郭鐵橋，于虹，劉澤坤，2

(1.華北電力大學(xué)能源動力與機(jī)械工程學(xué)院，河北 保定 071000；2.華北電力大學(xué)云南電網(wǎng)公司研究生工作站，昆明 650217；3.云南電網(wǎng)責(zé)任有限公司電力科學(xué)研究院，昆明 650217)

局部放電識別和X射線檢測GIS故障研究

郭鐵橋1，于虹3，劉澤坤1，2

(1.華北電力大學(xué)能源動力與機(jī)械工程學(xué)院，河北 保定 071000；2.華北電力大學(xué)云南電網(wǎng)公司研究生工作站，昆明 650217；3.云南電網(wǎng)責(zé)任有限公司電力科學(xué)研究院，昆明 650217)

對GIS設(shè)置了四種典型缺陷，用基于動態(tài)粒子群算法 (DPSO)優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)對其局放圖譜進(jìn)行識別，能較高效率地判斷出缺陷類型；用灰度信息圖像配準(zhǔn)的方法對X射線數(shù)字圖像進(jìn)行處理，可以直觀地辨別缺陷形態(tài)和位置。通過實(shí)驗(yàn)與應(yīng)用得出，先用局放圖譜識別出缺陷類型，再于可能出現(xiàn)故障位置進(jìn)行X射線檢測，可顯著提高診斷的準(zhǔn)確度和效率，并減少X射線單獨(dú)檢測因時(shí)間過長對工作人員的輻射傷害。

局放圖譜；BP網(wǎng)絡(luò)；X射線；圖像配準(zhǔn)；GIS缺陷

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，是確保電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要因素[1]。

局部放電 (PD)檢測是常用的GIS故障診斷方法。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對PD進(jìn)行模式識別，可提高識別的可靠性和實(shí)用性。通過粒子群算法(DPSO)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效克服BP算法的學(xué)習(xí)速度慢，對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置敏感的缺陷，同時(shí)保留BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的泛化能力和容錯(cuò)能力[2-3]。

X射線數(shù)字成像檢測技術(shù)已經(jīng)成功應(yīng)用于電力設(shè)備狀態(tài)檢修當(dāng)中，其可以在不斷電、不拆卸的情況下直觀的判斷設(shè)備的缺陷類型和位置，具有便攜、實(shí)時(shí)、快速、數(shù)字化、直觀等的優(yōu)點(diǎn)[4]。文中用基于灰度信息的圖像配準(zhǔn)方法對X射線數(shù)字成像技術(shù)的圖像進(jìn)行優(yōu)化，可以做到不受噪聲干擾、快速定位異物及其他缺陷的目的。但是對于一些外觀表征不明顯的缺陷，X射線檢測有一定的局限性。同時(shí)，X射線檢測方法需要的檢測時(shí)間是十分漫長的，這會給檢測人員的健康帶來一定影響。所以文中結(jié)合基于DPSO-BP網(wǎng)絡(luò)的GIS典型缺陷局放信號識別和基于灰度信息圖像配準(zhǔn)的X射線檢測技術(shù)，對缺陷類型進(jìn)行確認(rèn)，并得出具體位置和形態(tài)。

1 DPSO-BP

1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP算法的學(xué)習(xí)規(guī)則以最小均方誤差為準(zhǔn)則。設(shè)學(xué)習(xí)樣本有P個(gè)，則對應(yīng)的樣本輸出矢量為d(1)，d(2)，...d(p)，學(xué)習(xí)的過程就是通過誤差校正和權(quán)值調(diào)整，使各y(p)接近d(p)。當(dāng)?shù)赑個(gè)樣本輸入網(wǎng)絡(luò)時(shí)產(chǎn)生多個(gè)輸出，均方誤差應(yīng)該是樣本P產(chǎn)生的各個(gè)輸出誤差的平方之和，即

