基于GEP 的电容型电流互感器绝缘故障诊断

分类：电力论文发表 时间：2012-07-03 09:45 关注：(1)

　　摘要：基因表达式程序设计(GEP)分类器具有较快的分类速度和较好的分类效果，在综合油色谱实验结果与电气实验数据的基础上，提出将GEP 分类器用于电容型电流互感器的绝缘故障诊断。故障实例的诊断结果表明，该方法应用于电容型电流互感器的绝缘故障诊断是可行的和有效性。

　　关键词：电容型绝缘电流互感器;基因表达式程序设计;缘故障诊断

　　电容型绝缘电流互感器在电力系统中被广泛使用，其故障不仅会影响变电站的安全运行，而且还会危及其它设备以及人身安全。因此，对电容型绝缘电流互感器进行准确的故障诊断具有重要的现实意义。

　　当前，关于电容型绝缘电流互感器故障诊断的研究不是很多。其中，利用介质损耗角正切值定性判断绝缘故障的方法由于对故障的分类不是很明确，较难准确判断出故障类型以有效地指导检修。同时，油中气体分析(Dissolved Gas Analysis， DGA)方法由于存在“缺编码”和编码边界过于绝对等缺陷，用其对电容型设备进行故障诊断的效果也不是很好。由于这两种方法只利用了其中部分检测数据进行诊断，特征量偏少，故诊断效果都不太理想。除此之外，文献[3] 和[4] 将贝叶斯网络方法引入电容型设备的故障诊断中，结果表明该方法具有较好的诊断效果。但是在一定程度上，贝叶斯网络并不太擅长处理基于特征组合所产生的变化结果，这时如果没有其它特征表明属

　　改正。

　　二维联台平差模型不能解决平面的位置与高程位置统一的问题，而三维联台平差模型是一个多功能的可实现平差模型转换的高级平差系统，平差得到的结果是点的三维空间位置及其精度，这对于点位及其分量的全面分析和研究是极有利的。但在三维联合平差时，需要地面点有相应精度要求的大地高观测值，这在某些情况下是难以实现的。

　　三、结语

　　综上所述，GPS 测量是通过接收卫星发射的信号并进行数据处理，从而求定测量点的空间位置，它具有全能性、全球性、全天候、连续性和实时性的精密三维导航与定位功能，而且具有良好的抗干扰性和保密性。现已成功应用于工程测量、航空摄影测量、工程变形测量、资源调查等诸多领域。随着该技术的飞于该类别时分类结果可能会出错。

　　基因表达式程序设计(Gene Expression Programming，GEP) 是由葡萄牙科学家C.Ferreira 发明的一种基于基因型和表现型的新型遗传算法，与GP 一样，它通过对给定的数据变量集集合进行学习，建立函数模型来反映这些变量之间的关系。GEP

　　绝同传统的遗传算法GA 和GP 在一些步骤框架上相似，但在个体的编码方法及结果的表现上有明显的区别。GEP 是GA 和GP的继承和发展，它综合了GA 和GP 的优点，具有更强的解决问题的能力。

　　一、电容型电流互感器典型故障(一)电容型电流互感器的结构

　　互感器顶部为瓷箱帽，瓷箱帽内装有油保护胶囊，起呼吸与密封作用。互感器内部为电容型绝缘，主绝缘全部在一次绕组上，一次绕组线芯呈“U” 字形，绝缘分层布置，层间设有电屏，内屏与线芯联接，具有高电位，外屏接地，构成一个圆筒形电容器串，二次绕组套在一次绕组“U” 形的两端，如图1 所示为内

　　利部结构图。

　　(二)典型故障分析

　　电容型电流互感器的典型故障主要包括以下几种，对它们进行分析发现，可通过测量一次回路直流电阻发现一次回路故障。由于电容型电流互感器的主要故障集中在绝缘上，且色谱分析多为电性故障，因此本文只针对除一次回路过热情况外的其它几类绝缘故障情况进行诊断。

　　速发展和普及，以及相关技术的应用，GPS 定位技术将在城市建设及工程测量中得到更加广泛的应用。

　　一次回路过热：主要原因是一次回路连接件松动，主要特征为一次回路直流电阻超标，DGA 诊断为过热。

　　2.

　　互感器进水受潮：主要原因是端部密封不严，外界水汽进入互感器。由于水分的密度大于绝缘油，导致水分沉积到互感器外层或是底部浸入石英砂中。此类故障的主要特征为色谱分析为电性故障，介损和微水超标，高电压介损测试时tgδ 增量超过0.3%，末屏介损和其绝缘电阻超标。

　　3.

