一种发电机局放在线监测装置及监测方法

摘要

本发明提供了一种发电机局放在线监测装置及监测方法，所述在线监测装置包括主检测线路、修正线路、在线监测器，所述主检测线路与修正线路并联设置，所述在线监测器通过主检测线路与发电机连接，用于实时获取发电机的局放数据；所述在线监测器通过修正线路与发电机连接，用于实时获取发电机的机端实际电压U，利用U对局放数据进行阈值修正；与采用固定阈值的现有技术相比，本发明通过实时获取的U进行阈值修正，能够根据发电机的实际运行情况来调节阈值大小，使得在阈值处理过程中所采用的阈值与发电机的实际运行情况更为贴合，确保了阈值的精准确定，能够更为精准地去除局放噪音，有利于提高发电机局放信号的识别准确率。

权利要求

1.一种发电机局放在线监测装置的监测方法，其特征在于，所述在线监测装置包括主检测线路(5)、修正线路(6)、在线监测器，所述主检测线路(5)与修正线路(6)并联设置，所述在线监测器通过主检测线路(5)与发电机(1)连接，用于实时获取发电机(1)的局放数据；

所述在线监测器通过修正线路(6)与发电机(1)连接，用于实时获取发电机(1)的机端实际电压U，利用U对局放数据进行阈值修正；

所述监测方法包括：

S1、通过主检测线路(5)实时获取发电机(1)的局放数据，形成局放数据波形；

S2、确定小波函数、分解层数j，对局放数据波形进行小波变换，计算出各层的小波系数；

S3、通过修正线路(6)实时获取发电机(1)的机端实际电压U；

S4、根据U进行阈值修正，得到各层的阈值 ；

S5、将小波系数 结合阈值 进行计算处理，得到估计小波系数 ；

S6、通过小波分解的各层系数对小波进行重构，得到消除噪声信号后的局放信号，对局放信号进行分析，得到最终的局放数据；

步骤S4中，阈值修正计算式为 ， 为第j层的阈值，Ue为机端额定电压，为信噪比，N为信号数据个数；

步骤S5中，估计小波系数 的计算式为 。

2.根据权利要求1所述的一种发电机局放在线监测装置的监测方法，其特征在于，所述修正线路(6)中设置电压互感器(61)。

3.根据权利要求1所述的一种发电机局放在线监测装置的监测方法，其特征在于，所述主检测线路(5)中依次设置耦合电容(3)、同轴电缆(4)，所述主检测线路(5)通过同轴电缆(4)与在线监测器连接。

4.根据权利要求3所述的一种发电机局放在线监测装置的监测方法，其特征在于，所述耦合电容(3)为80pF，所述同轴电缆(4)为50Ω。

5.根据权利要求1所述的一种发电机局放在线监测装置的监测方法，其特征在于，步骤S1中，在记录时长T下，在线监测器通过主检测线路(5)持续记录发电机(1)的局放数据。

说明书

一种发电机局放在线监测装置及监测方法

技术领域

[0001] 本发明涉及电力设备绝缘在线监测领域，特别涉及一种发电机局部放电在线监测装置及监测方法。

背景技术

[0002] 发电机组的局部放电（Partial Discharge，缩写为PD）监测是检测发电机组绝缘性能劣化的重要手段。因为局部放电既是导致发电机组绝缘劣化的重要原因，又是反映绝缘劣化的主要特征，所以发电机组的局部放电量能有效表征其绝缘健康状况。

[0003] 对发电机组在运行状况下的局部放电情况进行在线测量，不仅可以及时掌握其绝缘健康状况，有效预防绝缘事故，为状态检修提供参考，还能辨识各种运行应力对绝缘健康的影响特性，捕捉各种危害绝缘的事件，为故障诊断提供依据。国内外对发电机局放在线监测技术已经进行了比较长时间的研究，工程现场也有比较多的设备投入运行，取得了不错的实际效果。

