陈 君， 白建林， 白翠芝， 蒋雪梅， 赵 芬

(1.云南电网有限责任公司玉溪供电局，云南 玉溪 653100；2.昆明理工大学 机电工程学院，云南 昆明 650550)

0 引言

电力变压器、大型电动机、电阻器等大型电器设备的直流电感与电阻的测量，在工程上是一种较为关键的工作.比如，电力变压器在出厂检验、安装投运前和各种检修之后都需要对每个绕组的直流电阻进行测量，评测绕组内的结构是否安装良好，以作为其能够投运的需求之一[1].而在以往的方法中，会在电感绕组的两端并接电源，等待其绕组充电电流稳定之后，测量绕组两端电压与电流的对比值，该比值就是绕组的电阻值.这种设备绕组的时间一般较长，因此等待电流处于稳定的时间一般会非常长，例如某种220 kV的变压器绕组从充电开始至电流处于平稳状态需要2.5 h，所以测量这类普通三绕组变压器的15个抽头最少也需要37.5 h，再加上测量时周围环境等影响因素，还会增加测量时间[2-3].有些测量装置使用了一些算法，例如增压快充法或变阻快充法等，这种类型的算法大多都是为了减少充电电流达到平稳的时间，其依旧属于静态测验算法，获得绕组两端的平稳电流与电压.而这种方法依旧存在一些不足之处，比如充电时间较长，测量仪器通用性较差，充电电源笨重或容量较大等[4].

针对上述问题，提出一种基于部件模型的电气设备参数动态测量算法，通过对设备的遮掩状况进行分析，划分与选取电气设备的部件区域，凭借合成图像模块构建部件模型，利用迭代压缩方法将部件模型分化成若干种小图像块，同时学习小图像块间的旋转变换和尺度，以得到部件模型拓扑架构，分析电气设备参数测量流程.本文创新性地将电气设备参数测量问题转换成谐振频率测量，利用功率来衡量电能，参考有效值的定义，测量电气设备的谐振频率，以此实现对设备参数的动态测量.

1 基于部件模型的电气设备参数动态测量

1.1 电气设备部件模型构建

1.1.1 部件区域挑选在部件区域挑选的过程中，多个电气设备之间的遮挡是需要考虑的重要因素之一.电气设备的外部部件大多存在丰富的视觉信息，但在复杂的电气厂房环境内，该区域一般会产生视觉遮挡，所以在进行部件区域挑选时，把该区域分化成易遮挡的区域.相对于外部区域，电气设备的顶部一般都是可见的，在设备摆放非常密集的时候，虽然部件之间存在较为严重的遮挡，但依然能够看到该区域，因此，把该区域分化成一般可见区域.因为电气设备的种类不同，设备的顶端与尺寸也截然不同，一般可见区域不包含顶端的全部区域.在设备检测时，把电气设备对象划分为不同区域后，当其中一部分产生损失时，可以对另外一部分进行检测，这样会降低外在因素带来的影响.

1.1.2 电气设备部件模型化在电器设备部件划分完成之后，凭借合成图像模块组建部件模型.混合图像模板拥有轮廓块、平滑度块、纹理块与颜色块.轮廓块通过不同方向的Gabor下拨基元对信息进行描述，纹理块尺寸经过Gabor滤波器的叠加梯度直方图描述信息，平滑度块通过Gabor滤波器响应值进行描述.

1.1.3 模型学习在部件模型学习的过程中，使用200幅电气设备前视角图像当作训练图像[5].部件模型内包括普通结构和集合结构.部件模型内的终节点与非终节点，会依据训练图像进行自主学习.首先对节点的学习流程进行描述.学习流程体现在特征矩阵R中，矩阵中的所有行、列都属于特征向量.

由于不同尺寸的图像都会生成长度不一的特征向量.为了便于计算，拟定每个正例图像都存在相同尺寸的特征向量，因此特征矩阵R为一个N行、D列矩阵.矩阵R内的数值即为特征响应值，特征响应值的改变，就是特征原型产生在图像内的概率，响应值越大，概率就越大.

