基于线圈电流的牵引变电站直流断路器状态监测与诊断研究

(1.广州地铁集团有限公司，广州 510000；2.武汉船用电力推进装置研究所，武汉 430064)

0 引言

直流电力系统相对于交流系统具有很多优点：输电容量大、供电可靠性高、电能质量好等。目前诸如直流输电、轨道交通、新能源并网发电都已采用直流电力系统。直流断路器作为直流电力系统中最关键的开关设备，起着分断闭合系统的控制作用和保证系统安全可靠运行的保护作用，因此直流断路器的可靠性直接影响直流系统的稳定运行[1]。

直流断路器的故障有很多类型，发生故障时或者出现劣化时，分合闸线圈电流波形特征状态也会发生变化[2]。因此研究直流断路器分闸线圈电流，寻找直流断路器故障或者劣化时分合闸线圈电流的的特征量，实现对直流断路器的故障诊断。

针对断路器分合闸线圈电流波形并诊断国内外学者进行了大量研究。文献[3]针对GIS断路器采用固定窗口法提取分合闸线圈电流极值点作为特征量，并以置信区间诊断故障。文献[4]对线圈电流特征提取进行优化，并归纳了依据线圈电流实现故障诊断的方法。文献[5]研究电流极值点提取算法和贝叶斯决策理论诊断故障。文献[6]研究小波分析、近似求斜率及求极值点结合，提取高压断路器线圈电流的特征值点。文献[7]研究包络均值法在电流滤波中的作用。文献[8]研究了蚁群算法优化的SVM诊断故障。总结发现：应用分合闸线圈电流实现断路器故障诊断是可以实现的，但是相关研究集中于高压直流断路器合分闸电流线圈特征研究，对于低压等级直流断路器分合闸线圈电流特性研究很少。

牵引变电站直流断路器作为低压等级(1 500 V/750 V)直流断路器，工况与高压断路器有很大不同。本文将以牵引变电站直流断路器合分闸线圈电流作为研究对象，采用滤波预处理，线圈电流包络极值法提取特征点，SVM支持向量机诊断等方法，实现了该直流断路器的状态监测和故障诊断。

1 牵引变电站直流断路器分合闸线圈电流监测与诊断系统

分合闸线圈作为实现直流断路器分合闸控制信号的来源，线圈电流可直观反映直流断路器的状态。

1.1 分合闸线圈电流监测诊断系统

牵引变电站直流断路器分合闸线圈采用两路分离的方案控制该直流断路器通断，合闸线圈工作电压DC220 V，分闸线圈工作电流24 V。针对该直流断路器线圈电流监测诊断系统如图1所示。

图1 直流断路器线圈电流监测诊断系统框图

整个系统包括3个部分：直流断路器本体部分、分合闸线圈采集传输部分、分析诊断部分。

1.2 分合闸过程分析

从图1的直流断路器来看，分闸线圈和合闸线圈是独立的两部分，所以需要对分合闸线圈电流采用两路分别控制。图2为直流断路器合分闸线圈回路工作示意图。

图2 直流断路器合分闸线圈工作示意图

由图2分析合闸过程：合闸继电器10受分合闸控制板信号控制闭合，合闸回路接通，合闸线圈2产生电磁吸力使得合闸动铁芯3向左移动，拉动连杆5等一列机械部件动作，直至动静触头闭合，此时直流断路器机械保持。合闸继电器10受控制延时一段时间分开，合闸回路断开控制电，整个合闸过程结束。

分闸过程：分闸继电器11受控制闭合，分闸回路接通，分闸线圈8产生电磁吸力，分闸动铁芯7向上运动碰撞连杆机构5，破坏机械平衡，反力弹簧作用，直流断路器动静触头分开。分闸继电器11受控制延时一段时间后分开，分闸回路断电，整个分闸过程结束。

合分闸线圈为直动式直流并励电磁系统[9]，其等效电路如图3所示[10]。

图3 合分闸线圈回路等效电路

结合1.2分合闸过程分析和图3：当合分闸线圈回路收到命令，开关K闭合，由此可得电路方程：

(1)

式(1)中，Ψ为回路磁通。Ψ=Li。由此式(1)可以变为：

(2)

又L=f(δ)，且L不随i变化[10]，δ为气隙大小。所以dL/dt=(dL/dδ)*(dδ/dt)=v(dL/dδ)，v为气隙变化速度即动铁芯的运动速度。即：

(3)

离线状态下测得合分闸线圈电流如图4、5所示。

图4 合闸线圈电流原始波形

图5 分闸线圈电流原始波形

2 牵引变电站直流断路器分合闸线圈电流特征量提取

2.1 合分闸线圈电流分析

下面以合闸过程为例，结合图3、4分析合闸线圈电流波形变化过程。

在t=t0时，开关K闭合，由于电感性电路电流不能突变，线圈电流逐渐上升。

在t0～t1前段，线圈电流较小，电磁吸力很小，未能克服机械连杆等阻力，动铁芯未动。在此阶段满足式(4)：

(4)

求得式(4)的特解为：

(5)

可见在t0～t1初始阶段内，线圈电流是指数形式上升。在t0～t1后阶段，电磁吸力增大，动铁芯运动，产生反电动势ivdL/dδ。之后线圈电流继续增大，由式(3)电压u不变，则di/dt减小，直到di/dt=0，线圈电流增加到最大到i1。

在t1～t2阶段，反电动势继续增大，由式(3)的u不变可知：di/dt<0，线圈电流开始减小。直到铁芯吸合，机械锁扣，进入机械保持状态。

在t2～t3阶段，动铁芯停止运动，v=0，反电动势为0，根据式(3)，线圈电流以指数增大直到最大值imax=u/R。直到控制继电器收到控制板断开命令，线圈电流开始减小，直至为0。

