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基于拉曼光谱相似度比对的油纸绝缘老化阶段诊断

2021-01-29张腾翼古亮陈新岗杨定坤

光散射学报 2020年3期
关键词:油纸曼光谱谱线

张腾翼,古亮,陈新岗,杨定坤

(1.重庆理工大学,重庆市 400054;2.重庆大学,重庆市 400044)

1 引言

电力变压器由绝缘、绕组、通风散热等多个部分组成,其中绝缘作为一个关键部分,对电力变压器的正常运行有至关重要的作用[1-4]。油浸式变压器的绝缘部分由绝缘矿物油和绝缘纸板组成,在绝缘系统长期运行以后,会产生一系列的老化,由于变压器运行中产生的热、电和机械振动等因素,影响变压器绝缘性能,对变压器的正常运行造成影响。所以能够对变压器的油纸绝缘系统进行快速而又准确的老化诊断能够保证变压器的正常运行,并为变压器设备的维护管理提供依据[5-7]。

目前针对电力变压器绝缘老化的检测方法主要有绝缘纸聚合度(DP)的检测,彭磊等人使用基于变压器油中甲醇含量检测绝缘纸聚合度,得到变压器绝缘纸聚合度能有效反映油纸绝缘老化程度[8],但是对聚合度(DP)的检测需要在变压器停电放油后才能进行,在现场检测存在一定的困难。所以在现场实际检测中,主要通过检测变压器油中溶解气体以及变压器运行过程中产生的老化特征物,比如糠醛、甲烷、氢气等能够反映变压器老化状态的物质[9-10]。李清泉等人使用局部放电测试法,评估油纸绝缘局放特性[11],但此方法容易受到现场强电磁、噪音等环境因素影响,不利于油纸绝缘系统的现场诊断。

拉曼光谱法作为一种能够对物质进行定量与定性的方法,已经被应用于医学、食品、物质鉴定等多个领域。鲁智云等人使用拉曼光谱寻找出不同玛瑙矿石的特征峰实现对北红和南红玛瑙的分类与鉴定[12]。拉曼光谱作为变压器气体故障诊断的手段已经在实验室出现并用于应用,陈新岗等人使用拉曼光谱对变压器油中溶解气体进行定量和定性分析,诊断变压器故障类型[13],但对于变压器老化诊断的应用鲜有报道。顾朝亮等人基于拉曼光谱技术实现了油纸绝缘微量老化特征物的检测[14],陈伟根等人基于PCA算法从统计学角度证实了油纸绝缘老化拉曼光谱诊断的可行性[15-17]。拉曼光谱能够对固体、液体和气体进行分析,将拉曼光谱技术应用到变压器油的分析中,能够判断变压器油纸绝缘系统的故障类型,同时能够反映变压器油在不同老化阶段中不同物质的含量以及老化特点[18-19]。本文使用拉曼光谱分析法作为变压器油纸绝缘系统老化阶段的诊断,探索拉曼光谱对变压器油的诊断效果可靠性与稳定性。

本文提出了一种基于光谱相似度判别的油纸绝缘老化拉曼光谱诊断方法,取得了较好的效果。该方法首先通过合理的加速老化实验获取大量油纸绝缘老化样本,这些样本覆盖油纸绝缘老化的全寿命周期;其次,利用拉曼光谱技术建立油纸绝缘老化拉曼光谱数据库,挖掘不同老化状态样本谱图之间的差异;按老化程度不同对数据库中的图谱进行分类,同时找到各老化阶段的类别中心谱线;在进行诊断时,将待评估样本的拉曼谱线与各老化阶段的类别中心谱线进行相似度比对,选取最为接近的类别作为待评估样本的预测诊断结果。

2 实验部分

2.1 拉曼光谱检测平台

变压器油的检测在实验室搭建的拉曼光谱检测平台上进行,如图1所示。激光器选用Cobolt公司生产的低噪声全固态半导体连续激光器,激光功率通过电流稳定器和功率控制器稳定11.2 mV,光谱的扫描范围设置在770~3200 cm-1。实验平台搭建Semrock出品Edge Filter型滤光模组。为了减小强激光信号对油样产生的影响,检测积分时间设定为1 s、积分次数100次,激发光源波长为785 nm。激光通过共聚焦显微镜聚焦在检测点,显微镜选用德国Leica DM2700研究级显微镜,在聚焦点的油样发生拉曼散射,通过显微镜收集拉曼信号,之后通过陷波滤波器、光谱仪以及电耦合元件(CCD)进行油样的光谱的实时采集,将光谱储存进行后续分析。平台使用ANDOR公司的iDus-416拉曼专用电耦合探测器,具有较高的灵敏度。

