Научная статья на тему 'Программно-аппаратный комплекс для исследования параметров частичных разрядов'

Программно-аппаратный комплекс для исследования параметров частичных разрядов Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

CC BY
83
20
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям, автор научной работы — Гатауллин А. М., Бадретдинов М. Н., Матухин В. Л., Губаев Д. Ф.

Обнаружение дефектов изоляторов высоковольтных линий электропередачи на начальной стадии развития важно с точки зрения предотвращения аварийного отключения при образовании дугового разряда. Поиск повреждений целесообразно проводить дистанционным методом ввиду того, что количество изоляторов может достигать сотен тысяч и более, поэтому в статье приводятся результаты измерений, полученные бесконтактным электромагнитным датчиком, входящим в состав разработанного нами программно-аппаратного комплекса на базе персонального компьютера и интерфейса на основе оборудования National Instruments.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям , автор научной работы — Гатауллин А. М., Бадретдинов М. Н., Матухин В. Л., Губаев Д. Ф.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Soft hardware complex for partial discharges parameters analysis

Finding insulator damages on power lines may be provide using remote digital electromagnet sensor by estimation of such partial discharge statistical parameters as average signal number and magnitude less or higher then zero. Digital electromagnet sensor shows better results comparing to simple electromagnet sensor by means of signal-noise ratio. Getting quantitative distribution of partial discharge signals by magnitude and phase of alternating voltage with digital electromagnet sensor tells that most of signals situated near initial phase of alternating voltage and in the middle of amplitude interval.

Текст научной работы на тему «Программно-аппаратный комплекс для исследования параметров частичных разрядов»

УДК 621.317.75

ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЧАСТИЧНЫХ РАЗРЯДОВ

А.М. ГАТАУЛЛИН *, М.Н. БАДРЕТДИНОВ *, В.Л. МАТУХИН *, Д.Ф. ГУБАЕВ*

* Казанский Государственный Энергетический Университет ** ОАО «Сетевая компания»

Обнаружение дефектов изоляторов высоковольтных линий электропередачи на начальной стадии развития важно с точки зрения предотвращения аварийного отключения при образовании дугового разряда.

Поиск повреждений целесообразно проводить дистанционным методом ввиду того, что количество изоляторов может достигать сотен тысяч и более, поэтому в статье приводятся результаты измерений, полученные бесконтактным электромагнитным датчиком, входящим в состав разработанного нами программноаппаратного комплекса на базе персонального компьютера и интерфейса на основе оборудования National Instruments.

Введение

Сигналы частичных разрядов (ЧР) появляются в результате движения электронов в воздушных вкраплениях на границе раздела проводник-диэлектрик или в объеме фарфоровых и полимерных изоляторов под воздействием сетевого напряжения. При этом электроны локализуются не только внутри воздушных вкраплений, но могут перемещаться через трещины на поверхность изолятора и создавать так называемые поверхностные частичные разряды (ПЧР). Амплитуда сигналов ЧР и ПЧР заметно больше амплитуды действующего напряжения. Зарегистрированная длительность сигналов ЧР и ПЧР от 5 нс и выше [1]. Распределение сигналов ЧР и ПЧР во времени носит случайный характер, однако возникновение сигналов ЧР и ПЧР коррелирует с частотой действующего напряжения 50 Гц. Это определяется тем, что электрон может поступательно перемещаться внутри воздушного вкрапления или по поверхности изолятора при превышении определенного критического значения напряженности электрического поля [2], мгновенное значение которого связано с частотой действующего напряжения. Движение электронов, ускоряющихся под действием разности потенциалов сетевого напряжения, вызывает электромагнитное излучение в широком диапазоне частот. Обычно регистрируют электромагнитное излучение, обусловленное сигналами ЧР и ПЧР в инфракрасной, ультрафиолетовой и радиочастотной областях спектра. Сигналы ЧР и ПЧР сопровождаются механическими колебаниями окружающей воздушной среды в области звуковых частот (20^-20000 Гц) - акустические сигналы [3].

Бесконтактная регистрация сигналов ЧР и ПЧР с помощью электромагнитного датчика представляется, на наш взгляд, наиболее перспективной ввиду удобства и дешевизны в эксплуатации, возможности применения без подключения к сети и возможности внедрения данного метода в систему непрерывного мониторинга энергосистем.

Методика и обсуждение результатов

Для проведения лабораторных исследований нами была собрана установка (рис. 1), состоящая из блока высоковольтного напряжения (БВН), разрядной

© А.М. Гатауллин, М.Н. Бадретдинов, В.Л. Матухин, Д.Ф. Губаев Проблемы энергетики, 2007, № 11-12

ячейки (РЯ) типа поверхность-игла, с помощью которой генерировались образцовые сигналы ПЧР - импульсы Тричела [4].

Рис. 1. Схема установки для сбора данных ЧР

Для регистрации электромагнитного сигнала, обусловленного ЧР, был собран лабораторный программно-аппаратный комплекс (ПАК).

