覆冰绝缘子串泄漏电流与覆冰量及覆冰水电导率的关系

蒋兴良 赵世华 张志劲 胡建林 舒立春

（重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室 重庆 400044）

1 引言

输电线路绝缘子冰闪事故严重危害到电网的安全运行，特别是随着“西电东送、南北互供、全国联网”实施和超、特高压输电工程的建设，输电线路绝缘子将面临更加严重的冰闪威胁。影响输电线路绝缘子冰闪电压的主要因素是覆冰量和污秽[1,2]，覆冰是一种特殊形式的污秽，覆冰量和覆冰水电导率反映了这种特殊污秽形式的本质，泄漏电流是这种特殊污秽形式的动态表征。因此开展覆冰绝缘子泄漏电流特性研究，探究覆冰绝缘子泄漏电流与覆冰量、覆冰水电导率之间的内在联系，通过检测及分析泄漏电流特性来预测覆冰绝缘子的覆冰量和覆冰水电导率，评估覆冰绝缘子的安全状态，为输电线路外绝缘的选择和设计提供参考依据，对于预防冰闪事故的发生有着重要的意义。

许多研究表明，通过分析泄漏电流特性能够对污秽绝缘子性能进行评估，文献[3-5]提出了采用脉冲数、泄漏电流峰值和电荷作为评估和预测绝缘子性能的方法；文献[6]提出根据泄漏电流均值、最大值和标准差三个特征值预测污秽程度；文献[7]提出用三次谐波与基波幅值比和高频能量与总能量的比作为特征量来反映污秽程度；文献[8]提出采用泄漏电流高频成分来预测绝缘子闪络和污秽程度。然而关于覆冰绝缘子泄漏电流的研究较少，文献[9,10]对覆冰期和融冰期的输电线路绝缘子泄漏电流特性了研究；文献[11]对覆冰期绝缘子泄漏电流特性进行了研究，得到了泄漏电流包络线、累计能量与覆冰水电导率的关系；文献[12]根据泄漏电流特性来鉴别局部放电和局部电弧的分界点；文献[13]从时域和频域上对覆冰绝缘子泄漏电流特性进行了研究，通过分析泄漏电流波形和谐波成分发现泄漏电流在覆冰阶段经历两个明显的阶段；文献[14]使用人工神经网络模型分析融冰期泄漏电流的变化，指出人工神经网络模型能够鉴别电弧放电起始阶段，并将它们分为四个典型的覆冰状态；文献[15]利用泄漏电流分帧与小波技术识别覆冰绝缘子闪络故障；文献[16,17]分析了覆冰闪络过程中绝缘子串泄漏电流及其频谱特性的典型变化规律。

通过泄漏电流及环境参数来评估污秽绝缘子污秽程度，国内外研究者已经进行了大量的研究[3-8]。然而，关于泄漏电流与覆冰量、覆冰水电导率之间的内在联系，以及通过泄漏电流预测绝缘子覆冰量及覆冰水电导率确少有研究。因此，本文通过人工气候室模拟运行电压下覆冰量和覆冰水电导率对覆冰绝缘子泄漏电流的影响，分析泄漏电流时频特性，揭示了泄漏电流特征量（脉冲幅值、谐波含量及电荷量）随覆冰量及覆冰水电导率变化的规律，并以此为基础建立覆冰绝缘子污冰预测神经网络模型。

2 试验装置和试品及试验方法

2.1 试验装置及试品

试验在重庆大学长4.0m、直径2.0m 的人工气候室内完成，人工气候室的最低温度可达−40℃，最低气压可达34.7kPa，风速为1～3m/s，喷淋系统由2个IEC 推荐的喷头组成，雾粒直径为10～120μm。交流电源由900kV·A/150kV 污秽试验变压器提供，试验变压器额定电压为150kV，额定电流为6A，其最大短路电流可达30A，满足IEC 60507[18]与国标GB/T 4584—2004[19]对交流污秽试验电源的要求。通过SGB—200A 交流电容式分压器分压测量试验电压，分压器分压比1∶10 000，通过100Ω 无感电阻测量泄漏电流信号。数据采集系统由个人电脑、NI公司USB—6215 数据采集卡以及配套的Labview 软件组成，采样频率5 000Hz。

图1 试验原理接线图Fig.1 Test circuit of the artificial pollution test

试品为FXBW4—35/70 复合绝缘子，其基本技术参数及结构示意图见表1。

2.2 试验方法

（1）绝缘子覆冰时人工气候室温度控制在−10～7℃之间，风速控制在1～3m/s，覆冰前覆冰水预冷却至3～4℃，雾粒控制在40～120μm 之间，覆冰水的喷淋速度为60±20L/(h·m2)。覆冰为透明的雨凇，冰的密度为0.80～0.90g/cm3。

