程丹，黄新波，朱永灿，李小博，郭剑峰，张浩

(1.西安工程大学 电子信息学院，陕西 西安 710048；2.西安现代控制技术研究所，陕西 西安 710065)



变电站电容型设备在线监测系统设计与应用

程丹1，黄新波1，朱永灿1，李小博2，郭剑峰1，张浩1

(1.西安工程大学 电子信息学院，陕西 西安 710048；2.西安现代控制技术研究所，陕西 西安 710065)

摘要：以有源零磁通电流互感器获取电容型设备及氧化锌避雷器微弱泄漏电流，以IRIG-B码为同步采样时钟，实现100 ns的高精度同步采样。在此基础上通过对现场可编程门阵列编程生成B码解码、模拟/数字转换控制、测频、雷击计数、温湿度采集等多个逻辑模块，围绕FFT IP核设计并实现多通道模拟信号采样、存储及快速傅立叶变换运算功能，在提升测量精度的同时，有效降低了装置的硬件成本。装置试验及现场运行数据表明：装置可以满足电力系统在线监测精度要求，并具有较高的稳定性和可扩展性。

关键词：在线监测；电容型设备；FFT IP核；现场可编程门阵列；IRIG-B

电容型高压电气设备包括高压套管、电容型电流互感器、电压互感器(voltage transformer,VT)、耦合电容器、氧化锌避雷器等，在电力系统中占很大比例。电容型设备在长时间的高电压及外界环境作用下，会发生电介质损耗(以下简称“介损”)，导致绝缘性能裂化[1-5]。

近年来，在线监测技术已引起电力部门及国内外研究者的普遍关注，该技术通过在电力设备运行电压下进行特征量获取及分析，并根据设备状态和分析诊断结果来安排检修时间[6-8]。目前电容型设备在线监测系统在全国范围内已有应用，并发现了一些避雷器、套管缺陷。但相对于传统的离线方法及仪器而言，在线监测技术还不够成熟和完善，主要表现在产品监测精度和稳定性设计不足、诊断标准缺乏等方面，一定程度影响了在线监测装置的现场应用效果[8-11]。

本文针对电容型设备在线监测系统存在的问题，设计一种解决方案，以美国靶场仪器组B型时间码(Inter Range Instrumentation Group-B，IRIG-B，以下简称“B码”)实现100 ns的高精度同步采集，并通过对现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)编程生成B码解码、模拟/数字(analog to digital，A/D)转换控制、雷击计数、温湿度采集等多个逻辑模块；采用优化灰色斜率关联度模型分析电容型设备运行特征量与环境参数的关系，进行电容型设备绝缘故障诊断与分析。

1监测原理

1.1电容型设备监测原理

电容型设备在交流电压作用下的绝缘特性常以并联电路模型表示，如图1所示。容型设备绝缘状态主要由泄漏电流、介损因数tanδ、等值电容等特征量表征，氧化锌避雷器绝缘状况主要通过泄漏电流和阻性电流进行分析。

程丹，等：变电站电容型设备在线监测系统设计与应用由图1可得：

(1)

其中，ω=2πf，f为电网频率。

目前电容型设备绝缘监测主要采用绝对测量法，即利用VT端子箱二次侧电压作为基准信号，直接测量同相电容型设备的泄漏电流、介损因数、电容量等[8]。电容型设备泄漏电流极其微弱，正常情况下套管、电容型VT等设备的泄漏电流一般为几毫安至几百毫安，而氧化锌避雷器泄漏电流最小值仅有100μA，阻性电流仅有几微安。为了准确反映设备真实的绝缘状态，要求泄漏电流及介损因数的测量精度必须高于1%+ 0.1mA，避雷器特征量测量精度达到5%+5μA以上。

1.2介损及阻性电流数字化测量方法

为了获取介损因数及阻性电流值，一般采用数字频谱分析方法求出两个信号的基波信号相位，进而通过对基波相位的比较求出tanδ和IR[11-14]。考虑到实际获得的母线电压及泄漏电流是经过离散、量化后的有限长度的离散周期序列，假设分别用x(n)和y(n)表示(0≤n≤N-1，N为序列总长度，对应于离散波形的总采样点数)，序列x(n)经离散傅立叶变换后可得：

(2)

式中：X(k)为频域中信号的幅值；j代表复频域；n为时域采样点的序号；k为频域信号的序号。各次信号的实部和虚部可表示为：

(3)

根据上式可得，序列x(n)即u(t)的初相位

(4)

同理可得泄漏电流的初相位φik，进而求取tanδ和IR。

(5)

(6)

