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  • 頭條直流電纜局部放電模式識(shí)別的新方法,提升識(shí)別正確率
    2021-04-16 作者:朱煜峰 許永鵬 等  |  來源:《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》  |  點(diǎn)擊率:
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    導(dǎo)語針對(duì)現(xiàn)有的直流交聯(lián)聚乙烯電纜局部放電模式識(shí)別對(duì)強(qiáng)隨機(jī)性信號(hào)的特征提取缺乏一定自適應(yīng)能力的問題,上海交通大學(xué)電氣工程系、國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司電力科學(xué)研究院的研究人員朱煜峰、許永鵬、陳孝信、盛戈皞、江秀臣,在2020年第3期《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》上撰文,提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別算法,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架CAFFE進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和識(shí)別檢測(cè)。該方法具有強(qiáng)大的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力,為應(yīng)用于直流電纜故障診斷的模式識(shí)別提供了新的思路。

    隨著柔性高壓直流輸電的快速發(fā)展,直流交聯(lián)聚乙烯(Cross-Linked Polyethylene, XLPE)電纜憑借其優(yōu)良的絕緣性能得到越來越多的應(yīng)用。我國(guó)多個(gè)高壓直流輸電項(xiàng)目陸續(xù)投入運(yùn)行,亟需完善在線監(jiān)測(cè)和故障預(yù)警系統(tǒng),以保證供電的可靠性。局部放電(Partial Discharge, PD)作為判斷電力設(shè)備狀態(tài)的一項(xiàng)重要指標(biāo)已被國(guó)際電工委員會(huì)(IEC)列入檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn),但是直流電纜局部放電的模式識(shí)別和故障診斷研究仍有待深入。

    早在20世紀(jì)90年代,國(guó)外就有學(xué)者研究了直流電壓下局部放電的機(jī)理。

    • 荷蘭Delft理工大學(xué)的F. H. Kreuger和M. J. P. Jeroense都對(duì)直流電壓下局部放電中的空間電荷分布和電場(chǎng)分布做了詳細(xì)的討論。
    • U. Fromm進(jìn)一步研究了有關(guān)放電重復(fù)次數(shù)n、放電量q和相鄰兩次脈沖時(shí)間間隔?t的圖譜,并將其應(yīng)用于局部放電類型的分類;
    • A. Pirker提出使用NoDi*模式圖來區(qū)分不同缺陷的直流電壓下的局部放電。

    國(guó)內(nèi)也有不少學(xué)者對(duì)直流局部放電的模式識(shí)別做了一些研究,主要集中在儲(chǔ)能電容器、氣體絕緣金屬封閉開關(guān)設(shè)備、變壓器油紙絕緣上,但是涉及XLPE電纜的研究相對(duì)較少。

    • 有學(xué)者研究了直流電壓下的不同缺陷的XLPE電纜局部放電的放電量和放電重復(fù)率差異。
    • 有學(xué)者研究了電樹枝和局部放電的關(guān)系,將電樹枝的長(zhǎng)度與局部放電階段進(jìn)行了一一對(duì)應(yīng)。
    • 有學(xué)者采用非下采樣輪廓變換和支持向量機(jī)。
    • 有學(xué)者采用壓縮感知算法對(duì)不同缺陷的直流電纜局部放電進(jìn)行了模式識(shí)別。

    但是現(xiàn)階段的直流局部放電模式識(shí)別中常用偏斜度、互相關(guān)系數(shù)等統(tǒng)計(jì)算子進(jìn)行特征提取,依賴人工經(jīng)驗(yàn),在隨機(jī)性很強(qiáng)的直流電纜局部放電信號(hào)的分類中有一定局限性,而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)則使用不斷學(xué)習(xí)的卷積核,在提取圖像固有特征的過程中自我改進(jìn),在不需要人為提取統(tǒng)計(jì)算子的基礎(chǔ)上完成自適應(yīng)特征提取。

    目前,該方法已在變壓器、交流電纜等模式識(shí)別中取得了一定的應(yīng)用,但是鑒于直流電壓下的局部放電缺少相位信息,該方法在直流局部放電中鮮有應(yīng)用。

