Oppervlakafskyningsdeteksie van buiteïsolasie van buiteveld-vakuümsirkuitsneller gebaseer op ultraviolette beeldvorming

Buitelike vakuüm skakelaars (vervolgens genoem as skakelaars) word wyd gebruik in die verspreidingsnetwerk as gevolg van hul voordele soos klein grootte, lig gewig, brand- en ontploffingbestendigheid, gladde operasie, lae geraas, klein oopkontakafstand, kort boogtyd, en maklike instandhouding. As atmosferiese besoedeling steeds erger word, kan in ongunstige weerstoestande soos dikkige mis, mie, kondensasie, of ys smelt, deelsontlaaiing (PD) waarskynlik op die oppervlak van die skakelaar se postisolator voorkom. Dit kan selfs lei tot flitsoverslag, wat die leeftyd van skakelaars verkort en die veilige en stabiele operasie van die kragstelsel beïnvloed.

In hierdie artikel word die ZW32 - 12 buitelike stokmonteerde hoëspanningsvakuüm skakelaar (vervolgens genoem as die HV ZW32 - 12 skakelaar) as voorbeeld geneem, en onderwerp aan toetse in verskillende klimatiese toestande. Die oppervlak-ontlaaiingsproses van die postisolator van die ZW32 - 12 skakelaar word deur 'n UV-imager vastgeleg, terwyl die ontlaaidosis gelyktydig gemeet word. Na die beeldverwerking van die UV-beelde, word kenmerkparameters uitgetrek om die eienskappe van hierdie beelde te beskryf. Vervolgens word die ontlaaidosis bereken deur middel van die kleinste-kwadrate ondersteuningsvektor-metode, wat die kalibrasie van die UV-beelde moontlik maak. Dit verteenwoordig 'n nuwe nie-kontakmetingstegniek vir deelsontlaaiing van skakelaars.

Die ZW32 - 12 skakelaar is 'n driedraad, 50Hz, 12kV AC buiteliggingstoestel. Dit word hoofsaaklik gebruik om belastingstroom, oorbelastingsstroom, en kortsluitstroom te onderbreek en te sluit. Sy struktuur word in Fig. 1 getoon.

Om gelyktydig die ontlaaiing UV-beeld van die postisolator te vang en die deelsontlaaiing (PD) hoeveelheid te meet, is 'n isolatoroppervlak-ontlaaiingstoetsstelsel ontwerp, soos in Fig. 2 getoon. In Fig. 2 verteenwoordig T die spanningsreguleraar, B is die spanningsverhoogtransformator, R₁ is die beperkende weerstand, en C₂ is die koppelingsekondensator, wat gebruik word vir die PD-meting.

Die transformator wat in die stelsel gebruik word, is 'n YDWT - 10kVA/100kV model, soos in Fig. 3 - a getoon. Dit word gebruik om die hoëspanningbron te genereer wat deur die isolator benodig word.

'n OFIL Superb UV-imager word gebruik om die UV-beelde van die isolatoroppervlak-ontlaaiing te vang, soos in Fig. 3 - b getoon. Die toetss monsters is die postisolator van 'n ZW32 - 12 skakelaar, wat drie jaar in diens was, soos in Fig. 3 - c getoon. Die monster word binne 'n kunsmatige klimaatkamer geplaas, waar die relatiewe vochtigheid stabiel kontroleer kan word.

In hierdie stelsel word die pulsstromemetode gebruik om die deelsontlaaiing (PD) hoeveelheid te meet. Die bedieningspaneel beheer die spanningsreguleraar en transformator om die gewenste spanning te genereer. Vervolgens word die PD-signal na die PD-detektor JFD - 3 via 'n koppelingsekondensator en 'n deteksieimpedansie gestuur.

Deur middel van intermitterende bevochting kan die relatiewe vochtigheid binne die kunsmatige klimaatkamer op 'n stabiele vlak gehou word. Isolators word twee ure blootgestel aan 'n spanning om seker te maak dat hulle volledig nat word. Dan word 'n 12kV spanning vir vyf minute toegepas op die isolator. Tydens hierdie tydperiode word UV-beelde vastgeleg, en die PD-hoeveelheid gemeet. Die afstand van die UV-imager is vyf meter, met 'n hoek van 0° en 'n versterking van 110%. Herhaalde toetse word by elke relatiewe vochtigheidsvlak gedoen, wat van 70% tot 90% strek, met 'n stap-proses van 5%.