[0004] 现有技术中的发电机局放在线监测装置（如附图1所示）通过安装在发电机端的封闭母线2上的耦合电容3，实时采集发电机机端局放信号，然后通过同轴电缆4将局放信号输入局放在线监测设备进行分析处理，计算出放电量大小、放电次数和放电相位等参数后，最后通过人机界面HMI进行显示。在现有技术中，尽管当前的发电机局放在线监测设备、监测技术得到了较为广泛的应用，但是由于在线测量中存在严重的噪声和干扰，并且发电机机端电压越高，干扰越大，对局部放电信号准确测量形成极大的挑战。因此，消除噪声和干扰是发电机局部放电在线测量的关键问题，也是后续识别确定放电类型及相应的绝缘缺陷的基础。

[0005] 针对局部放电信号的消除噪声和干扰，现有技术中往往将小波变换作为发电机局部放电去噪的主要时频域工具，其中阈值法应用最为广泛，主要针对的是白噪声和离散谱干扰，一般通过分解、阈值处理和重构三个步骤实现噪声消除。例如现有专利CN106324502A、CN111521916A、CN102540028A等对小波变换、阈值去噪法进行了介绍。

[0006] 但在实际工程中的阈值处理阶段，现有技术往往是采用固定阈值进行处理，容易导致所采用的固定阈值的数值精准程度较差，无法与发电机的实际运行情况相配合；如果固定阈值的数值选取偏大，则会损失局放信号中有用的部分，如果固定阈值的数值选取偏小，则部分的噪声无法有效消除，这无疑均会对最终局放数据的准确性造成影响，导致发电机局放信号的识别准确率较低。

[0007] 因此，在采用小波分析局放信号过程中，如何在阈值处理阶段对阈值进行精准确定，便成了本领域急需解决的难题。

发明内容

[0008] 有鉴于此，本发明旨在提出一种发电机局放在线监测装置及监测方法，以解决现有技术在采用小波分析局放信号的过程中，往往在阈值处理阶段采用固定阈值进行处理，导致难以对阈值进行精准确定、发电机局放信号的识别准确率较低等问题。

[0009] 为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

[0010] 一种发电机局放在线监测装置，包括主检测线路、修正线路、在线监测器，所述主检测线路与修正线路并联设置，所述在线监测器通过主检测线路与发电机连接，用于实时获取发电机的局放数据；所述在线监测器通过修正线路与发电机连接，用于实时获取发电机的机端实际电压U，利用U对局放数据进行阈值修正。

[0011] 进一步的，所述修正线路中设置电压互感器。

[0012] 进一步的，所述主检测线路中依次设置耦合电容、同轴电缆，所述主检测线路通过同轴电缆与在线监测器连接。

[0013] 优选的，所述耦合电容为80pF，所述同轴电缆为50Ω。

[0014] 一种发电机局放在线监测装置的监测方法，应用于所述的发电机局放在线监测装置，所述监测方法包括：S1、通过主检测线路实时获取发电机的局放数据，形成局放数据波形；S2、确定小波函数、分解层数j，对局放数据波形进行小波变换，计算出各层的小波系数；S3、通过修正线路实时获取发电机的机端实际电压U；S4、根据U进行阈值修正，得到各层的阈值 ；S5、将小波系数 结合阈值 进行计算处理，得到估计小波系数 ；S6、通过小波分解的各层系数对小波进行重构，得到消除噪声信号后的局放信号，对局放信号进行分析，得到最终的局放数据。

[0015] 进一步的，步骤S4中，阈值修正计算式为 ， 为第j层的阈值，Ue为机端额定电压，为信噪比，N为信号数据个数。

[0016] 进一步的，步骤S5中，估计小波系数 的计算式为。

[0017] 进一步的，步骤S1中，在记录时长T下，在线监测器通过主检测线路持续记录发电机的局放数据。

[0018] 相对于现有技术，本发明所述的一种发电机局放在线监测装置及监测方法具有以下优势：

[0019] 本发明所述的一种发电机局放在线监测装置及监测方法，仅仅在现有的发电机局放在线监测装置中额外增加修正线路，并与主检测线路并联，能够便捷地实现对现有在线监测装置的改造，无需对现有的装置进行大拆大改，有利于降低改造成本。

