变压器油纸绝缘气隙放电能量-小波矩特征及放电过程划分
【图文】：
出现连续密集的放电脉冲，放电重复率明显上升。已有研究表明［18］：对于局部放电危险程度的判断，放电重复率比最大放电量具有更大的灵敏度。本文尝试将放电重复率引入放电能量的计算中，提出一种新的特征参量，即每秒平均放电能量Wasec，来表征气隙放电的发展特性，其计算公式如下：Wasec=Wavgn幦（6）其中，n幦为放电重复率的统计值。由式（6）计算得到不同放电时刻的每秒平均放电能量Wasec，并得到其随时间的变化规律，见图5。观察图5可以看到，Wasec与图4中Wavg最显著的不同就是放电末期预击穿阶段的变化规律：放电达到末期时，放电量q反而会出现下降的情况，导致其平均放电能量减小，由于先前长时间的气隙放电对绝缘损伤的累积效应，因此在较低的平均放电能量下也会导致击穿；同时，气隙放电末期放电次数急剧增加，导致放电重复率也迅速上升，即便是平均放电能量处于一个较小的值，两者的乘积也较大并出现一个明显的增加量。由此，将放电重复率引入放电能量的计算中，不仅可以很好地通过放电现象在机理上做出物理解释，也可以方便进一步采用数学算法识别局部放电发展阶段。2基于能量-灰度图像的小波矩特征提取2.1基于能量的三维谱图及灰度图像的构造虽然通过Wasec已经可以粗略地对不同放电发展阶段进行一个区分，但是要想精确、定量地对气隙放电发展阶段进行划分还略显粗糙。进一步引入放电发生的工频相位，借鉴PRPD三维谱图的构建思想，本文构造了基于放电能量的φ-W-n三维谱图。将φ-W-n直角坐标系的
这几种聚类方法都属于非模糊化的方法，不同聚类间的界限是明显的，这不适用于局部放电的阶段划分过程，因为其发展阶段往往很难找到清楚的分类界限。模糊聚类方法克服了这方面的不足，它给出了每个样本隶属于某个聚类的隶属度。本文采用FCM聚类算法，通过引入隶属度函数将特征空间中距离相近的样本点归入一类，从而实现放电阶段的划分。根据第2节中每秒平均放电能量的总体变化趋势以及笔者之前的研究成果［16］，设定聚类数目c=4，算法停止迭代的阈值为10-6。如图7所示，经过15次迭代之后，目标函数基本达到收敛。表2给出了通过FCM聚类所得到的聚类结果。3.2FCM聚类结果分析a.阶段1。通过分类结果可以得到，样本点t1—t20的放电信号划分为一类，对应放电时间为初始放电至放电10h。在放电产生初期放电比较剧烈，放电次数在2500~4500次左右。由图4和图5可知，此阶段初始放电能量幅值较大，但该阶段放电极不稳定，时强时弱，总体呈现一个微弱的振荡衰减趋势。这个阶段总体的小波矩特征值比较相近，而与其他几类的小波矩值却相差较大。通过模糊聚类得到的结果也反映了这个放电阶段中特征参量的相似性规律，本文在此称之为放电产生和振荡发展阶段。b.阶段2。聚类结果将样本点t21—t42划分为一类，对应的放电时间为放电10.5~21h。从图4和图5可得，该阶段放电水平较低，放电能量幅值较前一阶段有明显减小。同时，放电次数也大为减少，最少的一组样本点也只有374次放电。在实际的实验过程中，，有很?
【作者单位】： 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室;南方电网公司深圳供电局;
【基金】：国家创新研究群体基金资助项目(51021005) 国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2009CB724506)~~
【分类号】：TM855
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本文编号：2520352
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