陳 君， 白建林， 白翠芝， 蔣雪梅， 趙 芬

(1.云南電網有限責任公司玉溪供電局，云南 玉溪 653100；2.昆明理工大學 機電工程學院，云南 昆明 650550)

0 引言

電力變壓器、大型電動機、電阻器等大型電器設備的直流電感與電阻的測量，在工程上是一種較為關鍵的工作.比如，電力變壓器在出廠檢驗、安裝投運前和各種檢修之后都需要對每個繞組的直流電阻進行測量，評測繞組內的結構是否安裝良好，以作為其能夠投運的需求之一[1].而在以往的方法中，會在電感繞組的兩端并接電源，等待其繞組充電電流穩(wěn)定之后，測量繞組兩端電壓與電流的對比值，該比值就是繞組的電阻值.這種設備繞組的時間一般較長，因此等待電流處于穩(wěn)定的時間一般會非常長，例如某種220 kV的變壓器繞組從充電開始至電流處于平穩(wěn)狀態(tài)需要2.5 h，所以測量這類普通三繞組變壓器的15個抽頭最少也需要37.5 h，再加上測量時周圍環(huán)境等影響因素，還會增加測量時間[2-3].有些測量裝置使用了一些算法，例如增壓快充法或變阻快充法等，這種類型的算法大多都是為了減少充電電流達到平穩(wěn)的時間，其依舊屬于靜態(tài)測驗算法，獲得繞組兩端的平穩(wěn)電流與電壓.而這種方法依舊存在一些不足之處，比如充電時間較長，測量儀器通用性較差，充電電源笨重或容量較大等[4].

針對上述問題，提出一種基于部件模型的電氣設備參數動態(tài)測量算法，通過對設備的遮掩狀況進行分析，劃分與選取電氣設備的部件區(qū)域，憑借合成圖像模塊構建部件模型，利用迭代壓縮方法將部件模型分化成若干種小圖像塊，同時學習小圖像塊間的旋轉變換和尺度，以得到部件模型拓撲架構，分析電氣設備參數測量流程.本文創(chuàng)新性地將電氣設備參數測量問題轉換成諧振頻率測量，利用功率來衡量電能，參考有效值的定義，測量電氣設備的諧振頻率，以此實現對設備參數的動態(tài)測量.

1 基于部件模型的電氣設備參數動態(tài)測量

1.1 電氣設備部件模型構建

1.1.1 部件區(qū)域挑選在部件區(qū)域挑選的過程中，多個電氣設備之間的遮擋是需要考慮的重要因素之一.電氣設備的外部部件大多存在豐富的視覺信息，但在復雜的電氣廠房環(huán)境內，該區(qū)域一般會產生視覺遮擋，所以在進行部件區(qū)域挑選時，把該區(qū)域分化成易遮擋的區(qū)域.相對于外部區(qū)域，電氣設備的頂部一般都是可見的，在設備擺放非常密集的時候，雖然部件之間存在較為嚴重的遮擋，但依然能夠看到該區(qū)域，因此，把該區(qū)域分化成一般可見區(qū)域.因為電氣設備的種類不同，設備的頂端與尺寸也截然不同，一般可見區(qū)域不包含頂端的全部區(qū)域.在設備檢測時，把電氣設備對象劃分為不同區(qū)域后，當其中一部分產生損失時，可以對另外一部分進行檢測，這樣會降低外在因素帶來的影響.

1.1.2 電氣設備部件模型化在電器設備部件劃分完成之后，憑借合成圖像模塊組建部件模型.混合圖像模板擁有輪廓塊、平滑度塊、紋理塊與顏色塊.輪廓塊通過不同方向的Gabor下撥基元對信息進行描述，紋理塊尺寸經過Gabor濾波器的疊加梯度直方圖描述信息，平滑度塊通過Gabor濾波器響應值進行描述.

1.1.3 模型學習在部件模型學習的過程中，使用200幅電氣設備前視角圖像當作訓練圖像[5].部件模型內包括普通結構和集合結構.部件模型內的終節(jié)點與非終節(jié)點，會依據訓練圖像進行自主學習.首先對節(jié)點的學習流程進行描述.學習流程體現在特征矩陣R中，矩陣中的所有行、列都屬于特征向量.

