徐成龍,于虹,杜必強(qiáng),劉澤坤,何運(yùn)華

(1華北電力大學(xué)云南電網(wǎng)公司研究生工作站,昆明 650217；2云南電網(wǎng)公司電力科學(xué)研究院,昆明 650217)

基于局部放電圖譜和X射線圖像的GIS缺陷識(shí)別

徐成龍1,于虹2,杜必強(qiáng)1,劉澤坤1,何運(yùn)華2

(1華北電力大學(xué)云南電網(wǎng)公司研究生工作站,昆明 650217；2云南電網(wǎng)公司電力科學(xué)研究院,昆明 650217)

將GIS內(nèi)局部放電信號(hào)經(jīng)過去噪處理、特征提取后得到的局部放電圖譜進(jìn)行特征信號(hào)識(shí)別,初步得出GIS缺陷類型、位置等有效信息,再利用X射線透照缺陷對(duì)應(yīng)位置從而對(duì)缺陷的類型、位置進(jìn)一步識(shí)別。該技術(shù)融合了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部放電圖譜識(shí)別和基于匹配的X射線圖像缺陷檢位置測(cè)兩種檢測(cè)方法的優(yōu)勢(shì),有效地提高了GIS缺陷檢測(cè)效率和檢測(cè)精度,對(duì)于確保電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)、可靠的運(yùn)行具有重要意義。

局部放電圖譜；X射線圖像；GIS

0 前言

氣體絕緣開關(guān)設(shè)備 (GIS)以其可靠性高、占地面積小等優(yōu)點(diǎn),在電力系統(tǒng)中得到廣泛的應(yīng)用[1]。而GIS結(jié)構(gòu)復(fù)雜、造價(jià)高,地電極尖端、懸浮電位、金屬顆粒、金屬尖端等缺陷難以發(fā)現(xiàn),故障發(fā)生后修復(fù)時(shí)間長(zhǎng)[2]。傳統(tǒng)的GIS缺陷檢測(cè)方法主要是利用超聲波、超高頻、脈沖電流法等測(cè)量其內(nèi)部局部放電特征圖譜,不同的圖譜對(duì)應(yīng)了不同的放電故障類型,利用圖譜可以區(qū)分出不同的放電類型[3]。但這些圖譜無法直觀的給出GIS內(nèi)部缺陷的具體形態(tài)等信息。同時(shí),現(xiàn)有的局部放電儀所提供的圖譜缺陷識(shí)別僅能對(duì)設(shè)備內(nèi)部單一缺陷的典型特征圖譜進(jìn)行識(shí)別。而在生產(chǎn)實(shí)際中,往往會(huì)采集到特征不明顯的圖譜。應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法,一方面可以識(shí)別一些特征不明顯的圖譜,另一方面,經(jīng)過不斷擴(kuò)充樣本集可以有效提高識(shí)別效率。

X射線檢測(cè)技術(shù)是一種應(yīng)用廣泛的無損檢測(cè)技術(shù),這項(xiàng)技術(shù)可以直觀地辨別GIS缺陷類型[4]。但在不知道缺陷位置的前提下,需要多次利用X射線透照檢測(cè),具有盲目性,同時(shí),X射線檢測(cè)方法需要的檢測(cè)時(shí)間耗時(shí)長(zhǎng),長(zhǎng)時(shí)間作業(yè)會(huì)給檢測(cè)人員的健康帶來一定影響。目前常用的缺陷檢測(cè)方法包括人工法、圖像分割法等；人工檢測(cè)一則成本較高,二則人工長(zhǎng)時(shí)間檢測(cè)后會(huì)帶來疲勞誤差,一些細(xì)小的缺陷不易被察覺；分割法則試用于一些斷裂型缺陷,對(duì)異物檢測(cè)困難[5]。而應(yīng)用匹配法則可以有效解決這些問題,可以做到不受噪聲干擾、快速定位異物及其他缺陷的目的[6]。將基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部放電圖譜識(shí)別和基于匹配的X射線圖像缺陷檢測(cè)兩種檢測(cè)方法的優(yōu)勢(shì)融合,一方面可以及時(shí)、準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)外觀表征不明顯的早期絕緣故障、預(yù)防發(fā)生絕緣事故并預(yù)測(cè)絕緣壽命,又能采集到缺陷的準(zhǔn)確形態(tài)信息,有效地提高GIS缺陷檢測(cè)效率和檢測(cè)精度。而且X射線檢測(cè)結(jié)果可以作為補(bǔ)充,修正局放圖譜識(shí)別結(jié)果,大幅度提高圖譜識(shí)別準(zhǔn)確程度。因此該技術(shù)對(duì)于確保電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)、可靠的運(yùn)行具有重要意義。