 Proses van UV-beelde

Die UV-imager vang 'n video, dus is frame-verwerking nodig om opeenvolgende frames van die UV-video te verkry vir verdere analise. Elke beeldframe is 'n RGB-warekleurbeeld [3]. Die isolator se oppervlak-ontlaaiing word op die UV-beeld as 'n helderplek weergegee. Hoe intenser die oppervlak-ontlaaiing, hoe groter die plekarea. Daarom is beeldvoorverwerking en beeldsegmentering noodsaaklike stappe om die beeldagtergrond uit te filter en die plekgedeelte uit te trek.

Aangesien die rooi komponent (R), groen komponent (G), en blou komponent (B) in die RGB-kleurruimte slegs die kleurverhouding van rooi, groen, en blou aandui en nie die helderheid van die beeld kan verteenwoordig nie, word elke beeldframe in die HSL-kleurruimte ontleed. HSL staan ​​vir Hue, Saturation, en Luminance onderskeidelik. Die HSL-komponente van 'n beeldframe word in Fig. 4 getoon. Volgens Fig. 4 kan ons bepaal dat die H of S komponent nie die plek van die agtergrond kan onderskei nie, terwyl die L komponent dit kan doen [4].

Soos uit Fig. 4 - c duidelik is, is die L-komponent van die plekgedeelte groter as dié van die agtergrond. Dus is drempelsegmentering 'n effektiewe metode om die plekgedeelte uit te trek. Die sleutel lê daarin om 'n geskikte L-komponentdrempel te kies. Hier gebruik ons Otsu se drempelmetode om die L-komponentdrempel te bereken [5]. Nadat Matlab-kodering vir Otsu se metode geïmplementeer is, word die optimale L-komponentdrempel bepaal as 216, en die segmentasieresultaat word in Fig. 5 - c getoon. Dit is duidelik dat die agtergrond gefilter is, met net die UV-plekgedeelte wat oorbly.

Soos in Fig. 5 - c getoon, is daar nog baie klein ruispunte behalwe die UV-plekgedeelte. Om hierdie probleem te hanteer, word wiskundige morfologiese bewerkings met 'n strukturele element in die vorm van 'n sirkel met 'n radius van vier pixels gebruik om hierdie ruispunte te verwyder [6]. Na die wiskundige morfologiese verwerking, word die resultaat in Fig. 5 - d getoon. Al die ruispunte is verwyder, en net die plekgedeelte bly oor. Ons definieer die aantal pixels in die plekgedeelte as die "facula-area" van hierdie UV-beeld.

Na die berekening van die facula-area vir opeenvolgende frames in 'n UV-video, kan ons die facula-area-kromme verkry. Die facula-area-kromme by 85% vochtigheid word in Fig. 6 getoon. Soos in Fig. 6 aangedui, fluctueer die facula-area binne 'n klein reeks, met groot plekke wat soms voorkom. Dus word drie parameters gedefinieer om die ontlaaistyd te karakteriseer: die gemiddelde facula-area, die intermitterende facula-area, en die herhalingsaantal van intermitterende facula's onderskeidelik [7]. Ons kies 100 opeenvolgende frames na die voorkoms van deelsontlaaiing as studieobjekte. Die gemiddelde facula-area is die gemiddelde van die areas van 100 frames' facula's. Die intermitterende facula-area is die gemiddelde van die areas van facula's wat groter is as die gemiddelde facula-area, terwyl die herhalingsaantal van intermitterende facula's die aantal facula's is met 'n area groter as die gemiddelde facula-area. Volgens Fig. 6 is die gemiddelde facula-area 665 pixels. Die intermitterende facula-area is 902 pixels. Die herhalingsaantal van intermitterende facula's is 32.

Eens die drie kenmerkparameters bereken is en die deelsontlaaiing (PD) hoeveelheid gelyktydig gemeet is, probeer ons om die PD-hoeveelheid deur middel van die kleinste-kwadrate ondersteuningsvektor-metode met hierdie drie UV-beeldparameters te bepaal.

Negentig monsters van UV-videos word gekies. Vir elke frame van hierdie monsters word drie UV-beeldparameters bereken, en die ooreenkomstige deelsontlaaiing (PD) hoeveelheid word deur die JFD3 PD-detektor opgeneem. Die insetargumente vir die vektormasjien word gekies as die gemiddelde facula-area, die intermitterende facula-area, die herhalingsaantal van intermitterende facula's, en die relatiewe vochtigheid. Die uitsetargument is die PD-hoeveelheid. Die Radiale Basisfunksie (RBF) word gekies as die kernfunksie. Na normalisering word 80 monsters gebruik vir opleiding. Both the kernel parameters and the punishment parameters of the vector machine are set to default values. The training result is depicted in Fig. 7.

