全数字智能监测技术在避雷器运行状态中的研究及应用

2018-06-28余泳郭文哲陈媛媛陈峰

中国设备工程 2018年12期

余泳，郭文哲，陈媛媛，陈峰

（国网河南方城县供电公司，河南方城 473200）

金属氧化物避雷器应在系统标称电压下运行，但某些型号的避雷器，如变压器中性点避雷器，其所标识的系统标称电压并不表示在所标识电压下的系统任何位置都能安全运行。2007年，东北某电力公司在变电所扩建增容工程施工中，误将220kV主变压器中性点避雷器安装于主变一次主避雷器位置并通过验收投入运行，避雷器处于严重超压状态下运行。现对避雷器超压运行状态的参数及避雷器超压运行状态检测判定方法进行分析。

1 金属氧化物避雷器目前诊断技术

金属氧化物避雷器（简称MOA）因其保护性能的优越，阀片以及制造工艺质量的成熟，已在电力系统中得到广泛的使用。为了电网的安全运行，按高压设备运行规程要求每年需做一次高压绝缘试验，以便于对MOA进行早期的故障诊断。但随着发展的需要，对电网的供电可靠性和电能质量要求不断提高，每年一次的停电试验非常困难，尤其是高压输电线路，导致了电网的供电可靠性与避雷器的安全运行矛盾日益突出。充分利用现代监测手段和人工智能算法开发适合于智能变电站的避雷器在线监测系统，实现对全部避雷器自动实时在线监测，对提高生产效率，保障电力系统的可靠运行具有重要的意义，开发成功后可以进行全系统内的推广使用，将避雷器预防性检修转为状态检修，提高工作效率。

2 氧化锌避雷器（MOA）性能变差原因分析

氧化锌避雷器（MOA）性能变差，其原因主要有两个：一是避雷器结构上密封不严致使内部受潮，其特征量是系统正常运行电压下的阻性电流增大，基波量增大更为明显；二是由于氧化锌阀片长期承受工频电压而易于老化，使其非线性特性变差，其特征量也是系统正常运行电压下的阻性电流增大，但高次谐波分量更为显著。无论出现上述哪种情况，其结果都会引起阻性电流的增大。因此，检测MOA运行是否正常的关键是正确确定出持续电流中阻性电流基波和谐波是否出现增量，即阻性电流出现增量。

图1 MOA等效电路模型及泄漏电流基波向量图

图2 正常MOA阻性电流基波、容性电流和全电流之间的关系

在持续运行电压下，正常MOA的内部持续电流中以基波为主，包含容性成分Ic和阻性成分IR（如图1所示），Ic主要为基波成分，IR则除含有基波成分外，还含有丰富的谐波成分，这是由MOA的非线性特性造成的。阻性电流、容性电流和全电流的关系如图2所示。图2中曲线①为容性电流基波，曲线②为阻性电流基波，曲线③为全电流基波，由于曲线①②之间在相位上相差90°，因此全电流曲线③在相位上比容性电流①滞后δ角。在正常状态下，MOA阻性电流IR远小于容性电流Ic，因此全电流主要表现为Ic（见图1）。根据Ic和IR在相位上的特点，在IR的峰值点处Ic正好过零点，因此全电流中该点的值即为阻性电流的峰值。由于IR和该项电压同相位，因此只要引入该项PT电压信号即可确定IR的峰值点，从而实现精确测量IR分量。同理，采用PT电压信号同时可以精确测量Ic分量。

但是由于MOA运行过程中周围电磁干扰的影响，特别是邻相的干扰较为严重，使得在本相的阻性电流的相位发生偏移，图3、图4和图5分别为理想状态下MOA、仅考虑本组邻相干扰和非本组邻相干扰引起的MOA泄漏电流的等效电流和向量分析图。