　　电容屏干燥不彻底：主要原因为电流互感器在出厂之前干燥不彻底，电容屏内层存有潮气，潮气外渗导致电容屏主绝缘整体受潮，介损超标。主要特征为色谱、微水分析正常，但介损超标，做高电压介损测试时介损值tgδ% 的增量超过-0.3%。

　　4.

　　电容芯子内局部放电：主要原因是绝缘层较厚，制造缺陷会造成绝缘绕制松散，绝缘层间存在皱褶，真空处理不良及浸渍不完在绝缘层中形成充气空腔，从而引起局部放电缺陷。主要特征为色谱分析为电性故障，介损超标。做高电压介损测试时介损值tgδ% 的增量超过0.3%。

　　5.

　　末屏不稳定接地：屏接地引线在断开后并未远离末屏，当末屏完全失去接地时，末屏对地存在电容，与主电容起到串联分压作用，会出现悬浮高电位。故障的主要特征为：色谱分析为电性故障、末屏绝缘电阻、介损超标。

　　6.

　　内部零屏引线与零屏断裂：断裂后会使一次导电杆与零屏脱离，相当于在原来的主屏上又串联一个电屏，使得器身整体电容量减少。故障的主要特征为：色谱分析为电性故障、一次对末屏的主电容相对出厂数据降低。

　　二、GEP 分类器(一)GEP 算法

　　GEP 是一种偏向以程式的方式表现人工智能行为的进化方法[7] ，其基本思想是达尔文的进化论，进化过程遵从“优胜劣汰，适者生存”的自然法则。GEP 继承了遗传程序设计(GP)和遗传算法(GA)的基本思想，但又与遗传算法不同，它采用一种更为自然的表示方式来自我描述，以非定长层次结构反映求解问题特征，这使得GEP 方法更容易表达复杂问题的实质。

　　基因表达式程序设计是只有在计算机时代才能实现的一种搜索解题方法[8] 。首先随机产生一个适合于给定问题的搜索空间，构成搜索空间的个体都有一个适应度值，然后通过自然选择原理，用遗传算子根据适应度对个体进行处理，产生下一代搜索空间，这样一直进化下去，给定问题的最优解或次优解必将出现在某代搜索空间中。

　　(二)GEP 分类器原理简介

　　当应用GEP 算法进行分类时，首先生成初始种群。种群中的每个个体都采用一种层次结构可变的分析树来表示，树的节点由终结点集(terminals)和函数集(functions)中的元素组成。如图2 所示为函数f(x，y，z)=(x*y)/z-cos(y)的分析树表示形式：

　　图2f(x，y，z)=(x*y)/z-cos(y)

　　种群里的每一个个体都是一个数学表达式，将所有的样本数据带入个体进行演化计算，程序会进行数学计算得出一个值，再由人工规定一个或几个结果区间范围作为分类的标准。当个体表达式的计算值落到某一个区间时，就将其划分为相应的那一类。GP 在演化过程中用到的遗传操作主要包括选择、交叉和变异操作：

　　1.选择操作通过选择概率Pc

　　将适应度较好的个体直接保留到下一代，其将使群体趋于同一化[9] 。

　　2.

　　交叉操作是产生新个体的主要遗传操作，其过程首先根据适应度值从当前搜索空间选出两个个体，并分别随机选择两个个体上的节点作为交叉点，然后将以被选中的节点作为根节点的子树进行交换。

　　3.

　　变异操作过程是根据变异概率选中个体上的某一节点作为变异节点，并随机生成一棵新的子树，然后用新生成的子树代替变异节点以下的原有子树部分[10~11] 。

　　三、算法应用(一)特征提取

　　考虑到互感器的各种电气实验的测量数值定量标准的差异，在参考DL/T722-2000《导则》及大量的参考文献的基础上，本文对不同属性值设定阈值进行分段，把每一段作为定性数据。其中，A1=0， 1 和2 时分别表示诊断无放电故障、低能放电故障和高能放电故障，A7=0， 1 和2 时分别表示电压由10kV 升

　　到u

　　，tgδ 增量变化不大、tgδ 增量有超过±0.3% 的趋势和tgδ 增量超过±0.3%，A2、A3、A4、A5、A6 的值为0、1 或2时，分别表示属性值与趋势值都不超标、属性值或趋势值超标和属性值与趋势值都超标。如表1 所示，为根据以上规则整理出的设备属性特征和故障类别。

