【摘要】：基于油紙絕緣氣隙放電模型,研究放電能量的變化規(guī)律。通過引入放電重復(fù)率,提出用每秒平均放電能量描述氣隙放電的發(fā)展過程。引入放電發(fā)生的工頻相位,構(gòu)造基于放電能量的φ-W-n三維統(tǒng)計圖譜,投影到放電能量-相位平面得到灰度圖像。采用一種基于小波矩特征的局部放電灰度圖像特征提取方法,得到灰度圖像的全局特征和局部特征。根據(jù)提取到的不同放電時刻的小波矩特征值,采用模糊C-均值聚類的方法將整個放電過程劃分為放電產(chǎn)生和振蕩發(fā)展階段、微弱放電階段、放電爆發(fā)階段以及放電預(yù)擊穿階段。
【圖文】：

出現(xiàn)連續(xù)密集的放電脈沖，放電重復(fù)率明顯上升。已有研究表明［18］：對于局部放電危險程度的判斷，放電重復(fù)率比最大放電量具有更大的靈敏度。本文嘗試將放電重復(fù)率引入放電能量的計算中，提出一種新的特征參量，即每秒平均放電能量Wasec，來表征氣隙放電的發(fā)展特性，其計算公式如下：Wasec=Wavgn幦（6）其中，n幦為放電重復(fù)率的統(tǒng)計值。由式（6）計算得到不同放電時刻的每秒平均放電能量Wasec，并得到其隨時間的變化規(guī)律，見圖5。觀察圖5可以看到，Wasec與圖4中Wavg最顯著的不同就是放電末期預(yù)擊穿階段的變化規(guī)律：放電達到末期時，放電量q反而會出現(xiàn)下降的情況，導(dǎo)致其平均放電能量減小，由于先前長時間的氣隙放電對絕緣損傷的累積效應(yīng)，因此在較低的平均放電能量下也會導(dǎo)致?lián)舸�；同時，氣隙放電末期放電次數(shù)急劇增加，導(dǎo)致放電重復(fù)率也迅速上升，即便是平均放電能量處于一個較小的值，兩者的乘積也較大并出現(xiàn)一個明顯的增加量。由此，將放電重復(fù)率引入放電能量的計算中，不僅可以很好地通過放電現(xiàn)象在機理上做出物理解釋，也可以方便進一步采用數(shù)學(xué)算法識別局部放電發(fā)展階段。2基于能量-灰度圖像的小波矩特征提取2.1基于能量的三維譜圖及灰度圖像的構(gòu)造雖然通過Wasec已經(jīng)可以粗略地對不同放電發(fā)展階段進行一個區(qū)分，但是要想精確、定量地對氣隙放電發(fā)展階段進行劃分還略顯粗糙。進一步引入放電發(fā)生的工頻相位，借鑒PRPD三維譜圖的構(gòu)建思想，本文構(gòu)造了基于放電能量的φ-W-n三維譜圖。將φ-W-n直角坐標系的

這幾種聚類方法都屬于非模糊化的方法，不同聚類間的界限是明顯的，這不適用于局部放電的階段劃分過程，因為其發(fā)展階段往往很難找到清楚的分類界限。模糊聚類方法克服了這方面的不足，它給出了每個樣本隸屬于某個聚類的隸屬度。本文采用FCM聚類算法，通過引入隸屬度函數(shù)將特征空間中距離相近的樣本點歸入一類，從而實現(xiàn)放電階段的劃分。根據(jù)第2節(jié)中每秒平均放電能量的總體變化趨勢以及筆者之前的研究成果［16］，設(shè)定聚類數(shù)目c=4，算法停止迭代的閾值為10-6。如圖7所示，經(jīng)過15次迭代之后，目標函數(shù)基本達到收斂。表2給出了通過FCM聚類所得到的聚類結(jié)果。3.2FCM聚類結(jié)果分析a.階段1。通過分類結(jié)果可以得到，樣本點t1—t20的放電信號劃分為一類，對應(yīng)放電時間為初始放電至放電10h。在放電產(chǎn)生初期放電比較劇烈，放電次數(shù)在2500~4500次左右。由圖4和圖5可知，此階段初始放電能量幅值較大，但該階段放電極不穩(wěn)定，時強時弱，總體呈現(xiàn)一個微弱的振蕩衰減趨勢。這個階段總體的小波矩特征值比較相近，而與其他幾類的小波矩值卻相差較大。通過模糊聚類得到的結(jié)果也反映了這個放電階段中特征參量的相似性規(guī)律，本文在此稱之為放電產(chǎn)生和振蕩發(fā)展階段。b.階段2。聚類結(jié)果將樣本點t21—t42劃分為一類，對應(yīng)的放電時間為放電10.5~21h。從圖4和圖5可得，該階段放電水平較低，放電能量幅值較前一階段有明顯減小。同時，放電次數(shù)也大為減少，最少的一組樣本點也只有374次放電。在實際的實驗過程中，，有很?
【作者單位】： 重慶大學(xué)輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國家重點實驗室;南方電網(wǎng)公司深圳供電局;
【基金】：國家創(chuàng)新研究群體基金資助項目(51021005) 國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)項目(2009CB724506)~~
【分類號】：TM855

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本文編號：2520352