表1 试品绝缘子参数与结构Tab.1 Parameters and configuration of the insulator

（2）模拟覆冰绝缘子的污秽采用覆冰水电导率法[20,21]。清除绝缘子表面油污和灰尘，用电导率小于10μS/cm 的去离子水清洗，晾干后悬挂于人工气候室，直接对绝缘子喷洒水雾进行覆冰，本试验的覆冰水电导率控制在100～1 000μS/cm 之间。覆冰重量采用拉力电子秤实时监测，覆冰量控制在10～60g/cm 之间，覆冰量指每厘米电弧距离长度的覆冰重量，单位为g/cm。不同覆冰量的覆冰绝缘子如图2 所示。

图2 不同覆冰量的覆冰绝缘子Fig.2 Iced insulators with different icing weight

（3）当绝缘子覆冰达到预定要求后，停止喷雾，继续冷冻15min，使绝缘子表面尚未冻结的水膜有足够的时间冻结。停止制冷后，缓慢升高环境温度，温升速度控制在3 ℃/h 。当温度回升至-2℃时，立即施加至运行电压（20.2kV），同时采集泄漏电流、环境温度，直至环境温度回升至2 ℃/h 停止试验。

3 泄漏电流特性分析

3.1 泄漏电流与覆冰重量、覆冰水电导率的关系分析

融冰过程中，绝缘子表面将形成导电水膜，因此覆冰绝缘子放电与污秽绝缘子放电相似，其放电过程也是由表面泄漏电流引起的，所以覆冰是一种特殊形式的污秽。基于污秽放电的Obenaus 模型，覆冰绝缘子闪络数学模型的基本方程可表示为[22,23]

式中，U为施加的电压（V）；Rr(x)为剩余冰层电阻（Ω）；γe为冰层表面电导率（S/cm）；L、D 分别为绝缘子的放电距离和等效直径（cm）；d为冰层厚度（cm）；r0为电弧根部半径（cm）；UE为电极压降（V）；x为电弧长度（cm）；A为静态电弧特征常数；I为泄漏电流。

由式（1）可得

由式（2）可知：泄漏电流I 与冰层表面电导率γe、绝缘子等效直径D、冰层厚度d 成正比，与放电距离L 成反比。随着覆冰量的增加，绝缘子覆冰厚度d 增大，绝缘子等效直径D 增大；当覆冰量增加导致冰凌桥接绝缘子串部分伞裙或全部伞裙时，放电路径将会沿冰凌湿润表面，放电距离L 减小。所以泄漏电流随着覆冰量的增加而增大。融冰时冰层表面电导率随着覆冰水电导率增加而增加；加之水滴在冻结过程具有“晶释效应”，使得冰层表面电导率更大，从而泄漏电流随着覆冰水电导率的增大而增大。

3.2 泄漏电流的三个特征量：脉冲幅值、谐波含量、电荷量

覆冰是一种特殊污秽形式，覆冰量和覆冰水电导率正是反映了这种特殊污秽形式的本质，泄漏电流是这种特殊污秽形式放电过程的动态表征。因此，提取合适的泄漏电流特征量能够正确反映覆冰量和覆冰水电导率的大小。时域特征量脉冲幅值（Ih）从一定程度上反映了电弧放电的大小，是一个受覆冰水电导率与覆冰量变化影响最显著的特征量，覆冰水电导率与覆冰量越大则泄漏电流脉冲幅值也就越大；频域特征量谐波含量（THD）反映沿面电弧出现后的熄灭和重燃所引起的泄漏电流波形畸变程度，覆冰量和覆冰水电导率越大，沿面电弧放电越频繁，导致泄漏电流波形畸变越明显，谐波含量越大；电荷累积量（Q）反映了泄漏电流整体的大小，反映了脉冲放电能量的大小。泄漏电流三个特征量从不同角度描述了当前泄漏电流的特性和覆冰绝缘子沿面放电的特点。因此，本文提取泄漏电流脉冲幅值、谐波含量及电荷量三个特征量，即