1 局部放電圖譜識(shí)別技術(shù)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部放電圖譜識(shí)別技術(shù)主要包括以下三個(gè)步驟：

1)對(duì)局部放電圖信號(hào)行去噪；

2)對(duì)局部放電信號(hào)進(jìn)行特征提?。?/p>

3)對(duì)局放圖譜進(jìn)行特征識(shí)別。

為了抑制局部放電信號(hào)中的干擾信號(hào),該技術(shù)首先采用了聯(lián)合時(shí)頻分析及小波變換去噪方法局部放電信號(hào)進(jìn)行去噪,接著利用相位分布和灰度圖的分形特征等方法對(duì)局部放電信號(hào)進(jìn)行特征提??；最后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)局部放電缺陷類型進(jìn)行訓(xùn)練識(shí)別。通過該方法可以預(yù)判出GIS缺陷的基本類型和大致位置等有效信息,為進(jìn)行基于匹配的X射線圖像缺陷位置檢測(cè)提供了信息基礎(chǔ)。

2 X射線圖像缺陷位置檢測(cè)技術(shù)

X射線圖像缺陷位置檢測(cè)可進(jìn)一步準(zhǔn)確定位故障類型,確定缺陷的可能位置。基于匹配的X射線圖像缺陷檢位置測(cè)技術(shù)首先對(duì)X射線圖像進(jìn)行去噪處理,然后采用圖像配準(zhǔn)的方法來實(shí)現(xiàn)圖像缺陷位置的檢測(cè)。

2.1 便攜式高頻X射線機(jī)

X射線數(shù)字成像技術(shù) (Digital Radiography, DR)是一種先進(jìn)的數(shù)字成像技術(shù),它具有成像質(zhì)量高、速度快、可以做到實(shí)時(shí)成像顯示并能實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè)等優(yōu)點(diǎn)[7]；項(xiàng)目中采用的便攜式高頻式X射線機(jī)如圖1所示。該種X射線機(jī)是由德國通用電氣公司生產(chǎn)的,型號(hào)為Eresco 65 MF4。其主要參數(shù)有管電壓、管電流、曝光時(shí)間和焦距。其中管電壓是根據(jù)物體被透射的容易程度來進(jìn)行選擇的,管電壓越高X射線穿透力越強(qiáng),管電流的大小直接影響著攝片時(shí)膠片的感光量,本技術(shù)中采用的X射線機(jī)管電壓最高可達(dá)300 kV,管電流范圍是0～3 mA；曝光時(shí)間和管電流的乘積即曝光量直接決定著照相影像的黑度和對(duì)比度；焦距是X射線發(fā)射管到平板探測(cè)器上表面的距離,它對(duì)曝光量和幾何不清晰度具有一定的影響。

圖1 便攜式高頻X射線機(jī)

2.2 X射線數(shù)字圖像去噪

研究表明X射線成像系統(tǒng)圖像降質(zhì)的主要原因是系統(tǒng)隨機(jī)噪聲。X射線的產(chǎn)生以及與物質(zhì)的相互作用,在時(shí)間上和空間上都滿足泊松隨機(jī)過程。對(duì)于快速X射線成像系統(tǒng),由于曝光時(shí)間短,X射線所產(chǎn)生的量子噪聲更為突出,嚴(yán)重影響了圖像的質(zhì)量。項(xiàng)目在去噪時(shí)采用了NL-means算法,該算法起源于鄰域?yàn)V波算法,是對(duì)鄰域?yàn)V波算法的一種推廣,其權(quán)值根據(jù)像素周圍整個(gè)區(qū)域灰度分布的相似性得到,在降低圖像噪聲的同時(shí)具有很強(qiáng)的保持圖像空間分辨率的能力[8]。