　　表1 故障特征和故障类型

　　符号 故障特征 符号 故障类型

　　A1 DGA 诊断为放电 C1 互感器进水受潮

　　A2 微水含量 C2 电容屏干燥不彻底

　　A3 末屏绝缘电阻 C3 末屏不稳定接地

　　A4 主绝缘介损值(10 kV) C4 内部零屏引线与零屏断裂

　　A5 末屏介损 C5 电容芯子内局部放电

　　A6 主绝缘电容 - -

　　A7 主介损电压试验 - -

　　(二)算例

　　根据以上分析，本文对60 多台有明确结论的电容型绝缘电

　　流互感器的故障数据进行分析取舍得到如表2 所示的50 多条故障样本集，其中无法确定的故障特征在表中用“*” 表示。分类过程中，选取函数集F={+, -, *, /, sin, cos, sec, csc, log, exp }，其中log 表示自然对数，exp 表示e 的指定次幂。终结点集选取T={A1, A2, A3, A4, A5, A6, A7, r}，A1 ~A7 为故障特征，r 为浮点型随机常数。如图3所示为利用GEP算法进行分类的基本流程图，通过对样本进行训练即可得到故障诊断分类器。

　　图3利用GEP 算法进行分类流程图表2 故障样本集

　　特征 故障特征 样本数量

　　类别 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7

　　C1 1 2 1 2 2 * 2 20

　　C2 0 0 * 2 * 1 2 10

　　C3 1 0 1 1 0 * 1 10

　　C4 1 0 0 2 * 2 2 10

　　C5 1 0 0 1 * * 2 20

　　表3 tanδ-U 试验结果

　　U 10(kv) 98(kv) 160(kv)

　　tgδ% 0.537 0.612 0.718

　　如表3 所示，为一由于该电容式电流互感器端部密封垫老化造成严重受潮，且色谱分析结果为低能放电故障时主介质损耗试验结果。同时测得末屏绝缘电阻为500MΩ，末屏介损为8.2%，微水(uL·L-1)： 78.3。因此，故障特征可表示为：A1:1， A2:2，A3:2，A4:1，A5:2，A7:2。为了验证分类器的正确性，将该故障特征代入得到的故障诊断分类器，分类器分类结果显示为C1，结果与实际故障状况完全吻合。同时，本文还对一些收集到的其它故障情况进行了验证，结果也都基本正确。

　　四、结论

　　本文在对GEP 分类器进行研究的基础上，综合电容型绝缘电流互感器的各种检测数据，提出将GEP 算法应用到电容型电流互感器的绝缘故障诊断中，为绝缘的准确诊断提供了一种新的思路。算例的诊断结果表明，该方法的应用是可行的和有效的。

　　参考文献

　　[1] 陈玉立.信息融合技术在变压器故障诊断中的应用.硕士学位论文.成都：西南交通大学，2006.

　　[2] 王楠，陈志业律方成.电容型设备绝缘在线监测与诊断技术综述[J].电网技术，2003，27(8).

　　[3] 王永强，律方成.基于贝叶斯网络的电容型设备故障诊断[J].电网技术，2009，33(17).

　　[4] 刘柱，朱永利，郝宁.基于贝叶斯网络分类器的电容型电流互感器绝缘故障诊断[J].电气时代，2010，.

　　(9)

　　[5] 汪瑞，唐常杰.基因表达式编程在多项式函数分解和并列函数关系挖掘中的研究和应用.[硕士学位论文].四川：四川大学，2005.

　　[6] 彭锦国，蔡之华，康立山.一种基于GEP 的分类规则挖掘算法[J].计算机工程.2007，33(9).

　　[7] 王小平，曹立明. 遗传算法[M]. 西安：西安交通大学出版社，2002.

　　[8]Koza J R. Introduction to genetic programming[M]. Cambridge：MIT Press，1994.

　　[9] 蒋庆云电力变压器局部放电超高频检测技术的研究：[ 硕士学位论文].保定：华北电力大学，2006.

　　[10]Rutgers W R, Van den A P, Aschenbrenner D .Newon-line measurements anddiagnosis concepts on power Transformer[C].Proc.13th Int.Symp.on High Voltage Engineering, Delft, 2003.

　　[11] Zalya Berler,Alexander Golubev,et al.Vibro2acoustic method of transformer clamping pressure monitoring[A].Con-ference record of the 2000 IEEE international symposium on electrical insulation [C].USA,2000.263 ～ 266.

　　作者简介：余波(1982-)，男，成都电业局助理工程师，研究方向：电力;梁峰(1980-)，男，成都电业局助理工程师，研究方向：电力。