[0020] 同时，本申请在对局放信号处理过程中，不仅不会影响局放数据的获取，而且通过修正线路额外获取机端实际电压U，利用U对局放数据进行阈值修正，与采用固定阈值的现有技术相比，本申请通过实时获取的U进行阈值修正，能够根据发电机的实际运行情况来调节阈值大小，使得在阈值处理过程中所采用的阈值与发电机的实际运行情况更为贴合，确保了阈值的精准确定，能够更为精准地去除局放噪音，有利于提高发电机局放信号的识别准确率。

附图说明

[0021] 构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

[0022] 图1为现有技术中的发电机局放在线监测装置的结构示意图；

[0023] 图2为本发明实施例所述的一种发电机局放在线监测装置的结构示意图；

[0024] 图3为本发明实施例1中机端电压为23.38kV时的原始局放信号的数据波形图；

[0025] 图4为本发明图3中的波形数据经过常规的固定阈值处理后的去噪重构信号图；

[0026] 图5为本发明图3中的波形数据经过本申请提出的阈值修正处理后的去噪重构信号图；

[0027] 图6为本发明实施例2中机端电压为24.72kV时的原始局放信号的数据波形图；

[0028] 图7为本发明图6中的波形数据经过常规的固定阈值处理后的去噪重构信号图；

[0029] 图8为本发明图6中的波形数据经过本申请提出的阈值修正处理后的去噪重构信号图。

[0030] 附图标记说明：

[0031] 1、发电机；11、第一接地线；2、封闭母线；3、耦合电容；4、同轴电缆；5、主检测线路；6、修正线路；61、电压互感器；7、防护线路；71、稳压管；8、第二接地线。

具体实施方式

[0032] 下文将使用本领域技术人员向本领域的其它技术人员传达他们工作的实质所通常使用的术语来描述本公开的发明概念。然而，这些发明概念可体现为许多不同的形式，因而不应视为限于本文中所述的实施例。

[0033] 需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。同时，本申请中“局放”一词均为“局部放电”的简称。

[0034] 下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

[0035] 现有技术中的发电机局放在线监测装置（如附图1所示）通过安装在发电机端的封闭母线2上的耦合电容3，实时采集发电机机端局放信号，然后通过同轴电缆4将局放信号输入局放在线监测设备进行分析处理，计算出放电量大小、放电次数和放电相位等参数后，最后通过人机界面HMI进行显示。由于在线测量中存在严重的噪声和干扰，现有技术中往往将小波变换作为发电机局部放电去噪的主要时频域工具，其中阈值法应用最为广泛，主要针对的是白噪声和离散谱干扰，现有技术一般通过分解、阈值处理和重构三个步骤实现噪声消除，但现有技术在采用小波分析局放信号过程中，往往在阈值处理阶段采用固定阈值进行处理，容易导致所采用的固定阈值的数值精准程度较差，无法与发电机的实际运行情况相配合，使得发电机局放信号的识别准确率较低。

[0036] 为了解决现有技术在采用小波分析局放信号过程中，往往在阈值处理阶段采用固定阈值进行处理，导致难以对阈值进行精准确定、发电机局放信号的识别准确率较低等问题，本实施例提出一种发电机局放在线监测装置，如附图2所示，所述在线监测装置与发电机1连接，所述在线监测装置包括主检测线路5、修正线路6、在线监测器，所述主检测线路5与修正线路6并联设置，所述在线监测器通过主检测线路5与发电机1连接，用于实时获取发电机1的局放数据；所述在线监测器通过修正线路6与发电机1连接，用于实时获取发电机1的机端实际电压U，利用U对局放数据进行阈值修正。