要想对特征响应值[6]进行运算，就需要使用规划网格，将部件图像分割成若干种小图像块，同时对一维特征响应值进行计算，并使用函数运算特征原型和图像块的相似度，将结果保持在0～1之间.

从特征对应矩阵中选择正例中对应值较高的特征组成大特征对应区域.通过式(1)计算得到大特征相应区域得分，以此来评定大特征相应区域的关键性.

(1)

式中：Bk代表大特征对应的区域k；rows代表大特征对应区域k内存在的正例；βk,j代表大特征对应区域k内混合图像模板内基元j相应的权重；Ri,j代表第i行、第j列的特征相应值；zk,j代表通过βk,j评定的独立标准化常数.

凭借式(1)运算得到的特征区域结果，对特征响应坐标进行分级，同时把得分较少的特征响应坐标剔除.对最终节点进行训练，得到训练图像中的部件，同时生成简单的部件模型结构.

为了能够从训练图像中得到组织架构，需要利用图形压缩的模式来实现.因为配置的方式是组合，所以获得的部件模型会出现面积较大的现象，并且该模型存在过度配置的情况.因此使用迭代压缩[7]方法，该方法存在两个流程：合并和共享.在共享流程中，依靠小部件构建模型组织架构.在合并流程中，将模型架构合并在类似分支的OR节点中，并重新计算合并后的概率.

在部件模型学习的集合结构节点内，学习小图像块、部件支架间的旋转变换与尺寸，即可得到部件模型的拓扑架构.

1.2 电气设备参数测量理论分析

对于一般电气设备而言，只要其电路参数设计符合标准，电气所产生的放电火花能量就不会引爆，就能够认定该电气设备是安全的.要确定电气设备所产生的放电火花能量，精准测量电气输出阻抗参数是关键.

拟定串联等效电气设备外加一种信号源u，如图1所示.

图1 串联电气设备电路图Fig.1 Circuit diagram of series electrical equipment

如果在串联电气设备中分别添加三种各不相同的信号就能够获得：

(2)

(3)

(4)

以此获得三种电流：

(5)

(6)

(7)

式中:t代表电气设备运行时间；ω1、ω2和ω3均代表频率；U1、U2和U3均代表电机侧电压，I1、I2和I3均代表电机侧电流；φ1、φ2和φ3均代表电气设备绝缘强度.

通过三种电流与三种不同的电气信号能够得到以下公式：

(8)

(9)

(10)

1.3 电气设备谐振频率定义

为了缩减参数计算量，将电气设备参数测量问题转换成谐振频率测量问题.传统的谐振频率定义为周期性震荡产生的周期性波，反映的是信号在一定时间内的总体特性，通常能够通过傅里叶转换计算获得.但传统的傅里叶转换针对的是存在周期特性的平稳信号，同时依赖于信号的全局信息，不能反映信号的部分特征，谐振频率则与周期性信号完全不同.

拟定S(t)代表谐振域里的一种连续信号，使用函数式能够将其描述成：

S(t)=a(t)cosφ(t).

(11)

式中：a(t)代表信号的幅值信息；φ(t)代表信号的相位信息.通过希尔伯特转换能够计算得到S(t)的共轭信号q(t)：

(12)

同时，希尔伯特转换成：

(13)

式中：τ代表谐振幅值；q代表谐振相位.

通过信号s(t)与q(t)能够构建一种复共轭对，获得解析信号z(t)：

z(t)=s(t)+jq(t)=a(t)ejφ(t).