那么P個(gè)樣本產(chǎn)生的誤差總和為：

每層的權(quán)值和閾值根據(jù)以下公式進(jìn)行修正：

其中，n代表迭代次數(shù)；EA(n)是第n次迭代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出總誤差；g( n)是誤差的梯度向量，負(fù)號表示梯度的下降方向；x( n)是第n次迭代連接權(quán)值 (閾值)；α是訓(xùn)練時(shí)的學(xué)習(xí)常數(shù)。

1.2 粒子群算法 (PSO)

1)PSO算法原理

PSO算法首先確定一個(gè)N維的解空間D，在空間D中用隨機(jī)函數(shù)初始化一組粒子X1，X2，X3......Xm，每個(gè)粒子的初始移動速度為 V1，V2，V3......Vm，第 i個(gè)粒子表示為 Xi=Xi1，Xi2，...Xin，其速度為Vi=Vi1，Vi2，......Vin，將Xi帶入目標(biāo)函數(shù)可計(jì)算出其適應(yīng)值。第i個(gè)粒子搜索到的最好位置為整個(gè)粒子群搜索到的最優(yōu)位置為Pg=，整個(gè)粒子群通過粒子速度和位置的更新來搜索整個(gè)狀態(tài)空間，粒子的移動速度和位置通過下面公式來調(diào)整。

式中，i=1，2，......，m；其中m是群體中粒子的總數(shù)。d=1，2，......，n，n為解空間的維數(shù)，即自變量的個(gè)數(shù)。r1，r2是隨機(jī)生成的量，取值范圍 [0，1]。

為使粒子搜索方向的調(diào)整更加靈活，在公式(5)中引入慣性權(quán)重，稱為慣性權(quán)重粒子群優(yōu)化算法 (WPSO)，其速度調(diào)整公式如下：

對慣性權(quán)重的值進(jìn)行動態(tài)調(diào)整：

式中，tmax是算法的最大迭代次數(shù)，t為算法當(dāng)前迭代次數(shù)，wmax為算法迭代開始時(shí)慣性權(quán)重的取值，wmin為算法達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)慣性權(quán)重的取值。動態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重的粒子群算法稱為動態(tài)粒子群算法DPSO。

1.3 DPSO算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

計(jì)算過程如下：

2 灰度信息統(tǒng)計(jì)的圖像配準(zhǔn)方法

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，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。搜索范圍是：

基于灰度統(tǒng)計(jì)的圖像配準(zhǔn)方法要求參考圖像和待匹配圖像具有相似的尺度和灰度信息，計(jì)算每個(gè)位置處參考圖像和待匹配圖像的互相關(guān)?；ハ嚓P(guān)最大的位置就是參考圖像中與待匹配圖像相應(yīng)的位置。

常用的互相關(guān)計(jì)算公式有如下：

3 分析結(jié)果

3.1 GIS典型缺陷局放信號識別

本文氣體絕緣組合電器 (GIS)上設(shè)置了四種常見缺陷類型：高壓導(dǎo)桿上尖端、地電極尖端、懸浮電位、盆式絕緣子上金屬微粒 (分別用G、D、X、P表示)。

用脈沖電流法檢測得到了四種陷類型的局部放電圖譜，并結(jié)合DPSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖譜信號進(jìn)行了識別。放電圖譜及識別結(jié)果如圖1所示：

圖2 局部放電圖譜和識別結(jié)果

除此，文中還用傳統(tǒng)的BP、PSO-BP方法對四種典型缺陷的局部放電圖譜進(jìn)行了識別，三種方法的識別結(jié)果對比如表1所示。

表1 三種算法對缺陷識別準(zhǔn)確率的比較

三種算法的平均準(zhǔn)確率分別為 75.25%、73.00%、82.25%，可以看出，DPSO-BP算法對四種缺陷的識別效果良好，平均識別率超過了80%，對比其他兩種算法識別率有了明顯提高。

