一种变电站GIS放电故障定位振动有效信号的提取算法

技术领域

本发明涉及一种变电站GIS放电故障定位振动有效信号的提取算法，设计应用了短时能量、信息熵复合特征计算信号频域的均匀性和扩展性，根据阀值对比找寻有效信号瞬间点，准确捕捉变电站GIS放电故障释放所引起的振动片段技术。利用复合特征的瞬时点检测算法提高检测的准确性和鲁棒性，利用信息熵技术分析信号的能量分布和包络特性，实现对光纤中异常事件和物理参数的定位和检测，最终实现放电振动有效信号提取。

背景技术

近年来，GIS被世界各国普遍重视，尤其是“数字地球”概念的提出，使其核心技术GIS更为各国政府所关注。目前，以管理空间数据见长的GIS已经在全球变化与监测、军事、资源管理、城市规划、土地管理、环境研究、农作物估产、灾害预测、交通管理、矿产资源评价、文物保护、湿地制图以及政府部门等许多领域发挥着越来越重要的作用。

GIS全称气体绝缘组合电器设备(Gas Insulated Switchgear)。就是把断路器、隔离开关、母线等等用金属壳密封起来，里面充满六氟化硫气体，这样可以把高压开关设备做的更紧凑，占地面积小且更安全。对于GIS，虽然具有很多优点，如绝缘性能好、运行安全可靠、占地面积小等，但在电网运行维护中，也存在一些缺点和挑战。首先，全封闭的GIS设备在出现故障后，定位和检修相对困难。其次，与敞开式设备相比，GIS设备的平均检修时间更长。由于GIS设备的封闭性，维修人员需要更多的时间和步骤来对故障设备进行拆卸和维修，且在维修过程中可能需要检查更多的细节和部件。这会导致维修周期延长，从而可能造成更大范围的停电。此外，一旦GIS设备发生故障，可能会导致非故障设备停电。由于GIS设备通常连接多个电网分支，当GIS设备故障时，为了确保安全，可能需要切断与之相关的非故障设备的供电。这样一来，可能会造成较大范围的停电，对电网运行产生不利影响。

CN201610126195.3公开了一种基于GIS的通信光缆在线监测系统及其故障点定位方法，包括监控系统和远程监测系统，可远程、在线地监测整个光缆线路，实时监测光纤特性的变化及变化趋势，发现故障及时告警，有效地减少和预防光缆故障，并且通过本发明中故障点定位方法可以较为准确的确定光缆发生故障的故障点坐标，缩短故障查询与排除时间，减轻维护人员的工作负担，提高工作效率，本发明中故障点定位方法可根据不同的实际情况提供了多种选择的计算算法，将不同的情况分为不同的计算方法，可以在最大程度上减少外部环境对系统的影响，更加精确的对故障点进行定位。

CN201710004341.X一种GIS耐压故障定位方法以及利用该方法的故障原因判断方法、定位装置；用于判断GIS组合电器故障的发生位置，具体包括：1)、设置有不同编号的光电传感器检测GIS组合电器每个气室的信号；2)、处理单元判断是否出现光信号，如果出现光信号，则执行3)，否则继续执行2)；3)、处理单元将编号以及故障原因发送给故障报警单元，故障报警单元进行报警提示。本发明还公开了一种GIS耐压故障原因判断方法和一种GIS耐压故障定位装置。本发明不仅能判断是哪个气室发生了故障，还能判断发生故障的原因并进行报警，提高了定位准确性和判断准确性。

CN201910286834.6一种基于振动信号的GIS故障精确定位方法及定位系统，采用GIS故障精确定位系统；所述GIS故障精确定位系统包括依次相连的振动传感器、数据采集仪和PC机，所述振动传感器，用于实时采集GIS设备的振动信号，并将振动信号传输给数据采集仪；所述数据采集仪，用于接收振动信号，并依次经降噪、滤波和A/D变换处理后将振动信号传输给PC机；所述PC机，用于接收数据采集仪输出的振动信号，并进行GIS故障定位分析给出定位结果；所述振动传感器为铁磁性传感器，通过吸附在GIS设备的气室法兰处的固定螺母上进行固定安装；所述振动传感器为5个，在一侧法兰上总共布置4个传感器，这4个传感器A、B、C、D分别布置在对应时钟的0点,3点,6点,9点钟方向，在故障气室的另一端对应时钟的0点方向布置传感器E；

