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      基于小波分析的電力電纜故障檢測(cè)方法研究

      2013-09-12 01:49:52石黃霞
      微處理機(jī) 2013年1期
      關(guān)鍵詞:劣化電力電纜小波

      石黃霞,黃 卉

      (新疆工程學(xué)院,烏魯木齊 830091)

      1 引言

      隨著電力行業(yè)的發(fā)展,各種電纜越來(lái)越多地運(yùn)用到生產(chǎn)生活的各個(gè)領(lǐng)域中。因此,電力電纜的安全運(yùn)行對(duì)于電力系統(tǒng)供電的可靠性起著舉足輕重的作用。而電纜一般都埋入地下或進(jìn)入電纜溝敷設(shè),在施工安裝、運(yùn)行過(guò)程中經(jīng)常因短路、過(guò)負(fù)荷運(yùn)行、絕緣老化或外力作用等原因造成故障。因此,如何快速準(zhǔn)確的檢測(cè)診斷故障,及時(shí)對(duì)電纜進(jìn)行合理的維護(hù)、檢修及更換,盡快使供電系統(tǒng)恢復(fù)正常,對(duì)保障電纜可靠運(yùn)行具有重要意義。

      目前,成熟的技術(shù)只適用于離線檢測(cè)方面,對(duì)于電力電纜運(yùn)行狀態(tài)的在線檢測(cè)提出了許多檢測(cè)方法,但一直沒(méi)有取得令人滿(mǎn)意的效果。常用的電力電纜檢測(cè)和診斷方法有:直流法、工頻法、低頻法、復(fù)合判斷法[1]。這些方法都要處理系統(tǒng)異?;蚬收蠒r(shí),各種含有大量短時(shí)沖擊及突變成分的實(shí)時(shí)信號(hào)[2]。這些信號(hào)中,其奇異性包含了豐富的信息,具有區(qū)別于正常時(shí)穩(wěn)態(tài)信號(hào)明顯、突出的特征,若能充分利用這些特征,將有利于故障的及時(shí)檢測(cè)。而近年來(lái)較流行的小波變換方法恰好可滿(mǎn)足電力系統(tǒng)中對(duì)突變信號(hào)分析的要求,為最終實(shí)現(xiàn)有效的電力系統(tǒng)在線檢測(cè)與診斷系統(tǒng)提供技術(shù)保證。主要對(duì)在線監(jiān)測(cè)的低頻交流電壓疊加法[3]測(cè)試得到的故障信號(hào),運(yùn)用小波分析檢測(cè)出信號(hào)的奇異點(diǎn),并分離出標(biāo)志電纜劣化信息的電壓信號(hào)。

      2 小波分析基礎(chǔ)

      2.1 小波變換的定義

      小波變換不僅具有時(shí)間和頻率局部化特性,而且可以對(duì)信號(hào)做奇異性分析。在做奇異性檢測(cè)時(shí),選擇連續(xù)小波變化,連續(xù)小波變換定義[4-5]為:

      式中:f(t)是一個(gè)時(shí)間域函數(shù);Ψ(t)為分析小波;b為位移因子;a為尺度因子;Wf(a,b)為小波變換系數(shù)。

      2.2 信號(hào)奇異性的定義

      若信號(hào)在某一點(diǎn)或某一個(gè)區(qū)域內(nèi)是可微的,則該信號(hào)在該點(diǎn)或該區(qū)間內(nèi)是規(guī)則的,反之,則是奇異的。在數(shù)學(xué)上,Lipschitz指數(shù)被用來(lái)定量地描述函數(shù)的奇異性,簡(jiǎn)稱(chēng)李氏指數(shù)。