图1 拉曼检测平台示意图Fig.1 Raman spectroscopy ageing characteristic detection platform

2.2 油纸绝缘系统加速热老化实验

本文制备老化样本的方法依据IEEE导则[20],在模拟真实变压器运行情况的密闭设备中进行老化实验。在变压器油纸绝缘系统中包含两个组成部分,分别是绝缘油和绝缘纸,在老化实验中使用的绝缘油型号为克拉玛依25号矿物油,绝缘纸使用厚度为0.2 mm的绝缘牛皮纸。在热老化实验进行之前,先对实验样本进行干燥处理,处理过程如下:1、将牛皮纸裁剪为5 cm×3 cm大小,绝缘油置入广口瓶中,并将油和纸置于真空环境中,温度控制在90℃,干燥时间为48h,干燥完成后油和纸的水分含量应该控制在10 mg·kg-1和0.5%以下。2、将干燥完成的牛皮纸浸入干燥完成后的绝缘油中,在真空、温度60 ℃条件下再次干燥24 h,油纸样本比例控制为10∶1左右。3、在广口瓶中放入适量铜条以模拟真实变压器中铜绕组,再次将样本放入真空环境中,90 ℃干燥48 h,充入氮气并且密封。

实验样本干燥完成后,将所有样本置入老化箱中,进行热老化加速实验,温度控制在130 ℃,在老化进行的3 d,7 d,12 d,19 d,25 d等时间点取出油和纸样本,并对绝缘纸的聚合度、绝缘油的拉曼光谱进行测量。实验发现,拉曼光谱信号1300~1600 cm-1波峰逐渐上升,如图2所示。

图2 不同老化阶段油样拉曼光谱Fig.2 The Raman spectrum of different oil

拉曼原始信号中由于存在背景噪声,基线等干扰因素,所以需要对原始拉曼光谱数据进行基线修正,平滑等预处理操作,预处理使用savitzky-golay滤波法对原始光谱进行滤波[21-22],绝缘油拉曼光谱预处理效果如图3所示。

图3 油样滤波效果图Fig.3 Pretreatment result of Raman spectroscopy

2.3 分析方法

本文构建了如图4所示的诊断思路。对于未知老化状态的油纸绝缘样本,首先获取其拉曼光谱图,然后分别计算其拉曼谱线与老化初期类别中心谱线、老化中期类别中心谱线、老化末期类别中心谱线的距离,根据未知样本拉曼谱线距各类别中心谱线的相似度来确定其更接近于哪一类别的样本。

图4 谱图相似度分析方法Fig.4 Raman spectrum similarity analysis method

在光谱分析领域,光谱相似度的计算通常采用光谱距离信息计算和匹配。一条油纸绝缘拉曼谱线由上千个数据点组成,对于这种多特征、高维度的数据形式,本文在计算两条拉曼谱线的距离时考虑了两种距离的计算方法:欧氏距离与卡方距离。

特征向量是图像检索中最普遍使用的特征组织形式,欧几里得距离,简称欧氏距离,是在向量空间中广泛使用的相似性测度。将一张油纸绝缘拉曼光谱看作一个由上千个数据点组成的特征向量,两张谱图的欧式距离可以表示为:

(1)

其中,x表示待评估的光谱曲线,y表示参考光谱曲线,xi与yi分别为x与y上的第i个数据点,n为光谱数据维度。

卡方距离则是利用列联表分析的方法得到一个卡方统计量来衡量两个体之间的差异性,将每张光谱看作一个个体就可以引入了卡方距离来进行油纸绝缘拉曼光谱相似度的测定。

卡方距离:

(2)

其中,x表示待评估的光谱曲线,y表示参考光谱曲线,xi与yi分别为x与y上的第i个数据点,n为光谱数据维度。

此外,简森仙农散度对于特征向量为直方图的情况也是一种常用的相似性测度,本文也尝试将它引入到油纸绝缘老化拉曼光谱相似度的测定中来。

简森仙农散度:

(3)

其中,x表示待评估的光谱曲线,y表示参考光谱曲线,xi与yi分别为x与y上的第i个数据点,n光谱数据维度。

从式(1)-(3)可以看出,以上3种相似度判定方式都是在两张谱图越相似的情况下数值(D1、D2、D3)最小,在极端情况下(两种谱图完全一样)D1、D2、D3全部为0。因此在计算待测样本与各老化阶段类别中心相似度时,本文将与待测样本拉曼谱线距离最近的类别中心谱线的老化阶段认定为待测样本的老化阶段。

3 结果与讨论

3.1 老化阶段判定

根据IEEE的导则,本文设计了加速热老化实验来获取不同老化程度的油纸绝缘样本。而后对不同老化程度的油纸绝缘样本进行了拉曼光谱检测,获取了它们的拉曼谱图,最终建立了覆盖不同老化程度的油纸绝缘拉曼光谱数据库,具体流程如图5所示。谱图库中每张谱图具有两类信息,一是拉曼谱图信息,二是老化程度信息。其中拉曼谱图信息是使用前文所述的拉曼光谱检测装置所获取的拉曼谱图,老化程度则是根据绝缘纸聚合度信息来确定的。

图5 建立油纸绝缘老化拉曼光谱数据库Fig.5 Establish the Raman spectral database

绝缘纸的聚合度是目前认可度较高的一种反映油纸绝缘老化程度的指标,然而在实际工程中,从运行的变压器采集绝缘纸样本是不合理的,这也是限制这项技术广泛应用的关键问题。但在加速老化实验中,绝缘纸样本的采集比较容易,因此本文选择它作为评判老化程度的重要指标。参考中华人民共和国电力行业标准DL/T 984-2005[23],本文根据聚合度划分了油纸绝缘样本的3个老化阶段,如图6所示。即DP>500为老化初期,此时油纸绝缘老化较少,绝缘性能较为优异;250