[0037] 需要说明的是，所述局放数据是指通过连续检测获取到的局放数据波形，这与现有技术相同，不做赘述。本申请中的在线监测器可以仅仅是数据采集设备，能够获取局放数据、U，对于通过U对局放数据进行阈值修正的过程，可以通过人力或其他数据处理工具来处理，并得到最终的局放数据。当然，所述在线监测器也可以是自动化的数据采集分析仪器，在获取局放数据、U之后，能够自动通过U对局放数据进行阈值修正，直至得到最终的局放数据。

[0038] 从而本申请的在线监测装置结构简单，仅仅在现有的发电机局放在线监测装置中额外增加修正线路6，并与主检测线路5并联，能够便捷地实现对现有在线监测装置的改造，无需对现有的装置进行大拆大改，有利于降低改造成本。同时在对局放信号处理过程中，不仅不会影响局放数据的获取，而且通过修正线路6额外获取机端实际电压U，利用U对局放数据进行阈值修正，与采用固定阈值的现有技术相比，本申请通过实时获取的U进行阈值修正，能够根据发电机的实际运行情况来调节阈值大小，使得在阈值处理过程中所采用的阈值与发电机的实际运行情况更为贴合，确保了阈值的精准确定，能够更为精准地去除局放噪音，有利于提高发电机局放信号的识别准确率。

[0039] 对于发电机1而言，所述发电机1包括封闭母线2，所述发电机1通过封闭母线2分别与主检测线路5、修正线路6连接。此外，所述发电机1还包括第一接地线11，所述第一接地线11的一端与发电机1连接，另一端接地，用于保障发电机1的电气安全。

[0040] 对于主检测线路5而言，所述主检测线路5中依次设置耦合电容3、同轴电缆4，所述主检测线路5通过同轴电缆4与在线监测器连接。优选的，所述耦合电容3为80pF，所述同轴电缆4为50Ω。为了确保在线监测器通过主检测线路5获取的数据稳定性，以及保障相应的电气安全，所述在线监测装置包括防护线路7，所述防护线路7的一端与主检测线路5连接，另一端接地，所述防护线路7中设置稳压管71，用于防止浪涌冲击。优选的，所述防护线路7与主检测线路5的连接点位于耦合电容3、同轴电缆4之间。此外，所述在线监测器设置第二接地线8，所述第二接地线8的一端与在线监测器连接，另一端接地，用于确保在线监测器的电气安全。

[0041] 对于修正线路6而言，所述修正线路6中设置电压互感器61，用于对发电机1的机端电压进行变压处理，将机端电压的高电压值变压处理为低电压，以满足在线监测器在接受电压信号时的安全电压要求，避免过高的机端电压直接冲击在线监测器，保障在线监测器的数据采集安全有效。

[0042] 作为本申请优选的，所述在线监测器是自动化的数据采集分析仪器，除了常规的数据采集模块，例如电压检测器、电流检测器等，还包括常规的中央处理器，用于对局放信号进行自动化的小波分析。此外，所述在线监测装置还包括人机界面，所述人机界面与在线监测器连接，用于工程师对局放信号处理过程进行人工干预、人工计算、参数预设等操作。其中，人机界面与在线监测器之间可以是通过数据线连接，也可以以无线的方式进行连接，例如通过WIFI、以太网等连接方式，鉴于其为现有技术，在此不进行赘述。

[0043] 在所述在线监测装置的基础上，本申请还提出一种发电机局放在线监测方法，包括：

[0044] S1、通过主检测线路5实时获取发电机1的局放数据，形成局放数据波形；

[0045] 在步骤S1中，在记录时长T下，在线监测器通过主检测线路5持续记录发电机1的局放数据，并将局放数据与纪录时长T整合，如本申请的附图3、附图6所示，以记录时间为横轴，以记录时间所对应的局放数据幅值为纵轴，形成局放数据波形，可以作为原始的局放信号图；