2变电站电容型设备在线监测设计

2.1系统构架

图2所示为智能变电站在线监测系统构架。智能变电站在线监测系统分为站控层、间隔层和过程层[8]。其中过程层包含多台电容型设备监测装置及VT电压采集装置，完成一次设备特征量采样、设备开关量以及控制命令的执行功能，过程层设备通过RS485总线与间隔层的智能电子设备(intelligenceelectronicdevice，IED)通信，实现数据上送及命令反馈。

IED是随着智能电网发展起来的，由于前期安装的在线装置均通过各厂家私有协议传输至监控中心，其数据传输协议和存储数据报表各不相同，不同厂家的监控中心数据库无法共享访问，限制了数据分析能力和状态评价水平，也不利于技术开放和数据共享[8-9]。为完成对站控层控制命令的转发和数据的规范化处理，IED将过程层传输来的数据进行IEC61850封装，实现在线监测技术的通信标准化。

站控层为监控中心，管理间隔层和过程层设备，监控中心借助智能变电站辅助决策软件对接收的监测数据进行计算、分析、显示，并将数据存入Oracle数据库中。除上述传统功能外，辅助决策系统嵌入灰色理论等智能算法，进行设备故障分析与诊断，提高在线监测结果的准确性和可靠性。GPS/北斗时钟源布置在站控层，通过B码下发时间信息，实现全站高精度对时功能。

2.2硬件设计

2.2.1监测装置结构

电容型设备泄漏电流非常微弱，并且变电站环境复杂，电磁干扰强烈，精确测量泄漏电流幅值和相位有很大困难。基于高精度采样及降低系统成本考虑，采用FPGA处理器为控制芯片，通过高精度有源零磁通电流传感器获取电容型设备的泄漏电流，并以B码作为授时时钟，实现100ns异地同步采样。该方法具备很高的控制精度及处理速度，可保证监测结果的准确度和可靠性。

电容型设备在线监测装置硬件结构如图3所示。电容型设备的泄漏电流很小，首先选用程控放大电路将被测信号转换到1～10V范围。A/D7656单片集成6个采样通道，是一种高集成度的16位逐次逼近型模数转化(analogtodigitalconverter，ADC)芯片，每个通道的转换速率达到250kSPS，性价比高，控制方便，非常适合多通道的电容型设备在线监测装置。装置采用的FPGA芯片EP4CE15运行速度快、逻辑能力强、应用灵活，在处理多通道高速A/D采样、B码编码解码、频率测量等方面具备非常高的速度和精度；并通过内嵌FFTIP核，可方便地完成数字运算。通过编程在EP4CE15中生成B码解码、A/D转换控制、快速傅里叶变换(fastFouriertransformation，FFT)、测频、雷击计数、温湿度采集等逻辑模块，大幅减小外围电路，有利于减小成本和提升系统可靠性。

2.2.2模拟信号调理

模拟信号调理主要包括放大、滤波和方波化等。所用的电流传感器输入电流为0.1～1 000mA，输出电压范围1 ～1 000mV，被测信号很小且范围很宽。对于过小的输入电压，ADC芯片误差很大，为此装置采用自适应程控调整放大倍数的方法，即在真实采样前首先设置放大器倍数为1，然后根据电压幅值设置真实的放大倍数，使输出电压处于1～10V的范围内。

对离散化后的模拟信号进行FFT可得到被测信号的各次相位和幅值。但对于周期信号而言，如果截断信号的时间长度不是信号周期的整数倍，延拓后的信号和原有信号会有较大差别，得到的频谱存在误差。为此，装置首先精确测量被采样信号的频率，进而按照该频率自适应调整采样间隔，提高监测精度[10]。考虑到电网谐波的影响，经放大的泄漏电流信号需经滤波、方波化电路后，送入FPGA片内，由测频逻辑模块完成信号测频。

2.2.3A/D采样及计算逻辑

A/D采样及计算逻辑是整个装置的核心，通过Verilog编程在EP4CE15中生成电容型设备泄漏电流采集计算逻辑模块。图4所示为A/D采样及计算逻辑图。A/D采样及计算逻辑主要包含B码解码(B_decode)、频率测量(FQ_measure)、A/D转换控制(A/D_control)等逻辑模块。B_decode逻辑模块时刻对IRIG_B码元进行解码，输出正确的时间序列Tm[19..0]和1秒脉冲(pulsepersecond，pps)，的信号。A/D转换控制逻辑模块时刻检测时间序列，当达到采样时间时触发测频功能，并根据Fq[20..0]的值设置采样间隔。装置以下一个1pps信号上升沿为A/D采样同步触发时刻，开始整周期采样，采样到的数据被依次存入到随机存储器(randomaccessmemory，RAM)中。为了保证计算精度及计算速度，设定单个周期A/D采样数为512点，U、V、W三相共需要1 536 个存储单元。A/D_control输出信号W_clk和W_adr[10..0]分别对应于写时钟和写地址，保证A/D采样数据被储存到RAM的指定位置。当整周期采样完成后，触发FFTIP核进行FFT运算，得到直流分量、基波及各次谐波的幅值和相位，其中FFT_IP的输出Sc_Real[15..0]和Sc_Imag[15..0]分别代表了输出数据的实部和虚部，Sc_exp[5..0]为输出数据的比例因子。OUT_control为输出控制逻辑模块，FFTIP核的运算结果在该模块缓存和计算，并经过并行数据转串行数据处理之后，以RS485方式传输到IED。