图6 油纸绝缘样本老化阶段的划分Fig.6 Relationship between average DP and ageing time

通过加速热老化实验,本文获取了50个老化初期的油纸绝缘样本、50个老化中期的油纸绝缘样本以及50个老化末期的油纸绝缘样本。在调整、固定好仪器参数后,分别对这些样本进行了拉曼光谱检测,获取了它们的拉曼谱图信息,建立了油纸绝缘老化拉曼光谱数据库。

3.2 各老化阶段拉曼谱线类别中心的建立

对油纸绝缘老化拉曼光谱数据库进行分析,发现油纸绝缘拉曼谱图的基线随老化程度的不断加深呈现上升的趋势,但并非谱线的整体向上平移,前半部分基线上升的幅度要大于后半部分。这种基线的上升主要来源于油纸绝缘老化过程中荧光物质的产生,反映在拉曼谱图中的主要特点为基线的上升。不同老化程度油纸绝缘样本拉曼谱图如图7所示。

图7 不同老化程度油纸绝缘样本拉曼谱图Fig.7 Raman spectra of samples with different aging degrees

本文求取了每个老化阶段的50张拉曼光谱的平均光谱作为相应老化阶段的拉曼光谱类别中心,如图8所示。除谱线末端一小部分以外,它们之间具有明显界限,独立可分。因此考虑将它作为老化阶段判别的重要参照依据。

图8 不同老化阶段油纸绝缘拉曼谱线类别中心Fig.8 Center of Raman spectrum in different aging stages

3.3 相似度判别

为了验证前文所提出的油纸绝缘老化拉曼光谱诊断方法,本文利用加速热老化实验又获取了10个不同老化程度的油纸绝缘样本来进行测试。

首先通过本文提出的拉曼光谱诊断法来预测这10个样本的老化阶段,然后通过聚合度测试获取了这10个样本的实际老化阶段进行比对验证,其结果如表1-表3所示。表中的距离都是根据光谱曲线的光谱特征向量直接计算而来。

表3 根据简森仙农散度的相似度判别结果Table 3 Confusion matrix for the jensen-sinon divergence

表1 根据欧式距离的相似度判别结果Table 1 Confusion matrix for the Euclidean distance

根据欧式距离的计算结果表明,老化初期样本的拉曼谱线距离老化初期类别中心谱线距离最近,距离老化中期类别中心谱线距离次之,距离老化末期类别中心谱线距离最远。老化末期样本的拉曼谱线则恰恰相反。而老化中期样本的拉曼谱线则距老化中期类别中心谱线距离最近。对于本次实验中的10个测试样本,其老化判别结果全部正确。

表2 根据卡方距离的相似度判别结果Table 2 Confusion matrix for the chi-square distance

根据卡方距离、简森仙农散度的计算判别结果与根据欧式距离的计算结果都较为相似。不同的是,根据卡方距离的判别准确率在本次实验中要稍稍逊色与其他两种方式。

从表4中可以看出,对于油纸绝缘样本的拉曼光谱诊断而言,基于以上3种方法的相似度判别都具有较好的效果,尤其是利用欧氏距离和简森仙农散度进行相似度判别分析时,判别正确率达100%。

表4 三种相似度判别方法结果对比Table 4 The compared results of the three methods

为了弥补现有技术对油纸绝缘老化诊断的不足,本文建立了油纸绝缘老化拉曼光谱半定量诊断模型,以求实现油纸绝缘老化的快速、准确诊断,同时为现场诊断、在线监测提供可能性。

本次实验中利用基于相似度的拉曼光谱法进行油纸绝缘老化诊断具有较高的准确率,其原因主要在于:

1.建立了合适的各老化阶段的3个类别中心谱线,各类别中心之间具有较高的区分度。

2.本文利用的是判别对象和不同老化阶段油纸绝缘拉曼谱线类别中心的逐点对比分析方式,能够实现两条谱线特征向量的准确对比分析。

3.本文获取的10个测试样本基本都在划分的老化阶段内部,对处于本文所规定的老化阶段分界点附近的样本(DP=500或DP=250附近),其诊断效果可能将有所降低。但实际上,在加速老化实验中,老化程度的精确控制并不容易,难以通过老化实验精准获取DP等于特定数值的老化样本,现有技术仅能满足本文实现大致的老化程度控制。

4 结论

(1)通过对油纸绝缘系统的热老化实验,本文获取到不同阶段的老化样本,初步建立了油纸绝缘老化拉曼光谱数据库,共150个样本。

(2)根据不同老化阶段油纸绝缘样本的拉曼谱图特点分别建立了老化初期、老化中期、老化末期三个类别的中心谱线。

(3)根据待测样本拉曼谱线距各类别中心谱线的相似度实现了基于相似度判别的油纸绝缘老化拉曼光谱诊断,对本次实验中的10个测试样本,诊断准确率最高达100%。

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