式中，Ih为泄漏电流脉冲幅值；THD为总谐波含量；Q为电荷量；为泄漏电流绝对值；In为n次谐波分量；I1为基波分量；0～τ为积分区间。

3.3 泄漏电流脉冲幅值与覆冰量、覆冰水电导率的关系

不同覆冰水电导率下泄漏电流脉冲幅值与覆冰量的关系如图3 所示。由图3 可知，在绝缘子伞裙间未桥接之前，泄漏电流通道仍然沿绝缘子表面，放电路径变化不大，泄漏电流脉冲幅值随覆冰量的增加而缓慢增加；当冰凌桥接绝缘子串部分伞裙时，放电路径将沿冰凌湿润表面，泄漏电流脉冲幅值明显升高；当覆冰量继续增加时，仅增加表面覆冰厚度或桥接伞裙的冰凌数量，为电弧提供更多的放电通道，泄漏电流脉冲幅值缓慢增加，逐渐趋于稳定。

图3 泄漏电流脉冲幅值与覆冰量的关系Fig.3 The relationship between Ihand icing weight

不同覆冰量下泄漏电流脉冲幅值与覆冰水电导率的关系如图4 所示。由图4 可知，泄漏电流脉冲幅值随覆冰水电导率的增加而增加。对图3 与图4中的数据进行拟合得到泄漏电流脉冲幅值与覆冰量、覆冰水电导率满足

式中，K1为与覆冰状态、绝缘子结构等有关的常数，K1=2.77×10-3；a1为覆冰水电导率对泄漏电流脉冲幅值影响的特征指数，a1=1.07；b1为覆冰量对泄漏电流脉冲幅值影响的特征指数，b1=0.47。式（4）与图3 和图4 中试验数据的相关系数之二次方(R2)＞0.97。

图4 泄漏电流脉冲幅值与覆冰水电导率的关系Fig.4 The relationship between Ihand the conductivity of icing water

由式（4）可绘出如图5 所示的泄漏电流脉冲幅值与覆冰量、覆冰水电导率之间的关系。

图5 泄漏电流脉冲幅值与覆冰量、覆冰水电导率的关系Fig.5 The relationship between Ihand icing weight,the conductivity of icing water

3.4 泄漏电流谐波含量与覆冰重量、覆冰水电导率的关系

不同覆冰水电导率下泄漏电流谐波含量与覆冰量的关系如图6 所示。由图6 可知，当覆冰较轻时，泄漏电流谐波含量随覆冰量的增加而缓慢增加；当冰凌桥接绝缘子串伞裙时，泄漏电流谐波含量明显升高；绝缘子伞裙桥接伞裙后，泄漏电流谐波含量随着覆冰量的增加而缓慢增加，逐渐趋于稳定。

图6 泄漏电流谐波含量与覆冰重量的关系Fig.6 The relationship between THD and icing weight

不同覆冰量下泄漏电流谐波含量与覆冰水电导率的关系如图7 所示。由图7 可知，泄漏电流谐波含量随覆冰水电导率的增加而增加。对图6 与图7中的数据进行拟合得到泄漏电流谐波含量与覆冰量、覆冰水电导率满足

式中，K2为与覆冰状态、绝缘子结构等有关的常数，K2=0.58；a2为覆冰水电导率对泄漏电流谐波含量影响的特征指数，a2=0.58；b2为覆冰量对泄漏电流谐波含量影响的特征指数，b2=0.23。式（5）与图6 和图7 中试验数据的相关系数之二次方（R2）＞0.97。

图7 泄漏电流谐波含量与覆冰水电导率的关系Fig.7 The relationship between THD and the conductivity of icing water

由式（5）可绘出如图8 所示的泄漏电流谐波含量与覆冰量、覆冰水电导率之间的关系。

图8 泄漏电流谐波含量与覆冰量、覆冰水电导率的关系Fig.8 The relationship between THD,icing weight,and conductivity of icing water

3.5 泄漏电流电荷量与覆冰重量、覆冰水电导率的关系

不同覆冰水电导率下泄漏电流电荷量（10min的累计电荷量）与覆冰量的关系如图9 所示。由图9 可知，当覆冰较轻时，泄漏电流电荷量随覆冰量的增加而缓慢增加；当冰凌桥接绝缘子串伞裙时，泄漏电流电荷量明显升高；绝缘子伞裙桥接伞裙后，泄漏电流电荷量随着覆冰量的增加而缓慢增加，逐渐趋于稳定。

图9 泄漏电流电荷量与覆冰量的关系Fig.9 The relationship between Q and icing weight

不同覆冰量下泄漏电流电荷量与覆冰水电导率的关系如图10 所示。由图10 可知，泄漏电流电荷量随覆冰水电导率的增加而增加。对图9 与图10中的数据进行拟合得到泄漏电流电荷量与覆冰量、覆冰水电导率满足

