杨轶婷

（安徽电气工程职业技术学院 电力工程系，安徽 合肥 230000）

近年来，随着电力工业的发展，作为电力系统中重要设备的电力电容器，对其安全性能提出了更高的要求。根据电力电容器的绝缘状况判断其是否具有可靠性，当绝缘内发生局部放电时，会产生脉冲电流、超声波、不同种类的气体、光、电磁波等，通过测量这些量可以判断局部放电是否发生及发生的程度。当绝缘性能降低时，电力电容器会产生局部放电，而局部放电又会导致电力电容器绝缘性能再次下降，甚至遭到破坏。局部放电检测是高压电力设备绝缘状态检测的重要手段，它对提高电力系统的可靠性和经济性具有较高的理论意义和实用价值［1］。在电力电容器局部放电时，会产生超声波信号，超声波具有在传播过程中不受电磁干扰影响，易于实现在线监测及定位的特点。因此，局部放电信号对检测电力电容器的绝缘特性有着重要意义［2］。

当电力电容器在现场运行时，通常伴随有强大的电磁干扰，主要包括窄带周期性干扰、脉冲型干扰和白噪声干扰。由于局部放电信号非常微弱，容易导致信号被淹没。因此，如何在强电磁干扰环境下准确获取这些微弱的局部放电信号是目前研究的难点。文献［3］提出了一种基于多种抗干扰手段的新型高频电流局部放电测量方法，通过视在放电量校准器注入的方式，研究了该方法检测局部放电的灵敏度及受电容量的影响程度，并通过与常规脉冲电流对比，探索了视在放电量的修正问题，最后在现场与超声法进行了对比测试。但是该方法对电力电容器局部放电信号检测时间较长。文献［4］提出了一种基于超声波和超高频的局部放电检测方法，结合局部放电原理及局部放电检测技术，对局部放电检测系统的整体架构进行设计，对超声波检测和超高频检测硬件电路模块进行设计，利用CCS3.3 软件对下位机程序进行设计和调试，利用Labview 软件对上位机检测界面进行设计，并通过运行验证了上述方案的可行性及正确性。文献［5］提出了一种电容式电力设备局部放电高频和特高频综合在线检测方法，通过UHF 方法对电容式电力设备局部放电量进行标定和估计，以局部放电的UHF 信号为时间参考，对HFCT 信号进行平均降噪，可以有效提高信噪比，更好地满足估计局部放电量的需求。但是，文献［4-5］中提出的两种方法对电力电容器局部放电信号检测的准确率较低。

针对上述问题，本文提出了基于SLO（System Logic Open）实时分解的电力电容器局部放电信号检测方法。SLO 是一种智能电网技术标准体系的系统性、逻辑性和开放性原则［6］。本文利用SLO 实时分解的原则对电力电容器局部放电信号进行检测，经过实验分析证明，该方法能够准确并快速地检测出电力电容器局部放电信号，具有广泛的应用前景。

1 基于SLO 实时分解的电力电容器局部放电信号检测

1.1 电力电容器信息素更新

通过引入电力电容器节点可信度机制，对电力电容器中的信息素进行全局更新，即更新电力电容器中的局部放电信号节点信息。

利用局部放电技术衡量一个电力电容器局部放电信号节点中的信息素，假设m表示电力电容器局部放电信号节点数量；p表示电力电容器脉冲电流处理能力；r表示电力电容器的容量；h表示电力电容器零序电压，零序电压和流通的回路产生零序电流；b表示电力电容器介质损耗因数。利用这些参数衡量电力电容器局部放电信号节点的信息素，对各个节点的信息素进行初始化处理［7］。

电力电容器信息素初始化表达式为

电力电容器无功补偿能够提高电力供电系统中电网的功率因数，降低线路和电力电容器因输送无功功率造成的电能损耗，从而起到提升供电效率，改善供电环境的作用。因此，对电力电容器无功补偿进行初始设置，其初始化公式为

电力电容器无功补偿的初始化处理计算表达式为

电力电容器介质损耗因数的初始化处理为

电力电容器局部放电信号节点i的信息素是上述各个节点信息素的加权和，其计算公式如下：

式中，a、b、c、d分别代表上述各个节点信息素的加权系数，且满足a+b+c+d=1。

根据式（5），引入电力电容器局部放电信号节点的可信度评价机制，电力电容器中可信度越高的局部放电信号节点代表了该节点执行任务的成功率越高；在电力电容器局部放电信号进行任务分配时，会优先分配任务给可信度高的局部放电信号节点［8］。衡量电力电容器局部放电信号节点可信度的计算公式如下：

式中，Te表示电力电容器局部放电信号节点的可信度；Ts表示电力电容器局部放电信号节点实际完成任务的总量；Tg表示电力电容器局部放电信号节点接收的任务总量。当Ts与Tg相同时，Te为1，此时电力电容器局部放电信号节点完成任务的成功率达到最高。

待局部放电发生时，局部放电信号会被空间电磁波和硬件电路噪声干扰，对局部放电信号节点中的信息素进行更新，能够提高局部放电信号的检测准确率，有利于电力电容器的缺陷识别。因此，采用局部更新机制更新电力电容器局部放电信号节点的信息素，其计算表达式为

式中，τi(t)表示在t时刻电力电容器局部放电信号节点i的信息素；λ表示功率调整因子。

根据上述计算，电力电容器中有效节点上的任务随着时间的不断推移会随之变少，而当电力电容器计算节点完成分配的任务后，利用全局更新机制更新电力电容器局部放电信号节点的信息素［9-10］。