在分析过程中，可以看出：对于不同的控制电压u，上升所需要的时间t1、稳态值U/R、imax等值是不一样的。因此检测线圈电流能够反映出直流断路器的某些故障。

分闸线圈电流分析过程与合闸线圈分析原理和过程相同。此处不再赘述。

2.2 分合闸线圈电流特征量提取

从图4、5可以看出，合分闸线圈电流噪声很大。需要通过预处理后，提取电流波形关键点数值作为特征量。

2.2.1 分合闸线圈电流信号预处理

电流波形预处理比较简单，采用低通滤波和平滑处理结合。对电流波形做FFT后，选择高斯窗函数设计截止频率为15 kHz的低通滤波器滤除杂波。

平滑处理电流波形时，窗宽参数选取对于分闸和合闸有区别。合闸线圈电流特征点间隔较大，可以选取较大窗宽，但是选择太大会导致信号失真。多次试验选择合适的窗宽预处理合闸线圈电流，得到滤波后的合闸线圈电流如图6所示。

图6 合闸线圈电流滤波后波形

观察图5可以发现分闸线圈电流t1～t2的时间很短，平滑处理时窗宽太大或太小会导致滤波不完全，影响特征点提取的准确性。多次试验后选取合适参数，得分闸线圈电流滤波后波形如图7。

图7 分闸线圈电流滤波后波形

从图6/7看出：低通滤波结合平滑处理的方法，能有效去除合分闸线圈电流中的干扰信号。

2.2.2 分合闸线圈电流特征量提取

由2.1的分析和图4/5：选取合分闸线圈电流极值点作为特征值。本文采用电流包络极值法提取电流波形中的(t1t2i1i2)向量组作为特征向量组。

为了验证本文提取线圈电流方法的有效性，在试验条件下模拟了几种不同情况：正常合闸；断路器实际运行时，控制电压波动是常见故障，要求在工作电压的65%～110%能正常工作，故模拟240 V过压合闸，200 V欠压合闸，180 V欠压合闸，160 V欠压合闸等情况；正常分闸；拧松断路器内部机械连杆固定螺钉模拟拒分。

针对上述总共7种情况，分别进行多次试验，采集电流波形提取特征点。正常合闸线圈电流波形和特征值分别如图8和表1所示。

图8 正常合闸线圈电流波形

表1 正常合闸线圈电流特征值

240 V过压合闸线圈电流波形和特征值分别如图9和表2所示。

200 V欠压合闸线圈电流波形和特征值分别如图10和表3所示。

图9 240 V过压合闸线圈电流波形

表2 240 V过压合闸线圈电流特征值

图10 200 V欠压合闸线圈电流波形

表3 200 V欠压合闸线圈电流特征值

180 V欠压合闸线圈电流波形和特征值分别如图11和表4所示。

图11 180 V欠压合闸线圈电流波形

表4 180 V欠压合闸线圈电流特征值

160 V欠压合闸线圈电流波形和特征值分别如图12和表5所示。

图12 160 V欠压合闸线圈电流波形

表5 160 V欠压合闸线圈电流特征值

正常分闸线圈电流波形和特征值分别如图13和表6所示。

图13 正常分闸线圈电流波形

表6 正常分闸线圈电流特征值

模拟拒分条件下分闸线圈电流波形和特征值分别如图14和表7所示。

图14 直流断路器拒分时分闸线圈电流波形

表7 直流断路器拒分时分闸线圈电流特征值

结合图8～14和表1～7可以看出：1)每种情况单独试验具有可重复性；2)由于离线检测手操的原因，导致线圈失电时间不一致，可以在后面实验中改进；3)对比正常合闸、过压合闸、欠压200 V合闸、欠压180 V合闸、欠压160 V合闸，可以发现合闸线圈电压越低，合闸过程所花时间越长；4)拒分和正常分闸相比i2增大。

3 牵引变电站直流断路器状态诊断

通过前文提取线圈电流包络极值的方法得到个各种情况下特征值，并利用该特征值以实现牵引变电站直流断路器的故障诊断。

直流断路器的故障诊断实质是利用特征值在监督学习下实现模式识别的过程。文献[11]对比几种主流监督式分类算法(决策树、SVM、贝叶斯、KNN、随机森林、AdaBoost)，分别在有噪声和无噪声条件下进行分类测试。测试结果表明SVM不管在无噪声还是在噪声条件下分类效果表现最佳，准确率分别为85.5%和85.8%。因此本文选取SVM来实现直流断路器状态诊断。

采用2.2所述方法，多次重复试验，采集线圈电流波形，提取特征量。随机划分80%为训练样本，其余为测试样本以验证训练效果。利用matlab的SVM工具包进行分类，诊断结果如图15所示。

图15 利用SVM实现直流断路器状态诊断

从图15的诊断结果来看，SVM模式识别算法对直流断路器模拟的7种状态能够实现分类，即能够实现直流断路器故障诊断。

4 结论与展望

本文对牵引变电站直流断路器分合闸线圈展开展开研究。首先分析了该直流断路器分合闸过程线圈电流，然后在离线条件下测量多种情况下分合闸线圈电流，经过预处理和电流包络极值法提取电流波形中的特征点，最后采用SVM实现该直流断路器状态诊断。结果表明：文中提取线圈电流特征值的方法和SVM诊断算法，能够较好实现基于线圈电流的牵引变电站直流断路器状态监测和诊断。在后面的处理中，建议首先对该直流断路器模拟故障建立故障数据库，为故障诊断提供更多样本；其次，要从多参量、多传感器融合的角度全面研究特征量的提取算法，最后基于故障数据库，研究该直流断路器劣化趋势。