基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GIS故障類型識別

深圳供電局有限公司 518020

摘要：采用超聲波檢測技術(shù)對GIS設(shè)備進(jìn)行診斷及定位是簡單有效的，本文介紹了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來對超聲波信號進(jìn)行處理，對故障的類型進(jìn)行智能識別。

關(guān)鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；超聲波檢測；GIS故障

GIS設(shè)備是電力系統(tǒng)中的關(guān)鍵設(shè)備，保證GIS設(shè)備安全可靠運(yùn)行對國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。超聲波檢測GIS設(shè)備的絕緣故障是通過檢測絕緣局部放電的輻射信號來進(jìn)行的，因而采用超聲波檢測技術(shù)的儀器操作簡單，實(shí)用有效，靈敏度高，因而在GIS設(shè)備絕緣診斷及故障定位方面得到了廣泛使用，對電力系統(tǒng)中GIS的安全穩(wěn)定運(yùn)行起到了很好的監(jiān)視作用。

1.GIS缺陷及超聲波檢測

1.1 GIS 缺陷

GIS絕緣系統(tǒng)中的缺陷可能是單元在工廠制造過程產(chǎn)生的或在現(xiàn)場安裝過程產(chǎn)生的，也可能是在正常運(yùn)行中產(chǎn)生的（例如快速接地開關(guān)或斷路器的操作產(chǎn)生的顆粒）。最典型的缺陷類型有：毛刺放電、顆粒故障、電位懸浮、機(jī)械振動等。

1.2 GlS超聲波檢測

超聲診斷法就是通過GIS外部安放特制的傳感器，捕捉GIS內(nèi)部放電產(chǎn)生的超聲信號。GIS發(fā)生局部放電時分子間劇烈碰撞并在宏觀上瞬間形成一種壓力，產(chǎn)生超聲波脈沖。GIS超聲波檢測儀就是通過將這種超聲信號轉(zhuǎn)換成電信號進(jìn)行診斷。常規(guī)的超聲波局部放電測試儀基本功能有連續(xù)測量、脈沖方式、相位方式三種測量方式：

1）連續(xù)測量模式：圖1是連續(xù)測量方式下的一個實(shí)例。它以有效值（RMS value）、周期峰值（Periodic peak value）、50Hz頻率成分（Frequency1 content）和100Hz頻率成分（Frequency 2 content）四個特征參數(shù)的水平柱給出超聲信號信息，其尺寸與信號成分成正比。

圖2 連續(xù)測量方式的顯示實(shí)例

2）脈沖方式（顆粒的幅度與飛行時間的關(guān)系）；

3）相位方式（放電的幅度與相位關(guān)系）。

另外儀器廠家還提供了故障的診斷、識別的方法和判據(jù)，見表1。

表1 故障識別的方法和判據(jù)表

缺陷類型GIS顆粒缺陷電暈缺陷局放缺陷

信號水平高低高

峰值有效值高低高

50Hz頻率相關(guān)性無有有

100Hz頻率相關(guān)性無無有

2.GIS故障類型識別

由于超聲波檢測技術(shù)易受周圍環(huán)境的影響，當(dāng)周圍環(huán)境比較嘈雜或者周圍有工廠機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)時，通常測量時連續(xù)模式下的有效值、周期峰值、100Hz頻率成分、50Hz頻率成分等四個特征量都有。在這種情況下廠家給的故障診斷識別方法（見表1）就不能發(fā)揮作用。另外，對于故障信號（有效值、周期峰值、100Hz頻率成分、50Hz頻率成分）的大小和故障類型的對應(yīng)關(guān)系也很難把握。為此，本文試圖尋找有效值、周期峰值、100 Hz頻率成分、50Hz頻率成分等四個特征量之間的相互大小關(guān)系和故障類型之間的內(nèi)在某種對應(yīng)關(guān)系。然后通過這種潛在的對應(yīng)關(guān)系來判斷GIS設(shè)備的故障情況。

2.1 思路方法

利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力來尋找超聲波信號和故障類型的潛在對應(yīng)關(guān)系。利用這種潛在的關(guān)系來判斷現(xiàn)場測試中所出現(xiàn)的超聲波信號所對應(yīng)的故障類型，從而提高故障診斷的準(zhǔn)確性。采用超聲波信號的中有效值、周期峰值、100Hz頻率成分、50Hz頻率成分等四個信號特征量（作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入）和故障類型（作為網(wǎng)絡(luò)輸出）的潛在關(guān)系來判斷故障類型。