В состав ПАК входят: индукционный датчик (ИД), цифровой

электромагнитный датчик (ЦЭМД), персональный компьютер (ПК), плата АЦП NI PCI-6251, M серии производства National Instruments, интегрируемая в ПК, программный анализатор сигнала (ПАС), разработанный нами на базе программного обеспечения Lab View 7 Express. В таб. 1 представлены сводные данные многофункциональных устройств ввода-вывода М серии.

Таблица 1

Сводные данные многофункциональных устройств ввода-вывода М серии

Аналоговый ввод Число каналов 16 или 32

Частота оцифровки До 1,25 МГц (16-бит)

Разрешение 16 или 18-бит

Метод калибровки NI-MCal (во всех диапазонах)

Программируемые входные фильтры низких частот Да

Аналоговый вывод Число каналов 0, 2, или 4

Частота оцифровки До 2,8 МГц, 16-бит

Разрешение 16-бит

Диапазон Программируемый на канал

Смещение Программируемое на канал

Цифровой ввод/вывод Число линий 24 или 48

Частота оцифровки 10 МГц, аппаратно-тактируемый ввод/вывод

Коррелированный ввод/вывод Да

Защита Да

Счетчики/таймеры Число линий 2

Разрешение 32-бит

Опорная частота 80 МГц

Поддержка квадратурных энкодеров Да

Фильтры скачков сигнала Программируемые на канал

Система Синхронизация PLL, RTSI

Число каналов DMA 6

Тип разъема VHDCI (высокой плотности)

Чувствительность ЦЭМД позволяет регистрировать сигналы, различающиеся по амплитуде на величину 1 мВ, частотная полоса пропускания -10 ^140 кГц, измерения проводились на частоте 97,8 МГц с шириной полосы ±5МГц, которая подбиралась из принципа минимального значения шумов при фиксированном значении уровня сигнала.

Блок-схема программного анализатора сигнала (рис. 2) включает такие элементы, как DAQ assistant - предназначенный для установки параметров оцифровки сигнала, полосовой фильтр, FFT - предназначен для прямого Фурье-преобразования сигнала, Formula Node - содержит входные и выходные параметры, предназначен для обработки данных с применением программных модулей, написанных на языке программирования Си. Блок-схема ПАС также содержит элементы управления для графического представления сигналов, в том числе трехмерного для построения амплитудно-фазовых распределений сигналов ЧР. Виртуальный прибор (ПАС) предназначен для получении сравнительных данных о сигналах ЧР для различных видов датчиков (ЭМ и ЦЭМД), выработки методики наиболее оптимального способа выделения полезного сигнала на фоне шума. Виртуальный прибор также собирает и отображает статистическую информацию о распределении сигналов, в том числе в трехмерном варианте.

На рис. 3 показан амплитудный спектр сигнала, полученного с помощью ЭМ датчика. Спектр сигнала после фильтрации показан на рис. 4. Компьютерная программа, реализованная в ПАС, предусматривает два алгоритма выделения полезного сигнала из шума: с применением полосового фильтра (диапазон фильтрации можно менять с панели виртуального прибора) и алгоритм, предусматривающий вычитание сигнала белого шума из исходного массива данных, полученных с платы АЦП.

Спектр сигнала после фильтрации показан на рис. 5 и интерпретирован нами как сигнал белого шума.

Из рис. 3 видно, что путем фильтрации избавиться от шумового сигнала не удается. Поэтому мы также применили другой алгоритм обработки сигнала, связанный с вычитанием сигнала белого шума из исходного массива данных. Этот прием применили как для фильтрованного сигнала, так и для исходного массива оцифрованных данных. В обоих случаях статистические данные электромагнитной активности (среднее количество, средняя амплитуда сигналов больших нулевого значения, среднее количество, средняя амплитуда сигналов меньших нулевого значения) дали идентичные результаты во всем частотном диапазоне, задаваемом полосовым фильтром, и при всех значениях частоты дискретизации, включая максимальное - 1 МГц (рис. 6).

Диаграммы нормированных по отношению к максимальному значению сигналов ЧР после программной обработки, а также после фильтрации и программной обработки, представленные на рис. 7 и рис. 8, также идентичны.

Аналогичные исследования были проведены с ЦЭМД. Оказалось, что уровень шума для ЦЭМД меньше, чем для ЭМ датчика, а соотношение сигнал-шум для ЦЭМД больше на 15^20 %. Что касается статистических данных, то они одинаковы для всех трех типов датчиков, что обусловлено случайным характером распределения сигналов ЧР. Также были получены трехмерные распределения сигналов ЧР, амплитуда которых превышает нулевое значение, за вычетом шума (рис. 9), и их двухмерные представления (рис. 10, рис. 11).

