放电类型

整合局放成像技术和无人机平台，创新使用AI降噪技术解决无人机及环境噪声干扰难题，开发机载局放成像检测装置，切实解决现场局放检测“找不准、找得慢”难题，变革配网局放检测模式，通过内置算法研判放电类型并自动报警、拍照，成像定位“找的准”，机动巡检“找的快”，实现“省时省力、高质高效” 局放成像检测，填补机巡技术空白，推动电力机巡行业技术进步。

本项目主要关注大型发电机的早期绝缘缺陷问题。针对前文所介绍的定子绕组放电缺陷，转子绕组重间短路故障和定子端部绕组微渗漏问题等三种典型的早期绝缘缺陷的诊断技术展开了研究工作，针对定子绕组放电缺陷缺乏综合诊断评估手段的现状，本项目研究了基于介损测量数据，局放检测数据和紫外电晕数据的发电机定子绕组放电缺陷联合诊断技术。在紫外电晕查找方面，本项目首次将紫外成像技术应用于发电机定子端部绕组表面电晕查找工作，并通过提出计及观测距离，观测增益，湿度和海拔高度等因素的紫外成像仪光子数标定方法以及基于紫外成像法的发电机端部绕组电晕标准化检测方法，实现了电晕严重程度的量化评判。针对放电缺陷联合诊断技术，项目建立了放电缺陷评价指数用以综合评估定子绕组放电缺陷的总体严重程度，构建了基于三类检测数据的决策树，用以判断放电类型。项目所研究的联合诊断技术在托克托电厂5号机和京西燃气热电3号机上进行了应用，所研究的紫外电晕查找技术在国华北京热电2号机等40余台机组上进行了应用。针对RSO技术在理论研究方面尚无精确转子模型的问题，本项目基于多导体传输线（MTL）理论建立了转子绕组分析模型，为RSO技术的理论研究和设备研制奠定基础。针对RSO检测设备检测精度差，缺乏自主知识产权的问题，项目基于虚拟仪器技术自主研发了双模式输出，且具有阻抗匹配功能的RSO检测设备。针对RSO技术应用时缺乏一套详尽的流程规范，评判标准既无理论指导也无大量历史数据支撑的问题，项目提出了基于RSO法的转子绝缘缺陷标准化诊断流程和“两库一系统”的诊断方案。项目所研究的RSO技术在张家口电厂7号机和托克托电厂1、2、5号机上等近40台机组上进行了实际应用，并在京能京桥热电厂3号机上首次实现转子绕组动态一点接地故障检测与定位。针对电容分布谱技术实际应用时定子线棒局部电容测量精度低，微渗漏缺陷检测灵敏度和准确度有待进一步提高的问题，本项目提出采用中压变频方法的电容分布谱技术，实现了定子线棒微渗漏缺陷的诊断，建立了正态分布和四分位差互补的数据分析及判别准则和基于频谱分析的幅值相位校正算法，研发了采用柔性气动电极的电容分布谱测绘仪。所研究的电容分布谱技术在实验室进行了测试并在石景山热电厂2号机上进行了微渗漏缺陷的实地检测。

项目的实施可为电网电缆输电线跆故障智能诊断系统的工程化应用草定基础，也为进一步研究和全面实现电力电缆线路的故厚预警预报提供重要技术支荐，主要应用优势体现在以下几个方面： (1)构建电力电缆多源测试数据、运行状况、电缆基础参数与电力电缆运行状态的关联体系，以单条电力电缆为最小单元的电力电缆风险评估软件的应用可获得相关电缆运行状态的科学评估结果，为电缆线路运维部门主动规避故障风险提供辅助决策信息。同时，以电力电缆有限元分析软件为辅助，提出了有选择、有差别、有针对、有偏重的电力电缆运维检修工作策略，以达到电力电缆运维检修工作的经济最优。 (2)提出了基于有限元法的电缆三维立体电场分析方法，揭示了电缆本体及附件从缺陷产生到故障的电场分布演化机理，发现了其故障下的电势梯度和电场强度变化特征，实现了从电缆故障表象到原因的逆推。在实用性、先进性等各方面部达到了新的技术高度。 (3)提出丁工频、振荡波、超低频不同激励源下局部放电的等效评估方法，揭示丁三种不同激励源输入参数与电缆局部放电响应特性的关联关系，确定丁振荡波、超低频电压试验在电缆绝缘缺陷诊断中的最优应用场景。提出丁基于改进BP神经网络算法的电缆放电模式识别方法，从三维放电谱图中提取了正负半波的偏斜度、峰值个数等七个权值最优的特征量，准确辨识电缆产品质量不良、施工工艺不当的典型缺陷，解决了电缆局部放电类型识别率低的难题。本项目具备非常广阔的推广应用前景。

电力设备局部放电检测技术相较于传统停电试验，以其检测灵活、无需停电、缺陷检出率高等优点，在行业迅猛普及和开展，是电力设备安全、稳定运行的重要保障。但是目前海量检测数据利用率较低，存在的难题为：（1）不同检测仪器导出的数据格式千差万别，且多为图片等非结构化数据，不利于对数据进行深度挖掘和分析诊断（大数据下基于机器学习的智能诊断算法输入向量为维度确定的结构化数据），使得检测得到的海量数据利用目前人工依赖性过高；（2）传统的智能诊断方法（利用智能诊断模型进行分类辨识，自动判断电力设备绝缘故障及缺陷的类型、严重程度及其置信度）在缺陷智能识别上准确度低，尤其是自由颗粒缺陷识别。鉴于以上问题，国家电网天津电科院进行了局部放电智能诊断方面的研究，实现局部放电类型智能诊断及相似案例精准匹配。同时建立了基于大数据存储、管理和分析技术的局部放电数据中心，充分挖掘各类数据之间的关联关系，提高数据利用效率，并依托可视化技术展示设备状态。 目前，本项目已发表中文核心及以上文章 17 篇，其中 SCI 检索 2 篇，EI 检索 11 篇，中文核心 4 篇，授权发明专利 3 项，实用新型 4 项，软件著作权 1 项。项目成果通过了以清华大学刘卫东教授为主任的高级别委员会鉴定，达到国际先进水平，获 2018 年度国家电网公司第四届“青年创新创意大赛”金奖，2018 年度国家电网天津市电力公司专利一等奖等多项荣誉。项目成果成功应用于国网天津市电力公司、国网长沙市供电公司、上海思源电气股份有限公司等单位，在 2017 年全国运动会保电等专项工作中发挥重要作用，对有效保障电网设备安全稳定运行，经济效益和社会效益显著。同时本项目成果将作为独立功能模块纳入国家电网运检部开发的“电网运检智能化分析管控系统”，实现囯家电网系统内全面推广。

项目解决了行业内关于GIS局部放电检测时无法判断缺陷类别、放电严重程度的难题，项目开发的基于多特征量的GIS绝缘状态评估系统将理论成果转化为操作性和实用性较强的软件，填补了该领域的空白。另外，项目成果在江苏电网已经成功应用了两年多，获得了大量的分析案例，取得了较好的经济效益和社会效益，也进一步验证了项目成果的可行性、有效性。综上所述，该项目成果可在行业全面推广，彻底解决困扰GIS绝缘状态评估技术的难题，应用前景较好。