由于不同尺寸的圖像都會生成長度不一的特征向量.為了便于計算，擬定每個正例圖像都存在相同尺寸的特征向量，因此特征矩陣R為一個N行、D列矩陣.矩陣R內的數值即為特征響應值，特征響應值的改變，就是特征原型產生在圖像內的概率，響應值越大，概率就越大.

要想對特征響應值[6]進行運算，就需要使用規(guī)劃網格，將部件圖像分割成若干種小圖像塊，同時對一維特征響應值進行計算，并使用函數運算特征原型和圖像塊的相似度，將結果保持在0～1之間.

從特征對應矩陣中選擇正例中對應值較高的特征組成大特征對應區(qū)域.通過式(1)計算得到大特征相應區(qū)域得分，以此來評定大特征相應區(qū)域的關鍵性.

(1)

式中：Bk代表大特征對應的區(qū)域k；rows代表大特征對應區(qū)域k內存在的正例；βk,j代表大特征對應區(qū)域k內混合圖像模板內基元j相應的權重；Ri,j代表第i行、第j列的特征相應值；zk,j代表通過βk,j評定的獨立標準化常數.

憑借式(1)運算得到的特征區(qū)域結果，對特征響應坐標進行分級，同時把得分較少的特征響應坐標剔除.對最終節(jié)點進行訓練，得到訓練圖像中的部件，同時生成簡單的部件模型結構.

為了能夠從訓練圖像中得到組織架構，需要利用圖形壓縮的模式來實現.因為配置的方式是組合，所以獲得的部件模型會出現面積較大的現象，并且該模型存在過度配置的情況.因此使用迭代壓縮[7]方法，該方法存在兩個流程：合并和共享.在共享流程中，依靠小部件構建模型組織架構.在合并流程中，將模型架構合并在類似分支的OR節(jié)點中，并重新計算合并后的概率.

在部件模型學習的集合結構節(jié)點內，學習小圖像塊、部件支架間的旋轉變換與尺寸，即可得到部件模型的拓撲架構.

1.2 電氣設備參數測量理論分析

對于一般電氣設備而言，只要其電路參數設計符合標準，電氣所產生的放電火花能量就不會引爆，就能夠認定該電氣設備是安全的.要確定電氣設備所產生的放電火花能量，精準測量電氣輸出阻抗參數是關鍵.

擬定串聯等效電氣設備外加一種信號源u，如圖1所示.

圖1 串聯電氣設備電路圖Fig.1 Circuit diagram of series electrical equipment

如果在串聯電氣設備中分別添加三種各不相同的信號就能夠獲得：

(2)

(3)

(4)

以此獲得三種電流：

(5)

(6)

(7)

式中:t代表電氣設備運行時間；ω1、ω2和ω3均代表頻率；U1、U2和U3均代表電機側電壓，I1、I2和I3均代表電機側電流；φ1、φ2和φ3均代表電氣設備絕緣強度.

通過三種電流與三種不同的電氣信號能夠得到以下公式：

(8)

(9)

(10)

1.3 電氣設備諧振頻率定義

為了縮減參數計算量，將電氣設備參數測量問題轉換成諧振頻率測量問題.傳統(tǒng)的諧振頻率定義為周期性震蕩產生的周期性波，反映的是信號在一定時間內的總體特性，通常能夠通過傅里葉轉換計算獲得.但傳統(tǒng)的傅里葉轉換針對的是存在周期特性的平穩(wěn)信號，同時依賴于信號的全局信息，不能反映信號的部分特征，諧振頻率則與周期性信號完全不同.

擬定S(t)代表諧振域里的一種連續(xù)信號，使用函數式能夠將其描述成：

S(t)=a(t)cosφ(t).

(11)

式中：a(t)代表信號的幅值信息；φ(t)代表信號的相位信息.通過希爾伯特轉換能夠計算得到S(t)的共軛信號q(t)：

(12)

同時，希爾伯特轉換成：

(13)

式中：τ代表諧振幅值；q代表諧振相位.

通過信號s(t)與q(t)能夠構建一種復共軛對，獲得解析信號z(t)：

z(t)=s(t)+jq(t)=a(t)ejφ(t).