Рис 2. Блок-схема программного анализатора спектра © Проблемы энергетики, 2007, № 11-12

Рис. 3. Амплитудный спектр сигнала, полученного с помощью ЭМ датчика

Рис. 4. Сигнал с ЭМ датчика после фильтрации

Рис. 5. Спектр сигнала ЭМ датчика после фильтрации

В ерхняя частотная граница Н ижняя частотная граница

400000 т) 300000

Шум сигнала

§0.1 в

Размер входного массива 1000000

Количество сигналов ЧР>0 87

Средняя амплитуда ЧР>0 0,10ББ4Ї

Шум для фильтрованного сигнала

^ 0,18

Количество сигналов ЧР<0 78

Средняя амплитуда ЧР <0 ■0,06414

Размер Фильтрованного массива 1000000

Количество ЧР >0 после Фильтрации 87

Средняя амплитуда ЧР >0 после фильтрации 0,030351

Количество ЧР<0 после фильтрации 78

Средняя амплитуда ЧР<0 после фильтрации -0,01465

Рис. 6. Статистические данные параметров электромагнитной активности на панели

виртуального прибора

Рис. 7. Нормированные сигналы импульсов Тричела после программной обработки

II II I III

007 U..IJ І •_! И Г|Р. _ I II II

IJ, U и 11 1 N N“'R _ И II II 1 ■ ■ III И ■ ■

U, U сі. и т 0-ё <Г П П%- III nil 1

П fFi-

и n7R —

-UJJl' -J .П 1 -

- 1 1 0 250000 500000 Time 750000 1000000

Рис. 8. Сигнал после фильтрации и программной обработки

Рис 9. Распределение положительных значений сигналов ЧР в координатах амплитуда, фаза и

количество ЧР

Был сделан вывод о том, что сигналы ЧР наиболее вероятно появляются в начальной фазе действующего напряжения, а затем количество импульсов убывает до нуля вблизи 30 интервала действующего напряжения (180 0), что хорошо согласуется с данными, полученными контактным методом [5]. По амплитудному распределению сигналов ЧР видно, что большинство сигналов ЧР имеют амплитуду, близкую к нулевой отметке, либо находятся в интервале средних значений (от 40 до 60 интервала по 100 бальной шкале). Отсутствие данных вблизи максимальных значений фазового интервала объясняется тем, что учитывались только положительные значения сигналов ЧР за вычетом шума.

5 т ’ > ' I-1 > 1 1 г

0 I I I I I_______1—1_ I I I .

0 20 40 60 80 100

Амплитуда

Рис 10. Распределение положительных значений сигналов ЧР в зависимости от амплитуды

5 -------------г-------------г—

о. д---------------------------------------

з- 4 .......;..-4--Р...I..I...»......}..[■■■ ■

о

0..................................

0 10 20 30 40 50

Фаза

Рис 11. Распределение положительных значений сигналов ЧР в зависимости от фазы © Проблемы энергетики, 2007, № 11-12

Выводы

Обнаружение дефектов изоляторов высоковольтных линий электропередачи могут производиться бесконтактным методом с применением ЦЭМД или ЭМ датчика по оценке таких статистических параметров электромагнитной активности, как среднее количество, средняя амплитуда сигналов больших нулевого значения, среднее количество, средняя амплитуда сигналов меньших нулевого значения. ЦЭМД показал лучшие результаты по сравнению с ЭМ датчиком по соотношению сигнал-шум и уровню шума. Количественные распределения сигналов ЧР по амплитуде и фазе действующего напряжения, полученных с помощью ЦЭМД, таковы, что большинство из них находится вблизи начальной фазы действующего напряжения и в средних интервалах амплитудных интервалов.

Summary

Finding insulator damages on power lines may be provide using remote digital electromagnet sensor by estimation of such partial discharge statistical parameters as average signal number and magnitude less or higher then zero. Digital electromagnet sensor shows better results comparing to simple electromagnet sensor by means of signal-noise ratio. Getting quantitative distribution of partial discharge signals by magnitude and phase of alternating voltage with digital electromagnet sensor tells that most of signals situated near initial phase of alternating voltage and in the middle of amplitude interval.

Литература

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

1. Сви П.М. Измерение частичных разрядов в изоляции оборудования высокого напряжения энергосистем. - М.: Энергия, 1977. - 200 с.

2. R Altenburger, C Heitz and J Timmer. Analysis of phase-resolved partial discharge patterns of voids based on a stochastic process approach. J. Phys. D: Appl. Phys. 35 (2002) 1149.1163 pll: S0022-3727(02)31310-x.

3. Аввакумов М.В., Голенищев-Кутузов А.В., Захаров А.А. Цифровой метод регистрации фазовых распределений частичных разрядов проходных изоляторов // Известия вузов. Проблемы энергетики. - 2002. - №11-12. - С. 56-64.

4. G.W. Trichel. Phys. Rev. 54, 1078 (1938).

5. M.Hikita et al. Measurements of Partial Discharges by Computer and Analysis of Partial Discharge Distribution by the Monte Carlo Method // IEEE Trans on Elec. InsuL, vol 25, 1990. - 453-467 pp.

Поступила 08.06.2007

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.