[0046] 鉴于信号波形图的记录、绘制等，均为本领域的常规技术，在此不进行赘述。

[0047] 在本申请中，T可以为一段时间长度，例如1分钟到1天或其他任意时长。但考虑到发电机1的实际的连续运行情况，本申请中的在线监测装置优选为能够长时间、连续记录发电机1的局放数据，并能够将采样的局放数据保存1‑7天，对超过数据保存期限的旧数据删除，并继续保存新采集的数据，依次循环往复，维持数据的连续采样。

[0048] 对于本申请附图3‑8中波形长度，仅仅是从连续记录的信号中截取出的一小部分，附图3‑8中横轴的数字表示局放数据点的个数（无量纲），但受制于在线监测装置的采样率，7
横轴的数字也可以等同于记录时间，例如：假设本申请的在线监测装置每秒钟采样10个局放数据点，则本申请附图3‑8中横轴的数字500表示第500个数据点，也可以等同于50微秒的
6
记录时间长度；若在线监测装置每秒钟采样10个局放数据点，则横轴的数字500等同于500微秒的记录时间长度。

[0049] 对于附图3‑8中的纵轴，依然表示局放数据点的幅值，其单位为mV。

[0050] S2、确定小波函数、分解层数j，对局放数据波形进行小波变换，计算出各层的小波系数 ；

[0051] 步骤S2为现有技术中常规的小波变换技术，通过工程师根据原始局放信号的特点以及其噪声特征，选择合适的小波函数和分解层数j，进行小波变换。其中，小波函数可以为db2小波到db8小波等多种函数中的任一个，分解层数j可以为3到8中的任一个层数。鉴于小波变换技术为常规技术，不进行赘述。

[0052] S3、通过修正线路6实时获取发电机1的机端实际电压U；

[0053] S4、根据U进行阈值修正，得到各层的阈值 ；

[0054] 对于常规小波变换技术中的阈值处理过程往往采用固定阈值，例如，现有技术往往按照 来计算阈值，其中， 为第j层的阈值，为信噪比，N为信号数据个数。这就使得现有技术中的阈值为固定值，无法与发电机的实际运行情况相适应，容易导致阈值的数值精准程度较差、发电机局放信号的识别准确率较低。

[0055] 在本申请的步骤S4中，阈值修正计算式为 ， 为第j层的阈值，Ue为机端额定电压，具体是指发电机1的铭牌中的额定工作电压值，为信噪比，N为信号数据个数。

[0056] 与现有技术相比，本申请在步骤S4中，利用U进行阈值修正，能够根据发电机的实际运行情况来自动调节阈值大小，使得在阈值处理过程中所采用的阈值与发电机的实际运行情况更为贴合，确保了阈值的精准确定，能够更为精准地去除局放噪音，有利于提高发电机局放信号的识别准确率。

[0057] S5、将小波系数 结合阈值 进行计算处理，得到估计小波系数 ；

[0058] 其中，估计小波系数 的计算式为 ，从而在利用U进行阈值修正之后，通过估计小波系数的计算式便能够直接得到更为贴合发电机的实际运行情况的估计小波系数 ，有利于提高去除局放噪音的精准程度，提高发电机局放信号的识别准确率。

[0059] S6、通过小波分解的各层系数对小波进行重构，得到消除噪声信号后的局放信号，对局放信号进行分析，得到最终的局放数据。

[0060] 在步骤S6中，可以直接采用现有小波变换技术中的小波重构、信号分析等常规数据分析处理技术，鉴于其均为现有技术，不进行赘述。

[0061] 在所述在线监测装置、监测方法的基础上，为了对本申请进行进一步介绍，继续提出两个实施例。

[0062] 实施例1

[0063] 某电厂的发电机参数如下：容量：388.2MVA，型号：QFSN‑330‑2‑24，额定电压:24kV，额定电流:9339A。

[0064] 通过步骤S1持续记录发电机1的局放数据，截取机端实际电压为23.38kV时的局放数据的一小段连续采样点，包含连续的大约500个局放数据点，在本申请的在线监测装置每7
秒钟采样10 个局放数据点的基础上，相当于50微秒左右的记录时间长度，形成局放数据波形，如附图3所示，明显地从图中只能看到大量的噪声，无法看到有用的局放信号。