目前，国内外GIS局部放电检测主要有化学检测法、超声波检测法、超高频法和脉冲电流法。在GIS现场监测领域对于光纤主要作为传感器的信号通信媒介使用，没有利用光纤本身作为传感介质，直接基于振动引发的光相位变化进行分布式振动传感的应用，相关研究也仍处于理论研究与实验室模拟阶段。因此，进行基于变电站GIS放电故障定位振动有效信号的提取技术研究，实现φ-OTDR技术在GIS放电故障定位中的现场应用对保障公司生产安全，缩短工程建设周期，降低运行维护成本具有重要意义。

OTDR(光学时域反射技术)的基本原理是利用分析光纤中后向散射光或前向散射光的方法测量因散射、吸收等原因产生的光纤传输损耗和各种结构缺陷引起的结构性损耗，当光纤某一点受温度或应力(振动)作用时，该点的散射特性将发生变化，因此通过显示损耗与光纤长度的对应关系来检测外界信号分布于传感光纤上的扰动信息。分布式温度或应力(振动)的测试已经应用，OTDR测试是通过发射光脉冲到光纤内,然后在OTDR端口接收返回的信息来进行。当光脉冲在光纤内传输时，一部分的散射和反射就会返回到OTDR中。返回的有用信息由OTDR的探测器来测量，就能作为光纤内不同位置与时间的(温度或振动)曲线或片断。从发射信号到返回信号所用的时间，再确定光在光纤中的速度，就可以计算出光纤内距离位置。

OTDR的工作原理就类似于一个雷达，它先对光纤发出一个信号，然后观察从某一点上返回来的是什么信息。这个过程会重复地进行，然后将这些结果进行平均并以轨迹的形式来显示，这个轨迹就描绘了在整段光纤内信号的强弱。

发明内容

本发明目的是，主要解决的技术问题是提供一种变电站GIS放电故障定位振动有效信号的提取算法，将光纤传感技术与变电站放电故障振动复合特征相结合的变电站GIS放电故障安全预警管理策略。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案(图1)：一种变电站GIS放电故障定位振动有效信号的提取算法，基于Φ-OTDR分布式光纤声(振动)传感系统，光纤在变电站GIS贴紧分布(箱体各室)，通过OTDR的探测器光纤信号中提取放电故障振动复合特征和故障前振动复合特征并进行对比，当时振动复合特征量减故障前振动特征量相减，设定一个阀值，用以捕捉变电站GIS放电故障释放所引起的振动有效信号，并及时定位变电站GIS在运行过程中的放电故障；以确保设备的正常运行和安全性。

设定阀值的方法：OTDR的探测器光纤信号包括信号能量(量值)和信号频谱，其分析方法是，计算信号在不同时间窗口内的能量变化，以及频域上的能量分布、频谱特征以及信号的频率组成情况，识别出信号中的突发性高能量峰值、频谱的均匀性和扩展性。通过放电故障振动特征量和故障前振动特征量的比值区分正常信号和放电信号并实现定位故障点。当能量超过阈值时认为信号开始，当能量低于阈值持续一段时间后认为信号结束。

首先，如果积累OTDR的探测器光纤信号对应的历史放电故障信号能量(量值)和信号频谱有效信号，进行分帧处理，并对每帧信号进行加窗操作，以减小能量泄露。对每帧信号计算短时能量，短时能量反映了信号在时域上的特征，以及对每帧信号进行傅里叶变换，得到频谱。计算每帧信号(量值)的谱质心，得到放电故障振动复合增量值。从而设定增量值为每帧阈值。

进一步，设定短时能量增量值和谱质心增量值作为阈值。再根据每帧阈值，判断每帧信号的短时能量和谱质心的大小，从而对变电站GIS运行情况进行监控。

如果最新放电振动信号的短时能量和谱质心都小于设定的阈值，则认为该帧信号不包含振动；如果短时能量和谱质心都大于设定的阈值，则认为该帧信号包含振动。根据以上判断结果，确定振动信号片段在原信号中的开始和结束位置(图2)。

综上所述，通过提取放电故障振动复合特征和故障前振动复合特征并进行对比形成阀值，用以捕捉变电站GIS放电故障释放所引起的振动有效信号，能够提高系统的振动识别准确率，并降低系统的误报率，及时定位变电站GIS在运行过程中的放电故障，以确保设备的正常运行和安全性。

有益效果，本发明提出提高变电站GIS放电振动识别准确率，并通过仿真计算及实验室测试进行验证，通过提取放电故障振动复合特征并与故障前振动进行对比，可以提高振动识别准确率，降低误报率，并及时定位变电站GIS中的放电故障。这将带来更可靠和安全的设备运行，减少损失和维修时间，提高变电站的整体效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1是根据本发明实施例所述的一种变电站GIS放电故障定位振动有效信号的提取算法的提取流程。