1.2 局部放电信号传播路径选择

电力设备内部早期故障产生的局部放电信号很微弱，往往处于强大噪声的包围之中。为了从复杂环境中准确提取局部放电信号，依据电力电容器局部放电信号节点的信息素全局更新结果，利用蚁群算法对局部放电产生的电磁波信号的传播路径进行选择。具体过程为蚂蚁在搜索电力电容器局部放电目标节点的过程中，依据每条路径上的电力电容器局部放电信号节点的信息素大小决定蚂蚁下一跳节点，蚂蚁总是朝着路径上电力电容器局部放电信号节点的信息素比较大的方向前进。

设蚂蚁k(k=1,2,…,m)在移动过程中根据每条路径上的电力电容器信息素决定其运动方向。在t时刻，蚂蚁k选择电力电容器下一跳节点的概率计算公式如下：

式中，ak={0,1,2,…,n}，表示蚂蚁k下一跳节点；s表示电力电容器节点i的相邻节点；ηk表示电力电容器节点蚂蚁k的固定属性值，即电力电容器启发因子；α和β均表示电力电容器调节因子，α越小，电力电容器局部放电的收敛性能越好，而β越小，电力电容器局部放电的收敛性能越差。

1.3 基于SLO实时分解的局部放电信号提取及检测

局部放电是电力电容器绝缘老化的关键性因素，绝缘老化的程度和放电类型有着十分密切的关系，所以对电力电容器局部放电电磁信号的特征提取很重要。在上述利用蚁群算法选择局部放电产生的电磁信号传播路径的基础上，提取局部放电特征信号。

首先，要反应电力电容器当前局部放电信号节点在电力电容器所有节点中所占的比例；然后，进行实时更新，适应电力电容器任务负载的变化性。电力电容器局部放电电磁信号通过SLO 实时分解可以得到若干个频率由高到低的模态分量，每个模态分量所包含的频率成分随信号本身变化而变化，可以准确地表征电力电容器局部放电电磁信号的本质特征。详细描述过程如下：

假设在电力电容器VMi中，它的全局SLO 为(σi,ρi,δi)，表示电力电容器VMi在存储节点nj的局部SLO。如果电力电容器VMi的最大响应时间固定不变，则如果同时也相等，则电力电容器的存储节点能更好地应对突发的任务负载。电力电容器全局平均吞吐量ρi分配到电力电容器局部放电信号各个节点的计算表达式分别如下：

由于在SLO实时分解中会出现过分解、虚假分量，进而造成局部放电电磁信号特征量提取过多，因此将式（10）中的进一步分解。电容器虚假分量和电力电容器实际的信号成分线性组合，其表达式为

对式（12）进一步计算可得：

根据式（15）可知，任意电力电容器VMi在所有存储节点中得到的SLO 份额之和为1，即电力电容器全局SLO被分解成合适的电力电容器局部SLO。

从电力电容器存储节点nj上次接收到VMi的任务请求至今，电力电容器VMi向所有存储节点共同发出（）个任务请求，其中只有一个任务请求到达电力电容器VMi，在此段时间内电力电容器的存储节点nj所承受的任务负载量占全部负载量的

根据式（9）～（17）进行推导可得：

根据式（19），对提取到的电力电容器局部放电电磁信号进行检测，其表达为

2 实验结果与分析

为了验证所提出的基于SLO 实时分解的电力电容器局部放电信号检测方法的综合有效性，选取某发电厂变电站电力电容器局部放电信号进行实验分析。电力电容器如图1所示。

图1 电力电容器

设置电力电容器参数，如表1所示。

表1 电力电容器参数设置

实验环境：Matlab 仿真工具，Microsoft Windows XP 操作系统，Intel（R）Celeron（R）2.6 GHz 处理器，24 GB内存。图2为实验操作平台。

图2 实验操作平台

通过上述参数设置，实验环境和实验操作平台的配置，构建电力电容器局部放电模型，如图3所示。

图3 电力电容器局部放电模型

通过电力电容器局部放电模型，采用高频电流传感器对局部放电信号进行采集，共采集5 000 个信号节点，其中训练节点为2 000 个，测试节点为3 000个，采集结果如图4所示。

分别采用文献［3-5］中提出的方法和本文的方法，对现场采集到的电力电容器局部放电信号进行检测，对比4 种方法的检测准确率，对比结果如图5所示。

图4 现场采集的局部放电信号

图5 检测准确率对比结果

根据图5 可知，随着迭代次数的增加，采用本文方法得到的电力电容器局部放电信号检测准确率也在逐渐升高。在迭代次数为10 时，采用本文方法的电力电容器局部放电信号的检测准确率达到100%，比采用文献［3-5］中所提到的方法所得到的电力电容器局部放电信号检测准确率高，这说明了本文方法具有较高的检测准确率。

为了进一步验证本文方法的有效性，对这4 种方法的电力电容器局部放电信号的检测时间进行对比分析，对比结果如图6所示。

图6 检测时间对比结果

对图6进行分析可知，相对于文献［3-5］中的方法，本文方法的电力电容器局部放电信号的检测时间最短。

3 结论

针对当前电力电容器局部放电信号检测方法存在的检测时间较长、检测准确率较低的问题，本文提出基于SLO 实时分解的电力电容器局部放电信号检测方法，采用相关系数提取主要SLO实时分解的模态分量，从而实现对电力电容器局部放电信号的检测。实验结果证明，所提出的方法提高了电力电容器局部放电信号检测的准确率，并缩短了检测时间，具有广泛的应用前景。