3.2 X射線數(shù)字成像缺陷檢測

本文采集了GIS中地電極尖端放電、高壓導(dǎo)桿尖端、懸浮電位、盆式絕緣子放電四種缺陷數(shù)據(jù)進(jìn)行X射線無損檢測實(shí)驗(yàn)，并用灰度信息統(tǒng)計(jì)的圖像配準(zhǔn)方法對圖像進(jìn)行了處理。文中研究的算法可以在GIS的X射線圖像中定位缺陷位置，與局部放電圖譜識別技術(shù)形成有效的互補(bǔ)，提高GIS的故障診斷準(zhǔn)確率。

4 應(yīng)用實(shí)例

110 kV六庫中心變電站是怒江供電有限公司所屬樞紐變電站，值班人員在GIS室巡視時(shí)聽到古六老線間隔110 kV GIS發(fā)出間歇性的、較大的異響。采用了文中所述方法對其進(jìn)行現(xiàn)場檢測，首先用超聲檢測法采集局部放電數(shù)據(jù)，并用DPSO-BP網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行識別。

某中心變GIS的缺陷類型為懸浮電位，現(xiàn)場對可能出現(xiàn)懸浮電位絕緣體和導(dǎo)桿位置進(jìn)行了X射線圖像采集，由于絕緣子斷裂和出線導(dǎo)桿傾斜，造成局部放電異常，屬于懸浮缺陷，缺陷的形態(tài)和位置可以清晰的看到，也證明了局放圖譜識別方法分析正確。

5 結(jié)束語

1)將DPSO-BP網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于GIS缺陷局部放電圖譜識別。從識別效果上看，DPSO-BP比PSO-BP和傳統(tǒng)的BP算法有明顯優(yōu)勢。

2)基于灰度信息配準(zhǔn)的X射線檢測方法可以清晰準(zhǔn)確的判斷GIS設(shè)備缺陷類型和位置信息。

3)文中首先用DPSO-BP算法通過局放識別對GIS缺陷進(jìn)行預(yù)判斷，然后在可能出現(xiàn)故障的位置用基于灰度信息配準(zhǔn)的X射線檢測方法進(jìn)行缺陷形態(tài)和位置信息的確認(rèn)，這樣可以節(jié)約時(shí)間，提高搶修效率，也可減少X射線單獨(dú)檢測因時(shí)間過長對工人身體健康的影響。

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于虹，女，博士，高級工程師，云南電網(wǎng)公司電力研究院，從事在線監(jiān)測與故障診斷、狀態(tài)評估方向的研究。

劉澤坤，男，碩士研究生，華北電力大學(xué)云南電科院研究生工作站，從事在線監(jiān)測與故障診斷、狀態(tài)評估方向的研究 (email)598128554＠qq.com。

Research on Fault Diagnosis Method of GIS Based on Partial Discharge Recognition of BP Network and X-ray Detection

GUO Tieqiao1，YU Hong3，LIU Zekun1，2
(1 Department of Mechanical Engineering，North China Electric Power University，Baoding，Hebei 071003，China；2 Graduate Workstation of North China Electric Power University，Yunnan Power Grid Corporation，Kunming 650217，China；3 Yunnan Electric Power Research Institute，Kunming 650217，China)

In this paper，one method of DPSO optimized BP network has been applied to recognize partial discharge diagram of GIS four typical defects pre-set.It can judge the defects type more efficiently.X-ray testing technology，based on gray scale image registration can visually identify defect type and location.Through the analysis of the experiment and application，identifying the defects type by partial discharge map firstly，and then testing by X-ray at the possible failure locations，can improve the diagnosis efficiency and accuracy significantly，and reduce the X-ray radiation damage to the staff because of detection alone using too much time.

PD diagram；BP network；X-ray；image registration；GIS faults

TM80

B

1006-7345(2015)04-0005-04

2015-03-14

郭鐵橋，男，副教授，華北電力大學(xué)，從事在線監(jiān)測與故障診斷方向的研究 (e-mail)gtq1958＠163.com。