图2是根据本发明实施例所述的一种变电站GIS放电故障定位振动有效信号的提取算法的提取对比图。

图3是根据本发明实施例所述的一种变电站GIS放电故障定位振动有效信号的提取算法的提取振动片段。其中a样本点、b短时能量、C过零率；

图4是根据本发明实施例所述的一种变电站GIS放电故障定位振动有效信号的提取算法的原始图。

图5是另一种变电站GIS放电故障定位振动有效信号的提取算法的原始图。

具体实施方式

图1Φ-OTDR分布式光纤声(振动)传感系统的光纤在一个变电站GIS贴紧分布(箱体各室)，基于Φ-OTDR分布式光纤声(振动)传感系统提取放电故障振动复合特征和故障前振动复合特征并进行对比，当时振动复合特征量减故障前振动特征量相减，设定具体阀值，用以捕捉变电站GIS放电故障释放所引起的振动有效信号，并及时定位变电站GIS在运行过程中的放电故障，以确保设备的正常运行和安全性。实验光纤型号G.652，是标准单模光纤，长度20公里,。

设定阀值的方法：

1.数据采集：首先，收集包含放电故障和故障前振动的相关数据。这些数据可以通过传感器或其他监测设备获取。

2.特征提取：从采集到的振动信号中提取有用的特征。这些特征可以包括频域特征(如频谱能量、频谱峰值等)、时域特征(如均值、标准差、峭度、斜度等)和统计特征(如能量差异、相关系数等)。确保选择的特征能够反映出放电故障的振动模式。

3.特征对比：将放电故障振动复合特征量与故障前振动复合特征量进行对比。一种常见的方法是计算两者之间的差异或相对变化。计算信号在不同时间窗口内的能量变化，以及频域上的能量分布、频谱特征以及信号的频率组成情况，识别出信号中的突发性高能量峰值、频谱的均匀性和扩展性。通过放电故障振动特征量和故障前振动特征量的比值区分正常信号和放电信号并实现定位故障点。

4.阈值设定：阈值的确定可以根据实际情况进行调试和优化。可以根据统计分析、异常检测或实验验证来确定一个合理的阈值。当能量超过阈值时认为信号开始，当能量低于阈值持续续3微秒-5毫秒，则认定信号结束。

需要注意的是，具体的阈值取值会因设备类型、工作条件、故障模式等因素而有所变化。需要与相关领域的专业人士并在实际应用中进行验证和改进。确保阈值的选择能够准确地区分放电故障和正常工作状态的振动信号。

基于变电站GIS放电故障定位振动有效信号的提取，短时能量阈值和谱质心阈值算法的步骤为：

1、对待检测的语音信号进行非周期性分帧。将长度为S的语音信号分成多个帧，每帧的长度为Mwlen，帧之间的重叠长度为Tinc。指发射一个或者几个光脉冲和回波构成一帧。

2、帧数Sf可以通过以下公式计算：Sf＝(N-Mwlen+Tinc)/Tinc。然后对分帧后的信号应用汉明窗口进行加窗处理(即加窗操作)；以减小能量泄露。

3、汉明窗的计算式为：w(n)＝0.54-0.46cos[2πn/(N-1)]，其中0≤n≤N-1。

4、计算每一帧信号的短时能量，即计算每帧信号经过加窗处理后的幅度平方和。短时能量可以反映信号能量随时间的变化。

计算公式为：E＝∑[x(m)×w(m)]^2，其中m为帧序号。

5、计算每帧信号的谱质心，谱质心是频谱的重心，用于表示频谱的集中程度。

计算谱质心：计算公式为：C＝(∑[(k+1)×SI(k)])/(∑SI(k))，其中SI(k)表示频谱的幅度。设置短时能量与谱质心的阈值，判断每帧信号的谱质心与短时能量是否大于设定的阈值。如果大于阈值，则将该帧判定为有效信号，反之则为噪声。通过这种方式，可以确定振动信号的位置。

进一步基于有效信号检测结果如图(3)，对比图(4)的原始振动信号可以看出，通过使用短时能量与谱质心作为复合特征能很好地检测出信号中的振动部分，如图(3A)红色(灰色)部分所示。

本发明提出变电站GIS放电故障定位振动有效信号的提取算法，并通过仿真计算及实验室测试进行验证，通过提取放电故障振动复合特征和故障前振动复合特征并进行对比形成阀值，用以捕捉变电站GIS放电故障释放所引起的振动有效信号，能够提高系统的振动识别准确率，并降低系统的误报率，及时定位变电站GIS在运行过程中的放电故障，以确保设备的正常运行和安全性。