[发明专利]一种基于MODWT的变压器绕组轻微故障检测方法

说明书

本发明涉及一种基于MODWT的变压器绕组轻微故障检测方法，包括在仿真条件下对变压器发生轻微匝间短路故障和匝间电弧放电故障进行仿真；提取电气量，利用变压器在不同运行工况下的等效瞬时励磁电感的差异进行区分；为了有效提取故障特征量，采用最大重叠离散小波变换进行提取各种运行工况下的故障特征值。利用提取的特征量进行故障检测以及分类，从而能够实现对各种故障情况的检测。最后通过仿真证明，所提出的算法能够准确检测以及区分励磁涌流、轻微匝间短路故障以及匝间电弧放电故障，从而能够提高电力系统的可靠性以及运行的稳定性。与现有技术相比，本发明具有精确度高，运算速度快等优点。

技术领域

本发明涉及变压器绕组故障检测技术领域，尤其是涉及一种基于MODWT的变压器绕组轻微故障检测方法。

背景技术

电力变压器是电力系统中昂贵设备之一，任何故障都可能导致其长时间中断运行，对电网造成严重冲击。而且其修理费用高、耗时长。因此对变压器的保护及在线状态检测是电力系统中至关重要的问题。

在变压器运行期间，电气绕组和铁芯受到各种机械力，机械力的累积效应会导致电气绕组绝缘逐渐恶化，最终导致绕组匝间故障。经过调查研究发现，这些故障通常以单匝故障开始，但如果在初始阶段未被发现，则故障匝数会更多，引起破坏性故障。针对上述情况，应及早诊断出故障，采取有效措施。对油箱内轻微故障的识别目前主要依赖于瓦斯保护，来确定油箱内是否发生轻微放电、绝缘油温是否过高等情况。但是由于反映绝缘油分解产生的高油压非电气量，动作灵敏度低、可靠性差经常出现误报，为重大事故埋下了隐患。基于等效瞬时励磁电感定义的提出，仿真验证其能够有效识别变压器励磁涌流，并在此基础上构建了保护判据用于变压器故障识别，在变压器保护领域已取得了一定成果。人工智能方法已广泛应用于变压器故障诊断，利用从电压和电流信号中提取的特征量结合智能分析方法来检测故障。利用支持向量机、人工神经网络、贝叶斯分类器等智能方法对故障进行分类识别。此外，离散小波变换和最大重叠离散小波变换、S变换以及Chirplet变换等广泛用于提取特征向量以训练分类器。但是目前很少有文献提出基于等效瞬时励磁电感这一概念识别变压器轻微匝间故障以及匝间电弧故障，来实现对变压器绕组轻微故障的在线检测。变压器正常运行与发生故障时等效瞬时励磁电感存在较大差异，最大重叠离散小波变化能够有效提取特征量，并且由于没有下采样过程，具有快速性。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于MODWT的变压器绕组轻微故障检测方法，基于等效瞬时励磁电感在各种运行工况下的差别，在Matlab/Simulink中建立变压器轻微匝间短路故障模型和匝间电弧放电故障模型，对各种程度轻微故障进行仿真提取差动电流和故障电压，求取等效瞬时励磁电感。利用最大重叠离散小波变换分析提取故障特征向量，作为决策树的训练和测试值，实现故障分类，适用于变压器绕组轻微故障状态检测。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于MODWT的变压器绕组轻微故障检测方法，包括以下步骤：

S1：建立变压器绕组轻微故障模型；

S2：提取故障模型的电气量并进行等效瞬时励磁电感计算；

S3：对等效瞬时励磁电感提取故障特征量，进行故障特征量的分类以用于实际故障检测。

进一步地，所述步骤S1中的变压器绕组轻微故障模型，其描述公式为：

式中，u_p(k)和u_p(k+1)分别为kT和(k+1)T时刻的变压器一次侧端口电压，r为等效电阻，T为采样周期，Δi(k)、Δi(k+1)、Δi(k-1)、Δi(k+2)分别为对应时刻下的变压器一次侧与二次侧的差动电流，L为等效瞬时励磁电感。

进一步地，所述步骤S2中的等效瞬时励磁电感的计算公式为：