    為此,上海交通大學(xué)電氣工程系、國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司電力科學(xué)研究院的研究人員,利用CNN針對(duì)線芯尖端毛刺、絕緣內(nèi)部氣隙、絕緣表面劃痕和外半導(dǎo)電層爬電四種典型絕緣缺陷的局部放電信號(hào)進(jìn)行模式識(shí)別研究。

    直流電纜局部放電模式識(shí)別的新方法,提升識(shí)別正確率

    圖1 直流電纜局部放電試驗(yàn)系統(tǒng)

    直流電纜局部放電模式識(shí)別的新方法,提升識(shí)別正確率

    圖2 XLPE電纜的四種缺陷模型

    首先采集四種典型絕緣缺陷電纜的局部放電信號(hào)作為樣本,再利用自適應(yīng)的卷積核進(jìn)行特征提取,池化層進(jìn)行特征映射,非線性多分類器進(jìn)行回歸分類,最終得到訓(xùn)練完成的CAFFE網(wǎng)絡(luò)。通過設(shè)置不同求解器參數(shù)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練樣本數(shù)量對(duì)缺陷識(shí)別結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)利用改進(jìn)的Alexnet網(wǎng)絡(luò),采用衰減學(xué)習(xí)率方式的模式識(shí)別框架的平均識(shí)別正確率最高,達(dá)到了91.32%,相比于傳統(tǒng)模式識(shí)別算法至少提高了8.97%。

    直流電纜局部放電模式識(shí)別的新方法,提升識(shí)別正確率

    圖3 模式識(shí)別流程

    直流電纜局部放電模式識(shí)別的新方法,提升識(shí)別正確率

    圖4 改進(jìn)后的Alexnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    研究者最后得到以下結(jié)論:

    • 1)四類絕緣缺陷的局部放電特征圖譜H(q,Δt)具有一定的典型性:尖端缺陷呈現(xiàn)較為集中的單一主峰,氣隙缺陷和爬電缺陷則分散性較大,劃痕缺陷可觀測(cè)到兩個(gè)主峰。CAFFE方法利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN能自適應(yīng)提取圖像特征的特點(diǎn),無需人為提取特征參數(shù)。
    • 2)通過改變初始學(xué)習(xí)率、學(xué)習(xí)率模式、卷積層層數(shù)、激活函數(shù)選擇可以發(fā)現(xiàn)求解器Solver配置參數(shù)和CAFFE網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)訓(xùn)練效果影響較大,本次實(shí)驗(yàn)中采用衰減學(xué)習(xí)率模式、5層卷積、Swish激活函數(shù)時(shí)訓(xùn)練效果最優(yōu)。不同的訓(xùn)練樣本數(shù)量對(duì)識(shí)別效果也有一定的影響,存在邊際遞減效應(yīng)。綜合考慮識(shí)別效果和運(yùn)算效率,本文設(shè)定每種缺陷的訓(xùn)練樣本數(shù)量為70個(gè)。
    • 3)相比于傳統(tǒng)模式識(shí)別算法BPNN和SVM,采用改進(jìn)的Alexnet網(wǎng)絡(luò)的CNN能捕捉到強(qiáng)隨機(jī)性的直流局部放電圖譜更高維的信號(hào)特征,平均識(shí)別正確率至少高出前者8.97%,達(dá)到91.32%。
    • 4)本文直流電纜局部放電信號(hào)的采集在屏蔽房?jī)?nèi)進(jìn)行,降低了外部干擾,現(xiàn)場(chǎng)采集的局部放電信號(hào)必定含有大量的噪聲,因此本文提出的方法對(duì)不同噪聲強(qiáng)度下局部放電信號(hào)的模式識(shí)別的有效性仍有待進(jìn)一步研究。

    以上研究成果發(fā)表在2020年第3期《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》,論文標(biāo)題為“基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直流XLPE電纜局部放電模式識(shí)別技術(shù)”,作者為朱煜峰、許永鵬、陳孝信、盛戈皞、江秀臣。

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