Soos in Fig. 7 getoon, is die fout vergelyk met die gemeete PD-hoeveelheid vir die meeste opleidingsmonsters relatief klein. Echter, vir sommige monsters oorskry die fout 20%. Die Gemiddelde Kwadraat Fout (MSE) word soos volg bereken:

Om die Gemiddelde Kwadraat Fout (MSE) van die regressieresultaat te verminder en die akkuraatheid van die vektormasjien te verhoog, word 'n genetiese algoritme (GA) gebruik om die kernparameters en strafparameters te optimaliseer. [8 - 9]

Die terminasiestatus word ingestel op 100, en die populasiegrootte word ingestel op 20. Die optimaliseringsproses word in Fig. 8 getoon. Soos in Fig. 8 getoon, na 30 generasies evolusie, neem die MSE af van 0.07 tot 0.01, wat aandui dat die genetiese algoritme sy optimum bereik het. [10] Die geoptimaliseerde kern- en strafparameters is onderskeidelik 0.2861 en 82.65.

Na die optimalisering van die parameters deur middel van die genetiese algoritme (GA), word dieselfde 80 monsters heropleid, en die regressieresultaat word in Fig. 9 getoon. Soos in Fig. 9 te sien is, wys naby alle monsters 'n baie klein fout vergeleke met die gemeete deelsontlaaiing (PD) hoeveelheid. Die Gemiddelde Kwadraat Fout (MSE) is nou 10, wat betyds kleiner is as die waarde van 80 voor die parameteroptimalisering. Dit is dus duidelik dat die optimalisering van GA-parameters effektief die MSE van die regressieresultaat kan verminder en die akkuraatheid van die vektormasjien kan verhoog.

Die laaste 10 monsters word gebruik om 'n toets op die model uit te voer. Die regressieresultate word in Tabel 1 aangebied. Dit is duidelik te sien dat die fout tussen die regressieresultate en die werklike deelsontlaaiing (PD) hoeveelheid minder as 6.1% is. Hierdie bevinding dui daarop dat die getrainde model uitstekende veralgemeeningsvermoëns vertoon.

UV-beeldtegnologie word gebruik om die oppervlak-ontlaaiing van buitelike vakuüm skakelaarpostisolators te detecteer. Deur middel van die kleinste-kwadrate ondersteuningsvektor-metode word die verband tussen die facula-area in UV-beelde en die deelsontlaaiinghoeveelheid ondersoek, wat 'n nuwe benadering bied vir die isolasie-foutdiagnose van buitelike vakuüm skakelaars gebaseer op ultraviolette beeldvorming.

A. Beeldverwerking en Parameterdefinisie

Na die uitvoer van L-komponentdrempelsegmentering en wiskundige morfologiese bewerkings op UV-beelde, word die plekgedeelte van die UV-beeld uitgetrek, wat die berekening van die facula-area moontlik maak. Drie parameters word gedefinieer om die ontlaaistyd te kwantifiseer: die gemiddelde facula-area, die intermitterende facula-area, en die herhalingsaantal van intermitterende facula's.

B. Data-insameling en Analise

Eens UV-videos vasgevang is en die deelsontlaaiing (PD) hoeveelheid gelyktydig gemeet is, word die relatiewe vochtigheid en die drie UV-beeldkenmerkparameters as insetveranderlikes gebruik. Deur middel van regressie-analise deur die kleinste-kwadrate ondersteuningsvektor, saam met kernparameteroptimalisering deur 'n genetiese algoritme (GA), kan die PD-hoeveelheid akkuraat bepaal word.

C. Diagnostiese Akkuraatheid en Betekenis

Deur middel van regressie-analise om die verband tussen die isolatoroppervlak-ontlaaiinghoeveelheid en die UV-beeld facula-area te vestig, word gevind dat die PD-hoeveelheid wat slegs uit UV-beelde gediagnoseer word, 'n fout van minder as 6% het in vergelyking met die gemeete PD-hoeveelheid. Hierdie vlak van akkuraatheid voldoen aan die vereistes van praktiese toepassings en bied 'n nuwe nie-invasiewe metode vir die diagnose van buitelike isolasiefoute in buitelike vakuüm skakelaars gebaseer op ultraviolette beeldvorming.

Hierdie navorsing is gefinansieer deur die Nasionale Natuurwetenskaplike Fond van China en die Staatskundige Hooflaboratorium vir Elektriese Isolasie en Kragtoerusting. Die outeurs wil hul opregte dank uitspreek aan almal wat ondersteuning vir hierdie projek verskaf het.