图3 理想状态下MOA三相本体的小电流范围的等值电路及其向量图

图4 本组相间耦合状态下三相MOA小电流范围的等值电路及其向量图

从图3、4和5对比分析可以知道，在MOA实际运行时，对于周围存在本组和非本组带电设备运行时，对MOA的持续电流耦合干扰比理想情况下更为复杂，在这种情况下所测量得到的三相MOA持续电流无论在幅值上还是在相位上都产生复杂的变化，此时即使引入母线电压信号也难以正确测量出其阻性电流。

3 工作原理

图5 A相周围存在非本组C相干扰时三相MOA小电流范围的等值电路及其向量图

（1）采用理论算法研究、试验验证和工程实现相结合的方式展开研究。采用最先进的数字信号处理分析算法，对带有强干扰信号的MOA泄漏电流信号直接进行数字化转换，采用处理器进行数字滤波，以提高滤波效果，克服模拟滤波器难以处理复杂干扰信号的缺点。首先需要研究数字滤波算法，包括非均匀采样算法、窗函数的选取、快速傅里叶变换，频率内的插值等，以在滤除干扰信号的同时，正确还原出原始信号，为微弱泄漏电流的测量及其阻性分量的提取做好前期准备。

（2）进行MOA运行过程中邻相干扰对运行参数的理论分析和仿真研究，并采集现场真实的数据进行算法验证。采用人工智能算法，综合考虑三相MOA信号进行综合分析，判断邻相干扰的来源和大小，并依据三相之间的相互关系，对周围带电设备以及邻相干扰进行自动补偿，以正确分离出泄漏电流的阻性分量，经实验室验证后投入现场试运行，根据试运行的结果对算法进行改进，最终将该技术完善成熟，对产品进行定型生产推广。

4 实际应用

（1）针对避雷器泄漏电流信号微弱（毫安或微安级别）和强干扰运行环境的特点，采用外层屏蔽和内部就地数字化转换技术。即对信号检测单元采用外部屏蔽措施，隔离掉外部的强电磁干扰，同时在内部直接对微弱的泄漏电流信号就地进行数字化，并将数字化的结果通过RS-485接口输出，利用RS-485强抗干扰特性，可实现强干扰环境下MOA泄漏电流信号的远端采集和长距离传输。

（2）采用高灵敏度高隔离绝缘强度的脉冲感应器实现对避雷器动作（过电压）次数的准确检测。由于避雷器动作的瞬态性和大电流工作范围，需要研究和设计高频高灵敏度脉冲感应器，并采用多级降压保护技术和多级光电隔离措施，既可以在50A～20kA的范围内监测到MOA动作并准确记录次数和动作时间，同时还可以有效解决在避雷器动作时对系统的高电位破坏和干扰。记录的MOA动作次数和动作时间也采用RS-485接口输出，直接传送给信号采集单元。

（3）由于现场的强干扰环境和MOA泄漏电流微弱，即使采用现场数字化技术传送到信号采集单元，但信号里面仍存在大量干扰，使得其阻性电流的提取非常困难，因此拟采用傅里叶变换等数字信号处理技术对具有强干扰污染的信号进行数字滤波，只保留基波及9次谐波以下的信号，将高频的干扰信号滤除干净，还原出真实的MOA泄漏电流信号。由于数字滤波技术从频率的角度进行信号处理，可以滤波大量的高频干扰，但对于MOA周围运行的高压设备的工频干扰，由于和MOA泄漏电流信号同频带，不能够有效滤除，所以即使采用了母线电压作为参考信号仍然会影响阻性电流的正确提取。因此，还需要根据实际的MOA运行环境研究和开发智能相位补偿算法，对各种工频干扰下的MOA信号的阻性电流进行精确提取。

（4）对采集到的MOA泄漏电流并提取出正确的阻性电流以后，还要综合MOA的动作次数等信息，自动组建知识库信息，综合分析对比避雷器运行参数变化的趋势，研究和开发智能自适应复合判断方法，以实现对MOA运行状态的准确判断，并对MOA的运行趋势进行预测，实现MOA运行故障的早期诊断。