(14)

凭借式(14)，能够将谐振频率拟定成：

(15)

2.4 基于周期测量法的电气设备参数动态测量

在拥有部件模型的环境下，通常会通过有效值来测量电流与电压的大小，通过功率来衡量电能[9].参考有效值的定义，正弦规律变化的电压与电流信号的有效值如下所示：

(16)

(17)

式中：Urms代表电压有效值；Irms代表电流有效值；T代表交流信号周期；u(t),i(t)分别代表电流与电压的瞬时值.凭借部件模型，在一个周期里对信号进行运算，就能够获得对应的功率与有效值.在现实测量中，并不能获得连续的电流与电压的谐振值，需要使用采样定理对电流与电压信号进行采样，获得离散化处理后的电流与电压序列u(n),i(n)，凭借离散化的序列进行计算，即谐振信号的动态化测量，其运算流程如下所示：

(18)

(19)

式中，N代表一个周期T内的采样次数，在现实测量中，周期T能够来自变频电源的频率设定值，也能够来自希尔伯特转换的计算值，本文使用的是频率设定值，这种设定值不会产生误差累积[10]，并且运算较为简单.工程需要测量的其他参数也能够通过上述计算结果直接获得，其相关公式如下所示：

S=UrmsIrms,

(20)

(21)

(22)

式中：S代表视在功率；Q代表无功功率；cosθ代表功率因数.

2 实验证明

为了证明所提方法的实用性，进行了实验，选取两相调速电机作为实验对象，该设备的安装结构型式为卧式，0.37 kW，2 800 r/min，交流电，绝缘等级为F级，图2为实验中该设备的实物图.

图2 实验实物图Fig.2 Physical picture of the experiment

设定一个已知的电气设备参数幅值，同时依靠所提方法对该电气设备的参数幅值进行测量，并将测量结果与已知结果进行对比，其结果如图3所示.

图3 测量结果对比Fig.3 Comparison of measurement results

通过图3能够看出，所提方法测量的结果与已知结果除25～30 s之间存在细微差异外，其余部分并没有较大的差异，因此能够认定所提方法在电气设备参数测量中有着较高的精准度.这是因为所提方法通过部件模型将电气设备分成两部分进行测量，如果一个部分的测量结果存在误差，该误差也不会影响到另外一部分的测量，基于此，所提方法具备较高的电气设备参数测量精度.

为了进一步证明所提方法的优越性，在电气设备内添加故障，随后依靠所提方法对其进行频谱波形与时域的分析，拟定纵坐标a代表幅值，ρ代表功率谱密度，结果如图4所示.

图4 电气设备声波信号时频波形Fig.4 Time frequency waveform of acoustic signal of electrical equipment

通过图4能够看出，所提方法能够完整地检测出电气设备存在的时域与频域波形，依靠两种波形能够分析出电气设备是否存在故障.这是因为所提方法通过谐振频率代替电气设备参数，而对谐振频率处理后即可获取电气设备的时频波形.

为了对所提方法进行定性分析，将参数测量结果准确率作为实验指标，以增压快充法和变阻快充法作为对比方法，与所提方法进行对比实验，结果如图5所示.

图5 参数测量结果准确率对比Fig.5 Comparison of accuracy of measurement results of parameters

分析图5可知，三种方法在迭代次数不断增加的背景下，参数测量结果准确率整体上呈现出持续提升的趋势，但是所提算法的提升幅度更明显，其准确率最高值达到了73%，而增压快充法和变阻快充法的测量结果准确率均未达到40%，通过对比可知，所提算法的测量结果更可靠.

3 结束语

为了提升电气设备参数测量结果的准确性，提出一种基于部件模型的电气设备参数动态测量算法.该算法依靠部件模型、谐振频率与周期测量法实现对电气设备的参数测量.实验结果表明，该算法能够准确获取电气设备参数.但由于所提方法只是一种测量算法，因此算法内不会构建储存库，所以在运行算法时需要人员进行数据提取，这就降低了测量效率，因此下一步需要研究的就是，在所提算法内添加信息储存库，将测量获取的参数储存在信息库内，通过计算机进行提取，以减少因人工提取带来的效率缩减问题.