式中，K3为与覆冰状态、绝缘子结构等有关的常数，K3=8.01；a3为覆冰水电导率对泄漏电流电荷量影响的特征指数，a3=0.28；b3为覆冰量对泄漏电流电荷量影响的特征指数，b3=0.22。式（6）与图9 和图10 中试验数据的相关系数之二次方（R2）＞0.97。

图10 泄漏电流电荷量与覆冰水电导率的关系Fig.10 The relationship between Q and the conductivity of icing water

由式（6）可绘出如图11 所示的泄漏电流电荷量与覆冰量、覆冰水电导率之间的关系。

图11 泄漏电流电荷量与覆冰量、覆冰水电导率的关系Fig.11 The relationship between Q,icing weight,and conductivity of icing water

4 基于泄漏电流特性的神经网络污冰预测模型

4.1 污冰特征量

覆冰绝缘子的闪络电压是覆冰量与覆冰水电导率二者共同作用的结果。通过大量的试验摸索和分析得到，将转换为20℃的覆冰水电导率（γ）与每厘米电弧距离的平均覆冰量（w）的积（γ w）作为新的特征参量来表征覆冰和污秽对绝缘子串闪络电压的影响是合理的[2]，并为分析覆冰绝缘子闪络特性带来了很大方便，且易于被工程应用所采纳。用污冰参数（ISP）表示新的特征参量，即ISP= γ w，其量纲为μS·g·cm-2。ISP是覆冰量和覆冰水电导率的综合反映。

4.2 污冰参数（ISP）神经网络预测模型的建立

神经网络具有高度的自学习、自组织和自适应能力，广泛应用在模式识别、故障诊断、趋势预测等方面[14,24,25]。本文选用后向BP 神经网络预测覆冰绝缘子污冰参数，采用有监督学习方式。选取泄漏电流脉冲幅值（Ih）、谐波含量（THD）、泄漏电流电荷量（Q）作为神经网络的输入，隐含层有12个神经元，选取污冰参数（ISP）作为神经网络输出层。

对于神经网络而言，学习过程的收敛速度和精确性主要依靠输入数据的范围。因此在数据进行训练前，首先要完成输入输出数据的归一化。输入输出量需按式（7）进行归一化处理。

式中，xmax和xmin分别为xi的最大值和最小值；为xi归一化后的结果。

4.3 网络训练与结果分析

根据试验实测的泄漏电流幅值、谐波含量及电荷量与覆冰量、覆冰水电导率的回归拟合式（4）、式（5）及式（6），选择1 200个点进行网络学习训练。最后用实测的21 组数据验证网络性能优劣。预测结果与试验结果的对比见表2，其中相对误差按式（8）计算。

式中，D为相对误差；S为预测值；A为实测值；单位都为μS·g·cm-2。

由表2 可知，预测结果与试验结果的相对误差绝对值都小于8.5%，由此可见，本文提出的覆冰绝缘子污冰预测模型与试验结果基本一致，能够有效地对覆冰绝缘子污冰参数进行预测，为输电线路外绝缘的选择和设计提供参考依据，对于预防冰闪事故的发生有着重要的意义。

表2 预测结果与试验结果的比较Tab.2 Comparison between test results and prediction results

5 结论

（1）提出泄漏电流三个特征量：脉冲幅值、谐波含量、电荷量，这三个特征量从不同角度描述了当前泄漏电流的特性和覆冰绝缘子沿面放电的特点。

（2）泄漏电流脉冲幅值随着覆冰量和覆冰水电导率的增加而增加，且满足Ih=K1γa1wb1，K1=2.77×10-3，a1=1.07，b1=0.47。

（3）泄漏电流谐波含量随着覆冰量和覆冰水电导率的增加而增加，且满足K2=0.58，a2=0.58，b2=0.23。

（4）泄漏电流电荷量随着覆冰量和覆冰水电导率的增加而增加，且满足a3=0.28，b3=0.22。

（5）提出用覆冰水电导率与覆冰量的乘积γw 作为新的特征参量来表征覆冰和污秽对绝缘子串闪络电压的影响，并为分析覆冰绝缘子闪络特性带来了方便。

（6）基于泄漏电流三个特征量：脉冲幅值、谐波含量、电荷量，提出绝缘子污冰预测神经网络模型，预测结果与试验结果的相对误差绝对值都小于8.5%，能够有效地对覆冰绝缘子污冰参数进行预测，为输电线路外绝缘的选择和设计提供参考依据，对于预防冰闪事故的发生有着重要的意义。

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