶段放电程度不同等影响。目前减小时延偏差的方法有小波变换、复小波变换、粒子群寻优、小波包络以及能量搜索时间差与寻找相应检测图谱拐点等降干扰方法[20-24]。
本文在各AE传感器阵列坐标不变的前提下，多次采样取均值以提升定位精度，降低时延对定位精度的影响，最终的优化坐标（-13.69，8.85，4.42）如图 10a所示。由图 2a可知超声波检测峰值已达到600 mV，根据DL/T 1250—2013《气体金属绝缘封闭开关设备带电超声局部放电检测应用导则》、Q/ GDW 11059.1—2013《气体金属绝缘封闭开关设备局部放电带电测试技术现场应用导则》要求对该气室进行停电检修，相应GIS内部悬浮放电真实位置如图 10b所示。
|
图 10 异常局部放电位置 |
由图 10b可知，采用声电联合定位法定位结果与GIS内部缺陷位置相符，进一步验证了本文所采用声电联合定位法的准确性。
3 结论本文基于TDOA的AE、UHF声电联合定位法，成功对某220 kV变电站盆式绝缘子悬浮放电进行定位，得到如下结论。
（1） UHF局部放电检测技术频带宽，抗干扰能力强，对GIS内部悬浮放电缺陷较为敏感，是GIS缺陷检测的一种重要手段。该方法受现场盆式绝缘子浇注口的限制，难以完成GIS局部放电缺陷的精准定位。
（2） AE局部放电检测技术测量位置灵活，信号不受现场空间电磁波信号的干扰，具有较高的定位精度。但超声波在GIS内部衰减速度快，检测范围小，且易受现场机械振动的干扰，难以快速完成GIS局部放电缺陷的定位。
（3） 声电组合定位法通过电信号与声信号的定位组合完成GIS内部缺陷的定位，该定位方法简单易操作，不受现场测点位置的影响，定位精度较特高频定位法高，定位速度较超声波定位法快。
（4） 声电联合定位法以电信号作为触发源，利用声信号与电信号的时间差实现GIS内部缺陷的高精度定位。与同特高频局部放电定位法、超声波局部放电定位法、声电组合定位法相比，声电联合定位法定位精度最高，但定位速度慢，定位方法复杂，适用于缺陷严重程度的诊断分析。
| [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): 2583-2601. |
| [2] |
申强, 杨海龙, 刘航, 等. 超声波局部放电检测技术在500 kV GIS盆式绝缘子上颗粒缺陷诊断中的应用[J]. 高压电器, 2017(9): 228-233. |
| [3] |
Li J, Jiang T, Harrison R F, et al. Recognition of ultra high frequency partial discharge signals using multi-scale features[J]. IEEE Transactions on Dielectrics & Electrical Insulation, 2012, 19(4): 1412-1420. |
| [4] |
牛勃, 马飞越, 丁培, 等. 臭氧浓度检测技术在开关柜局部放电检测中的应用[J]. 绝缘材料, 2018(8): 69-74. |
| [5] |
田妍, 张锐健, 董志雯, 等. GIS局部放电缺陷定位分析[J]. 高压电器, 2017, 53(6): 182-185. |
| [6] |
宋东波, 黄洁, 朱太云, 等. 一起GIS固体绝缘件局部放电缺陷的定位与分析[J]. 高压电器, 2018, 54(5): 74-79. |
| [7] |
常文治, 毕建刚, 刘姝嫔, 等. GIS盆式绝缘子典型缺陷的电场仿真[J]. 高压电器, 2018, 54(5): 138-143. |
| [8] |
Sinaga H H, Phung B T, Blackburn T R. Recognition of single and multiple partial discharge sources in transformers based on ultra-high frequency signals[J]. Iet Generation Transmission & Distribution, 2014, 8(1): 160-169. |
| [9] |
丁登伟, 唐诚, 高文胜, 等. GIS中典型局部放电的频谱特征及传播特性[J]. 高电压技术, 2014, 40(10): 3243-3251. |
| [10] |
丁登伟, 高文胜, 刘卫东. GIS结构尺寸对局部放电特高频信号的影响[J]. 电网技术, 2013, 37(10): 2850-2854. |
| [11] |
Zhu M X, Xue J Y, Zhang J N, et al. Classification and separation of partial discharge ultra-high-frequency signals in a 252 kV gas insulated substation by using cumulative energy technique[J]. Iet Science Measurement & Technology, 2016, 10(4): 316-326. |
| [12] |
Ye H F, Qian Y, Dong Y, et al. Development of multi-band ultra-high-frequency sensor for partial discharge monitoring based on the meandering technique[J]. Iet Science Measurement Technology, 2014, 8(5): 327-335. DOI:10.1049/iet-smt.2013.0181 |
| [13] |
Sinaga H H, Phung B T, Blackburn T R. Partial discharge localization in transformers using UHF detection method[J]. IEEE Transactions on Dielectrics & Electrical Insulation, 2013, 19(6): 1891-1900. |
| [14] |
刘君华, 姚明, 黄成军, 等. 采用声电联合法的GIS局部放电定位试验研究[J]. 高电压技术, 2009, 35(10): 2458-2463. |
| [15] |
Wang L, Hon T K, Reiss J D, et al. Self-Localization of Ad-Hoc Arrays Using Time Difference of Arrivals[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2016, 64(4): 1018-1033. DOI:10.1109/TSP.2015.2498130 |
| [16] |
刘青, 朱明晓, 王彦博, 等. 基于特高频相控阵原理的变电站站域局部放电测向方法[J]. 中国电机工程学报, 2017, 37(20): 6126-6135. |
| [17] |
高鹏路, 胡岳, 刘斌, 等. 传感器并联型局部放电监测与定位方法[J]. 电工技术学报, 2014, 29(2): 226-230. DOI:10.3969/j.issn.1000-6753.2014.02.027 |
| [18] |
Mirzaei H R, Akbari A, Gockenbach E, et al. A novel method for ultra-high-frequency partial discharge localization in power transformers using the particle swarm optimization algorithm[J]. IEEE Electrical Insulation Magazine, 2013, 29(2): 26-39. DOI:10.1109/MEI.2013.6457597 |
| [19] |
Lopez-Roldan J, Tang T, Gaskin M. Optimisation of a sensor for onsite detection of partial discharges in power transformers by the UHF method[J]. IEEE Transactions on Dielectrics & Electrical Insulation, 2008, 15(6): 1634-1639. |
| [20] |
罗新, 牛海清, 来立永, 等. 粒子群优化自适应小波神经网络在带电局放信号识别中的应用[J]. 电工技术学报, 2014, 29(10): 326-333. DOI:10.3969/j.issn.1000-6753.2014.10.040 |
| [21] |
Harris R M, Judd M D. Locating Partial Discharge Using Particle Swarm Optimisation[C]//Universities Power Engineering Conference. VDE, 2012: 1-6.
|
| [22] |
唐炬, 陈娇, 张晓星. 用于局部放电信号定位的多样本能量相关搜索提取时间差算法[J]. 中国电机工程学报, 2009, 29(19): 125-130. DOI:10.3321/j.issn:0258-8013.2009.19.019 |
| [23] |
He S, Dong X. High-Accuracy Localization Platform Using Asynchronous Time Difference of Arrival Technology[J]. IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement, 2017(99): 1-15. |
| [24] |
Thomas R R, Maharaj B T, Zayen B, et al. Multiband time-of-arrival positioning technique using an ultra-high-frequency bandwidth availability model for cognitive radio[J]. Iet Radar Sonar & Navigation, 2013, 7(5): 544-552. |