2.2.4IRIG-B对时

变电站内被测电容型设备和VT端子箱距离较远，难以应用单套装置完成上述两种模拟信号采集，因此高精度的同步采样时钟是非常必要的。目前常用的高精度同步手段主要有GPS、北斗、B码等方式，装置可采用GPS或北斗授时装置，同步精度很高，误差为50～100ns，但装置中需单独安装授时模块，装置成本增加[15-16]；并且授时模块的精度受卫星信号强度影响很大，难以适应变电站内复杂的应用环境。IRIG是美国靶场司令委员会制定的一种时间标准，广泛地应用于军事、工业、商业等诸多领域，B码是其中应用较为广泛的一种[16]。B码传输速率为1f/s，可传达100位包括天、时、分、秒信息，非常适合作为变电站分布式采集设备的同步时钟。

为了满足监测技术要求，FPGA中的B码解码模块包含并行时间码和1pps两种输出格式，时间码用于确认是否达到采样时间，1pps用于触发A/D同步采样。解码原理为：设定10ms为一个计数周期，计数测量B码信号高电平所占的clk脉冲数，当连续两个计数周期高电平都为8ms时，确定为参考码元；当高电平所占的时间为5ms，将相应时间位赋值为1；当高电平所占的时间为2ms，将相应时间位赋值为0。

2.2.5环境温湿度采集

在运行电压下，电容型设备对环境湿度反映敏感。以氧化锌避雷器为例，工频电压下流过避雷器的泄漏电流有外表面电流和内部电流，外表面电流主要由污秽引起，为阻性电流；当遇上高湿环境时，绝缘子表面湿润，污秽物中的导电物质溶解，避雷器表面污秽电流快速增加，对测量结果影响很大[1]。因此必须对环境温湿度进行实时采集，并通过智能算法分析泄漏电流与环境参数的关系。

装置选用瑞士Sensirion公司的集成温湿度传感器SHT71，其温度测量精度为±0.4 ℃，湿度测量精度可达相对湿度(relativehumidity，RH)的±3%。为了准确、灵敏地测量环境参数，电容型设备在线监测温湿度传感器一般为外置安装，布置到装置的底侧或外侧，变电站强电磁干扰可能通过温湿度传感器引线传入装置中，为此装置增加了双向隔离器Si8402及隔离电源B0303，实现温湿度传感器的电源与信号隔离。

2.3电容型设备IEC 61850的实现

随着智能变电站的发展，要求变电站所有智能化设备必须符合IEC61850通信标准，电容型设备IED布置于变电站间隔层，其内部嵌入IED能力描述(IEDcapabilitydescription，ICD)文件，通过光纤按照IEC61850标准与监测中心(站控层)进行通信，将在线监测数据发送到监控中心。IED在智能变电站中起着承上启下的作用，主要功能有：接收在线监测装置获得的特征数据，并实时转发站控层的命令报文；对采集到的数据进行分析计算，得到电容型设备泄漏电流、介损角、阻性电流等特征量，并对故障信息进行存储及本地显示；遵循IEC61850 协议，实现变电站的信息共享及设备的互操作性。

2.4基于灰色斜率的故障诊断方法

随着环境湿度增加，设备表面污秽可能使泄漏电流及阻性电流分量大幅增加，仅通过介损及阻性电流分量进行阈值分析会存在误判。因此有必要结合先进的数学工具进一步分析介质特性受外界因素影响的变化规律，为在线诊断提供依据。考虑到知识的不完备性，在分析各种因素影响介损的基础上，引入灰关联分析来量化介损因数及阻性电流变化与其他各因素变化的接近性，并由此来判断绝缘状况。

改进的灰色斜率关联度模型按照因素的时间序列曲线的平均相对变化势态的接近程度来计算关联度。所谓两曲线的平均相对变化势态的接近程度，是指两时间序列在对应各时段Δtj=tj-tj-1(j=2,3,…,n)上曲线平均相对变化率的大小，若在时段Δtj间平均相对变化率相等或接近于相等，则这两时间序列在时段Δtj间的关联系数就大；反之则小。当电容型设备绝缘状况良好时，介损因数、阻性电流等在线监测特征量受环境参数的影响明显，即与环境参数的关联度高；当设备绝缘状况下降时，电容型设备本体实际的介损因数、阻性电流增加，外界环境的影响相对减弱，也即与环境参数的关联度低。改进的灰色斜率关联度模型可以灵活应用于电容型设备的故障诊断中，实现高压设备的故障诊断与评估。