對(duì)于數(shù)字化圖像來說,v=v(i).(i∈I),I為像素的集合,則此時(shí)NL算法的表達(dá)式為：

其中權(quán)重：

圖2 去噪前后的圖像對(duì)比

2.3 X射線圖像的配準(zhǔn)

圖像配準(zhǔn)方法主要有基于特征的配準(zhǔn)方法和基于灰度的配準(zhǔn)方法[9],基于灰度的配準(zhǔn)方法包括相關(guān)法和基于互信息配準(zhǔn)法,也是最常使用的兩種配準(zhǔn)方法?；诨叶刃畔⒌膱D像配準(zhǔn)方法一般不需要對(duì)圖像進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)先處理,而是利用圖像本身具有的灰度的一些統(tǒng)計(jì)信息來度量圖像的相似程度,其主要特點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,但應(yīng)用范圍較窄,不能直接用于校正圖像的非線性形變,而且在最優(yōu)變換的搜索過程中往往需要巨大的運(yùn)算量[10]。

假設(shè)原采集圖像為R,數(shù)字減影獲取的缺陷圖像為S,R大小為m×n,S大小為M×N,基于灰度信息的圖像配準(zhǔn)方法的基本流程是：以參考圖像R疊放在待配準(zhǔn)圖像S上平移,參考圖像覆蓋被搜索的那塊區(qū)域叫子圖Sij。i和j為子圖左上角待配準(zhǔn)圖像S上的坐標(biāo)。搜索范圍是：

通過比較R和Sij的相似性,完成配準(zhǔn)過程。

基于匹配的X射線圖像缺陷檢測(cè)技術(shù)依據(jù)缺陷確定基準(zhǔn)圖像,在基準(zhǔn)圖像尋找一個(gè)M?N的特征塊。該技術(shù)通過灰度差異最大原則,即使用一個(gè)滑動(dòng)窗在待拼接區(qū)域滑動(dòng),每次都計(jì)算窗內(nèi)像素平均值。求出用每一像素值減去平均值的絕對(duì)值,最后將這些灰度差異相加便是這個(gè)位置的灰度差異值。因?yàn)榛叶炔町惔蟮膮^(qū)域圖像較為復(fù)雜,特征較為明顯,所以取灰度差異最大值的特征塊為缺陷位置區(qū)域。以地電極尖端缺陷為例,其互信息配準(zhǔn)結(jié)果如圖3。

圖3 地電極尖端缺陷實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3 GIS缺陷識(shí)別技術(shù)

基于局部放電圖譜和X射線圖像的GIS缺陷識(shí)別技術(shù)融合了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部放電圖譜識(shí)別和基于匹配的X射線圖像缺陷檢測(cè)兩種檢測(cè)方法的優(yōu)勢(shì)。其首先是將GIS內(nèi)局部放電信號(hào)經(jīng)過去噪處理、特征提取后得到的局部放電圖譜進(jìn)行特征信號(hào)識(shí)別,并結(jié)合局放定位技術(shù)初步得出GIS缺陷類型、位置等有效信息,然后在對(duì)應(yīng)位置采集一幅X射線圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè),再利圖像配準(zhǔn)技術(shù)快速定位圖像中的缺陷類型和位置,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)缺陷的進(jìn)一步識(shí)別。

4 現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)

2011年10月25日云南某110 kV變電站GIS室發(fā)出間歇性的、聲響較大的異響。次日技術(shù)人員到達(dá)現(xiàn)場(chǎng),并利用基于局部放電圖譜和X射線圖像的GIS缺陷識(shí)別技術(shù)對(duì)該110 kV GIS進(jìn)行診斷。診斷的數(shù)據(jù)如圖4—6。圖4為利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部放電圖譜識(shí)別技術(shù)的識(shí)別結(jié)果。