2.2 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識別是模擬人腦的思維過程，因此具有極高的智能性。反向傳播（back propagation，BP）網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它使用誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法即BP算法，具有優(yōu)良的非線性逼近能力，是目前應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識別，BP網(wǎng)絡(luò)采用三層，即輸入層、隱含層（也稱中間層）和輸入層，各層之間實(shí)行權(quán)連接。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為4輸入單元，10個隱含單元，1個輸出單元。數(shù)據(jù)的處理方法為：將采集到的 GIS 設(shè)備超聲波信號數(shù)據(jù)，去掉背景噪聲的影響，然后進(jìn)行歸一化處理，將毛刺放電、電位懸浮、機(jī)械振動等故障類型依次編碼為：1、2、3。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)：先使用歷史樣本數(shù)據(jù)序列訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值等參數(shù)，中心思想是調(diào)整連接權(quán)值使網(wǎng)絡(luò)總誤差最小。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試：使用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，利用實(shí)際信號特征量進(jìn)行測試，并與實(shí)際結(jié)果對照，計(jì)算故障識別準(zhǔn)確率，結(jié)果顯示識別準(zhǔn)確率高達(dá)95%以上。

需要說明的是，由于自由顆粒在連續(xù)模式下的超聲波信號有效值和峰值都會很大且很不穩(wěn)定，不能得到穩(wěn)定信號特征量數(shù)據(jù)，因而上述方法不適用，但這種故障最容易識別。表2給出了本文設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出的部分樣本數(shù)據(jù)。

表2 超聲波信號特征量和故障類型對應(yīng)關(guān)系（部分樣本）

樣本信號特征量/mV故障類型

有效值峰值頻率1頻率2

10.210.20.090.041

22161.41.451

34200.053.12

41.85.70.0150.272

50.62.150.10.213

注：故障類型：1—毛刺放電，2—懸浮放電，3—機(jī)械松動。

3.案例分析

利用前面設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)，以一起GIS設(shè)備內(nèi)部故障識別為例，說明該方法的實(shí)用性。2011年6月在對110kV GIS設(shè)備進(jìn)行例行測試時，在母線筒手孔附近測得超聲信號連續(xù)模式下的四個參數(shù)（如圖3所示）為：其有效值為19.2mV，峰值為107mV，100Hz頻率成分為0.75mV、50Hz頻率成分1.05mV遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出背景值（其有效值為0.2mV，峰值為0.4mV，100Hz頻率成分、50Hz頻率成分基本沒有），初步判斷里面母線筒內(nèi)部存在局部放電。由于信號穩(wěn)定且出現(xiàn)100Hz頻率成分、50Hz頻率成分，可排除自由顆粒發(fā)生放電，但由于兩種頻率成分?jǐn)?shù)值差不多，難以斷定是尖峰放電還是電位懸浮造成的局部放電。為此采用設(shè)計(jì)好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障類型識別，識別結(jié)果為尖峰放電。由于超聲放電信號較強(qiáng)急需處理，現(xiàn)場進(jìn)行了開殼檢查，檢查發(fā)現(xiàn)GIS的罐體內(nèi)和手孔蓋處均有雜質(zhì)（可能由于殼體干燥過熱所產(chǎn)生的氧化物碎屑引起的），見圖2、圖3。這與用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果一致。該方法為故障類型的識別提供了一種有效途徑，也便于GIS故障的檢修。

圖2 連續(xù)測量方式下的超聲信號

圖3 開罐后發(fā)現(xiàn)手孔蓋內(nèi)有雜質(zhì)

4.結(jié)論

1）采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對GIS設(shè)備出現(xiàn)的典型故障能有效的識別，但是對自由顆粒導(dǎo)致的局部放電有局限性。另外訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所采用的樣本數(shù)據(jù)或多或少受現(xiàn)場環(huán)境的影響，難免會影響識別準(zhǔn)確性，為提高故障類型識別的準(zhǔn)確率，建議樣本數(shù)據(jù)最好通過試驗(yàn)室模擬的方法取得。

2）對GIS設(shè)備故障類型的識別只是定性的分析，如何對故障危險(xiǎn)程度的進(jìn)行定量評估需要進(jìn)一步研究，因?yàn)樗乾F(xiàn)場故障處理的有效依據(jù)。

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