3试验及应用

3.1精度试验

为了验证装置监测精度，搭建如图5所示的避雷器在线监测试验平台，采用任意信号发生器输出两路幅值相位均可调的正弦波，分别输入到避雷器监测装置和母线电压监测装置中。W9006C时钟系统输出IRIG-B时间码，触发同步采样。根据国家电网技术标准，设定避雷器泄漏电流变化范围 0.1～50mA，并通过设定两波形的相位差值使等效阻性电流分别为泄漏电流的3%和8%。试验结果见表1。除0.1mA和1mA输入信号外，泄漏电流及阻性电流测量误差均小于4%。考虑到国家电网技术标准设定了误差标准为5%+5μA，在增减5μA误差电流后，输入电流0.1mA、1mA时的装置测量精度仍能满足要求。

3.2现场应用

电容型设备在线监测装置现场安装如图6所示。其中图6(a)为氧化锌避雷器在线监测传感器安装示意图，将原避雷器雷击计数器的接地线取掉，将新的接地电缆穿过电流互感器后接回到原接地点，避雷器泄漏电流被引入到在线监测装置中。图6(b)为变压器套管传感器安装照片，有源零磁通电流传感器布置于套管接地侧，套管末屏引出线穿过电流传感器后接地，电容型设备在线监测装置一般安装在变压器下侧，传感器输出信号通过屏蔽电缆接入到装置模拟接口。

图6(b)中变压器高压侧套管U、V、W三相泄漏电流分别为13.77mA、13.28mA、13.50mA，介质损耗分别为0.73%、0.59%和0.25%；低压侧套管U、V、W三相泄漏电流分别为8.93mA、9.91mA、9.10mA，介损因数为0.42%、0.35%和0.64%。各电压等级下的套管泄漏电流及介损因数均很小，且差异不大，经阈值分析及灰色斜率算法判断各数据皆处于正常水平，主变压器套管绝缘性能良好。

4结束语

本文提出了一种电容型设备在线监测系统方案，以FPGA为采集装置硬件核心，设计自适应放大及采样间隔，解决微弱信号测量误差及频谱泄漏问题，通过Verilog编程在EP4CE15中生成逻辑控制功能，实现氧化锌避雷器、套管等电容型设备泄漏电流采集及运算功能，设计的IRIG-B解码模块，可将同步采样精度提高到100ns。实验平台及变电站现场运行结果表明：设计的电容型设备在线监测装置可以精确的测得一次设备泄漏电流、介损因数、阻性电流等特征量，并可完成对绝缘状态的评估，为变电站设备稳定运行及智能化水平提供保证。

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程丹(1986)，女，陕西西安人。助理工程师，工学硕士，从事电力设备在线监测技术研究。

黄新波(1975)，男，山东海阳人。教授，工学博士，从事智能电网输变电设备在线监测与关键技术研究。

朱永灿(1986)，男，河南濮阳人。在读博士研究生，从事智能电网输变电设备在线监测技术、输电线路覆冰机理研究。

(编辑查黎)

Design and Application of Online Monitoring System for Substation Capacitive Equipments

CHENG Dan1, HUANG Xinbo1, ZHU Yongcan1, LI Xiaobo2,GUO Jianfeng1, ZHANG Hao1

(1. School of Electronics and Information, Xi’an Polytechnic University, Xi’an, Shaanxi 710048, China; 2. Xi’an Modern Control Technology Institute, Xi’an,Shaanxi 710065)

Key words：online monitoring; capacitive equipment; FFT IP core; field programmable gate array(FPGA); Inter Range Instrumentation Group - B(IRIG-B)

Abstract：Weak leakage current of capacitive equipments and zinc oxide arrester is obtained by using active zero flux current transformer (CT), and high-precision synchronous sampling of 100 ns is realized by taking Inter Range Instrumentation Group - B(IRIG-B) as the synchronous sampling clock. On the above basis, field programmable gate array(FPGA) is used to produce multiple logic modules such as IRIG-B decoding, analog to digital converter(ADC) control, frequency measurement, lightning counting, temperature and humidity acquisition, and so on. Particularly by designing and realizing functions including multi-channel simulating signal sampling, storage and fast Fourier transformation (FFT) around FFT IP core, it is able to improve measurement accuracy as well as effectively reduce hardware costs of the device. Experimental and field operation data indicate that this device is able to satisfy requirements for online monitoring precision of the power system and has higher stability and scalability.

doi:10.3969/j.issn.1007-290X.2016.04.010

收稿日期：2016-01-09

基金项目：国家自然科学基金(51177115)

中图分类号：TM855

文献标志码：A

文章编号：1007-290X(2016)04-0055-07

作者简介：