圖4 超聲測(cè)試試驗(yàn)結(jié)果

1)超聲局部放電測(cè)試

首先使用挪威TransiNor As公司生產(chǎn)的AIA-1超聲波局部放電測(cè)試儀對(duì)110 kV GIS室進(jìn)行了局部放電檢測(cè)、識(shí)別和定位。通過在連續(xù)測(cè)量方式下沿著殼體逐漸地移動(dòng)傳感器并監(jiān)視超聲波信號(hào)幅值直到找到信號(hào)幅值最高的位置,對(duì)局部放電位置進(jìn)行了定位。定位結(jié)果為：放電源位置在110 kV古六老線間隔母線側(cè)1521隔離開關(guān)位置下方氣室內(nèi)。

2)X射線圖像數(shù)據(jù)分析

在基于局放圖譜識(shí)別技術(shù)分析后,現(xiàn)場(chǎng)根據(jù)超聲局放信息在110 kV古六老線間隔母線側(cè)1521隔離開關(guān)位置下方氣室內(nèi)的A、B、C三相上下的出線導(dǎo)桿和支撐絕緣子共采集6次X射線圖像,結(jié)果表明A相出線導(dǎo)桿發(fā)生傾斜和B相支撐中心導(dǎo)體的絕緣子發(fā)生斷裂。經(jīng)過基于匹配的X射線圖像缺陷位置檢測(cè)后分析結(jié)果如圖5、6所示。照射時(shí)X射線機(jī)的參數(shù)設(shè)置如表1所示。

表1 X射線機(jī)參數(shù)設(shè)置

圖5 絕緣子斷裂X射線數(shù)據(jù)分析結(jié)果

圖6 出線導(dǎo)桿傾斜X射線圖像分析結(jié)果

通過對(duì)應(yīng)測(cè)試結(jié)果分析可以看出,造成故障的原因是GIS裝配工藝存在問題致使出線導(dǎo)桿產(chǎn)生傾斜,長(zhǎng)期運(yùn)行振動(dòng)導(dǎo)致硬性安裝的導(dǎo)電桿拉斷支撐絕緣子,從而在絕緣子上產(chǎn)生了沿面放電。由于絕緣子被拉斷后處于懸浮狀態(tài)所以屬于懸浮缺陷,局方圖譜識(shí)別方法分析正確。從檢測(cè)人員到現(xiàn)場(chǎng)開始檢測(cè)到檢測(cè)結(jié)束得出結(jié)論,整個(gè)檢測(cè)過程僅用時(shí)1 h左右,充分體現(xiàn)了該技術(shù)的優(yōu)越性和高效性。

5 結(jié)束語

基于局部放電圖譜和X射線圖像的GIS缺陷識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)GIS內(nèi)部缺陷的智能化的診斷。該技術(shù)不僅檢測(cè)速度較快,節(jié)約時(shí)間,提高搶修效率；而且可以減少檢測(cè)過程中對(duì)工人健康影響,降低了運(yùn)行成本；兩種方法識(shí)別結(jié)果相互補(bǔ)充,進(jìn)一步提高今后檢測(cè)率。

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Research on GIS Defect Detection Technology Based on Partial Discharge Image and X-ray Images

XU Chenlong1,YU Hong2,DU Biqiang1,LIU Zekun1,HE Yunhua2
(1.Graduate Workstation of North China Electric Power University,Yunnan Power Grid,Kunming 650217,China；2.Yunnan Electric Power Research Institute,Kunming 650217,China)

GIS partial discharge image is acquired after the partial discharge signals in GIS be de-noised and feature extracted,then the preliminary information of detect type and location is got by identifying the characteristic signal.Next is to get precise information of detect type and location by taking pictures in corresponding position using X-ray.Advantage of two kinds of detection methods (partial discharge image recognition based on neural network and X-ray defect detection based on the matching of images)are fused in this technology.It effectively improves the efficiency and precision of GIS defect detection and has a great significance in economic and reliable power system operation.

partial discharge image；X-ray images；GIS

TM85

B

1006-7345(2015)01-0158-04

2014-10-24

徐成龍 (1989),男,碩士,華北電力大學(xué)云南電網(wǎng)公司研究生工作站,從事電力設(shè)備無損檢測(cè)、故障診斷的研究 (email)chenglong610038301＠163.com。

于虹 (1978),女,高級(jí)工程師,云南電網(wǎng)公司電力科學(xué)研究院,從事高電壓技術(shù)與在線檢測(cè)方面的研究 (e-mail) 894333697＠qq.com。