[0065] 对于局放数据波形进行小波分析处理，选择db3小波，分解层数选择3层，=1，N=512。

[0066] 首先，按照现有技术，采用常规的小波变换技术、固定阈值进行计算，固定阈值的计算式为 ，经过现有技术中的常规计算、小波重构后，得出最终局放数据的波形如附图4所示，从附图4中可以看出，当机端实际电压为23.38kV时，由于现有技术中固定阈值设定偏高，没有有效滤除噪声，导致信号被噪声淹没，没有检出有用的局放信号。

[0067] 采用本申请的在线监测装置、监测方法，在常规的小波变换技术的基础上，通过额外检 测机 端实际电 压 U ，并 利 用U进 行阈 值修 正 ，阈 值修 正计 算式 为，其中，U=23.38kV，Ue=24kV。再经过步骤S5、S6的处理，得出最终局放数据的波形如附图5所示。

[0068] 通过将附图4、附图5的波形数据进行对比，可以明确看出：现有技术在采用固定阈值进行小波处理后，没有有效滤除噪声，使得信号被噪声淹没，导致无法检出有用的局放信号；而本申请在常规的小波变换技术的基础上，通过额外检测机端实际电压U，并利用U进行阈值修正，能够根据发电机的实际运行情况来自动调节阈值大小，使得在阈值处理过程中所采用的阈值与发电机的实际运行情况更为贴合，确保了阈值的精准确定，能够更为精准地去除局放噪音，能够有效地检测出局放信号，有利于提高发电机局放信号的识别准确率。

[0069] 实施例2

[0070] 某电厂的发电机参数如下：容量：388.2MVA，型号：QFSN‑330‑2‑24，额定电压:24kV，额定电流:9339A。

[0071] 通过步骤S1持续记录发电机1的局放数据，截取机端实际电压为24.72kV时的局放数据的一小段连续采样点，包含连续的大约500个局放数据点，在本申请的在线监测装置每7
秒钟采样10 个局放数据点的基础上，相当于50微秒左右的记录时间长度，形成局放数据波形，如附图6所示，明显地从图中只能看到大量的噪声，无法看到有用的局放信号。

[0072] 对于局放数据波形进行小波分析处理，选择db3小波，分解层数选择3层，=1，N=512。

[0073] 首先，按照现有技术，采用常规的小波变换技术、固定阈值进行计算，固定阈值的计算式为 ，经过现有技术中的常规计算、小波重构后，得出最终局放数据的波形如附图7所示，从附图7中可以看出，当机端实际电压为24.72kV时，由于现有技术中固定阈值设定偏低，损失了部分有用信号，导致重构信号失真，也没有检出有用的局放信号。

[0074] 采用本申请的在线监测装置、监测方法，在常规的小波变换技术的基础上，通过额外检 测机 端实际电 压 U ，并 利 用U进 行阈 值修 正 ，阈 值修 正计 算式 为，其中，U=24.72kV，Ue=24kV。再经过步骤S5、S6的处理，得出最终局放数据的波形如附图8所示。

[0075] 通过将附图7、附图8的波形数据进行对比，可以明确看出：现有技术在采用固定阈值进行小波处理后，损失了部分有用信号，导致重构信号失真，也没有检出有用的局放信号；而本申请在常规的小波变换技术的基础上，通过额外检测机端实际电压U，并利用U进行阈值修正，能够根据发电机的实际运行情况来自动调节阈值大小，使得在阈值处理过程中所采用的阈值与发电机的实际运行情况更为贴合，确保了阈值的精准确定，能够更为精准地去除局放噪音，能够有效地检测出局放信号，有利于提高发电机局放信号的识别准确率。

[0076] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。