      設(shè)n是一非負(fù)整數(shù),n<a≤n+1,如果存在兩個(gè)正常數(shù)A和h0,次多項(xiàng)式Pn(h),使得對(duì)任意的h≤h0均有:

      |f(x0+h)-Pn(h)|≤A|h|a

      則稱(chēng)f(x)在點(diǎn)x0處為L(zhǎng)ipschitz a。

      如果上式對(duì)所有x0∈(a,b)均成立,且x0+h∈(a,b),稱(chēng) f(x)在(a,b)上是一致 Lipschitz a。

      Lipschitz a指數(shù)越大,函數(shù)越光滑;函數(shù)在一點(diǎn)連續(xù)、可微,則在該點(diǎn)的Lipschitz a指數(shù)為1;函數(shù)在一點(diǎn)可導(dǎo),而導(dǎo)數(shù)有界但不連續(xù)時(shí),Lipschitz a指數(shù)仍為1;如果f(x)在x0的Lipschitz a指數(shù)小于1,則稱(chēng)函數(shù)在x0點(diǎn)是奇異的。一個(gè)在x0處不連續(xù)但有界的函數(shù),該點(diǎn)的 Lipschitz a指數(shù)為0[6]。

      在利用小波分析這種局部奇異性時(shí),小波系數(shù)取決于f(x)在x0的領(lǐng)域內(nèi)的特性及小波變換選取的尺度。

      2.3 信號(hào)奇異性檢測(cè)

      利用小波變化對(duì)信號(hào)奇異性進(jìn)行檢測(cè),可以確定奇異點(diǎn)位置,另外,選用合適的小波函數(shù)與尺度可對(duì)奇異點(diǎn)的奇異特征進(jìn)行精確描述[7]。

      對(duì)小波變換結(jié)果進(jìn)行分析,選擇信號(hào)和噪聲具有不同能量分布及能量變化趨勢(shì)的幾個(gè)連續(xù)尺度為特征尺度。由于在較大尺度上的小波變換模極大值點(diǎn)主要屬于有效信號(hào)的奇異點(diǎn),因此從所選取的最大尺度開(kāi)始尋找奇異點(diǎn)。

      3 小波分析在電力電纜故障檢測(cè)中的應(yīng)用

      常用的電力電纜檢測(cè)和診斷方法有:直流法、工頻法、低頻法、復(fù)合判斷法。采用低頻交流電壓疊加法進(jìn)行測(cè)量。

      如圖1所示,在電纜的屏蔽層上疊加101Hz的交流電壓,監(jiān)測(cè)樹(shù)枝劣化而產(chǎn)生的1Hz的劣化信號(hào)。由于在樹(shù)枝劣化的電纜上疊加2倍工頻+1Hz(近似值)電壓時(shí),被測(cè)的劣化信號(hào)最大,可根據(jù)這種方法檢測(cè)出1Hz的劣化信號(hào)的強(qiáng)弱來(lái)判斷電纜劣化的程度[8]。

      圖1 低頻交流電壓疊加法測(cè)量系統(tǒng)連接圖

      3.1 故障信號(hào)分析

      低頻交流電壓疊加法得到的電壓信號(hào)由1Hz、50Hz、100Hz的正弦波和測(cè)量過(guò)程中的隨機(jī)噪聲疊加而成,其中1Hz正弦波相對(duì)于100Hz正弦波較微弱。在傳統(tǒng)的處理方法中,信號(hào)被處理之前先用硬件電路將高頻部分(噪聲和100Hz)濾波,剩下1Hz和50Hz的疊加波形,再通過(guò)程序?qū)?Hz波形從疊加波形中分離出來(lái)。這種方法既要用到硬件電路,又要用軟件編程,而且效果不佳。文中運(yùn)用Matlab7.5中的小波工具箱函數(shù),實(shí)現(xiàn)故障信號(hào)奇異點(diǎn)的檢測(cè)和特定頻率信號(hào)的提取。故障信號(hào)s在采樣的200點(diǎn)以前包涵50Hz、100Hz和噪聲,200點(diǎn)以后出現(xiàn)了1Hz的信號(hào)。

      3.2 故障信號(hào)檢測(cè)及分析結(jié)果

      核心程序中運(yùn)用的Matlab7.5中的小波工具箱函數(shù)[9]:

      [a,d]=wavedec(s,5,'db5');% 對(duì) s 信號(hào)選用db5小波函數(shù)進(jìn)行5層分解;

      a(i)=appcoef(a,d,'db5',i);% 提取小波分解的第i層低頻系數(shù);

      d(i)=detcoef(a,d,5);%提取小波分解的第i層高頻系數(shù);

      dd(i)=wrcoef('d',a,d,'db5',i);% 重構(gòu)第 i層高頻信號(hào);

      aa(i)=wrcoef('a',a,d,'db5',i);% 重構(gòu)第 i層低頻信號(hào);

      小波工具箱函數(shù)要根據(jù)對(duì)信號(hào)不同的處理要求來(lái)選擇,在檢測(cè)信號(hào)突變時(shí),短的小波比長(zhǎng)的小波更為有效,這點(diǎn)Haar小波或db1小波就足夠了??紤]到識(shí)別不同頻率的信號(hào),文中選用了db5小波。

      采樣到的原始故障信號(hào)s如圖2所示。程序運(yùn)行的分析結(jié)果如圖3-圖5所示。

      在小波分解中,各層小波分解可以看作是帶通、高通或者低通濾波器,不同尺度具有不同的時(shí)間和頻率分辨率。由圖5的d4、d5層可以看出,在200點(diǎn)時(shí)由于信號(hào)突變導(dǎo)致Lip指數(shù)A減小,信號(hào)的奇異性增大,在此處出現(xiàn)了一個(gè)間斷點(diǎn)。從圖4和圖5中可以看到,a2、d2和a3、d3分別表示了100Hz和50Hz的頻率信息,放大后可以看到d2的頻率是d3的2倍。1Hz的頻率相對(duì)于50Hz和100Hz的頻率很小,因此在分解的第一層系數(shù)a1就可看出不連續(xù)性,從d4、d5能夠更明顯清晰的看出200點(diǎn)處出現(xiàn)的間斷點(diǎn),即為故障點(diǎn)。將a4、d4放大即可觀察到頻率近似為1Hz的低頻信號(hào)。

      圖5 小波重構(gòu)后的各層高頻細(xì)節(jié)

      4 結(jié) 束 語(yǔ)

      針對(duì)電纜狀態(tài)檢測(cè)過(guò)程中大量的暫態(tài)信號(hào)依靠傳統(tǒng)方法難于充分分析處理的問(wèn)題,提出運(yùn)用一維離散小波工具箱函數(shù)分析含有故障信息的電壓信號(hào)的方法。根據(jù)電壓信號(hào)的奇異性并包含的狀態(tài)信息,確定了信號(hào)產(chǎn)生奇變點(diǎn)的位置和提取出標(biāo)志電纜劣化程度的1Hz電壓信號(hào)。和傳統(tǒng)方法相比,不需要前置高通濾波器等硬件支持,只需調(diào)用小波工具箱函數(shù)即可。

      [1]劉耀南,邱昌容.電氣絕緣測(cè)試技術(shù)[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,1994.

      [2]徐丙根,李勝祥,陳宗軍.電力電纜故障探測(cè)技術(shù)[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,1999.

      [3](美)C.Sidney Burru(譯).小波與小波變換導(dǎo)論[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2008.

      [4]李媛.小波變換及其工程應(yīng)用[M].北京:北京郵電大學(xué)出版社,2010.

      [5]周龍.電力電纜絕緣監(jiān)測(cè)中的低頻交流電壓疊加法研究[J].電線電纜,2004,12(6):30 -32.

      [6]張德豐.MATLAB小波分析[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2009.

      [7]陳中,趙聯(lián)文.信號(hào)奇異性檢測(cè)中小波分析的應(yīng)用[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2004,21(2):15-27.

      [8]劉偉,曹思遠(yuǎn).基于小波變換的信號(hào)奇異性檢測(cè)在層位識(shí)別中的應(yīng)用[J].石油地球物理勘探,2010,45(4):530-534.

      [9]淮文軍,王明芳,汪梅.基于小波分析的電纜故障特征提取方法研究[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2007,17(11):209-211.

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