(14)

憑借式(14)，能夠將諧振頻率擬定成：

(15)

2.4 基于周期測量法的電氣設備參數動態(tài)測量

在擁有部件模型的環(huán)境下，通常會通過有效值來測量電流與電壓的大小，通過功率來衡量電能[9].參考有效值的定義，正弦規(guī)律變化的電壓與電流信號的有效值如下所示：

(16)

(17)

式中：Urms代表電壓有效值；Irms代表電流有效值；T代表交流信號周期；u(t),i(t)分別代表電流與電壓的瞬時值.憑借部件模型，在一個周期里對信號進行運算，就能夠獲得對應的功率與有效值.在現實測量中，并不能獲得連續(xù)的電流與電壓的諧振值，需要使用采樣定理對電流與電壓信號進行采樣，獲得離散化處理后的電流與電壓序列u(n),i(n)，憑借離散化的序列進行計算，即諧振信號的動態(tài)化測量，其運算流程如下所示：

(18)

(19)

式中，N代表一個周期T內的采樣次數，在現實測量中，周期T能夠來自變頻電源的頻率設定值，也能夠來自希爾伯特轉換的計算值，本文使用的是頻率設定值，這種設定值不會產生誤差累積[10]，并且運算較為簡單.工程需要測量的其他參數也能夠通過上述計算結果直接獲得，其相關公式如下所示：

S=UrmsIrms,

(20)

(21)

(22)

式中：S代表視在功率；Q代表無功功率；cosθ代表功率因數.

2 實驗證明

為了證明所提方法的實用性，進行了實驗，選取兩相調速電機作為實驗對象，該設備的安裝結構型式為臥式，0.37 kW，2 800 r/min，交流電，絕緣等級為F級，圖2為實驗中該設備的實物圖.

圖2 實驗實物圖Fig.2 Physical picture of the experiment

設定一個已知的電氣設備參數幅值，同時依靠所提方法對該電氣設備的參數幅值進行測量，并將測量結果與已知結果進行對比，其結果如圖3所示.

圖3 測量結果對比Fig.3 Comparison of measurement results

通過圖3能夠看出，所提方法測量的結果與已知結果除25～30 s之間存在細微差異外，其余部分并沒有較大的差異，因此能夠認定所提方法在電氣設備參數測量中有著較高的精準度.這是因為所提方法通過部件模型將電氣設備分成兩部分進行測量，如果一個部分的測量結果存在誤差，該誤差也不會影響到另外一部分的測量，基于此，所提方法具備較高的電氣設備參數測量精度.

為了進一步證明所提方法的優(yōu)越性，在電氣設備內添加故障，隨后依靠所提方法對其進行頻譜波形與時域的分析，擬定縱坐標a代表幅值，ρ代表功率譜密度，結果如圖4所示.

圖4 電氣設備聲波信號時頻波形Fig.4 Time frequency waveform of acoustic signal of electrical equipment

通過圖4能夠看出，所提方法能夠完整地檢測出電氣設備存在的時域與頻域波形，依靠兩種波形能夠分析出電氣設備是否存在故障.這是因為所提方法通過諧振頻率代替電氣設備參數，而對諧振頻率處理后即可獲取電氣設備的時頻波形.

為了對所提方法進行定性分析，將參數測量結果準確率作為實驗指標，以增壓快充法和變阻快充法作為對比方法，與所提方法進行對比實驗，結果如圖5所示.

圖5 參數測量結果準確率對比Fig.5 Comparison of accuracy of measurement results of parameters

分析圖5可知，三種方法在迭代次數不斷增加的背景下，參數測量結果準確率整體上呈現出持續(xù)提升的趨勢，但是所提算法的提升幅度更明顯，其準確率最高值達到了73%，而增壓快充法和變阻快充法的測量結果準確率均未達到40%，通過對比可知，所提算法的測量結果更可靠.

3 結束語

為了提升電氣設備參數測量結果的準確性，提出一種基于部件模型的電氣設備參數動態(tài)測量算法.該算法依靠部件模型、諧振頻率與周期測量法實現對電氣設備的參數測量.實驗結果表明，該算法能夠準確獲取電氣設備參數.但由于所提方法只是一種測量算法，因此算法內不會構建儲存庫，所以在運行算法時需要人員進行數據提取，這就降低了測量效率，因此下一步需要研究的就是，在所提算法內添加信息儲存庫，將測量獲取的參數儲存在信息庫內，通過計算機進行提取，以減少因人工提取帶來的效率縮減問題.