Детекция на повърхностни разряди на външната изолация на откритите вакуумни прекъсвачи с използване на ултравиолетово изображение

Наредните вакуумни прекъсвачи (впредището се наричат прекъсвачи) са широко използвани в разпределителната мрежа поради своите предимства като малки размери, лекост, пожаробезопасност, взривобезопасност, гладка работа, нисък шум, малко отворено контактно разстояние, кратко време на дъга и лесна поддръжка. С увеличаването на атмосферното замърсяване, при неблагоприятни метеорологични условия като гъста мъгла, дъждове, кондензация или топене на лед, възможно е да се появи частично изпускане (PD) по повърхността на стойлния изолатор на прекъсвача. Това може дори да доведе до пробиви, които съкращават срока на ползване на прекъсвачите и засягат безопасната и стабилна работа на електроенергийната система.

В тази статия, като пример се използва ZW32 - 12 на открито-столбов превключвател за високо напрежение (впредището се нарича HV ZW32 - 12 прекъсвач), който се подлага на тестове в различни климатични условия. Процесът на повърхностното изпускане на стойлния изолатор на ZW32 - 12 прекъсвач се фиксира с UV камерата, докато количеството на изпускане се измерва едновременно. След обработката на UV изображенията, се извличат характерни параметри, които описват чертите на тези изображения. След това, количеството на изпускане се изчислява чрез метода на най-малките квадрати с подкрепящ машинен вектор, позволявайки калибрирането на UV изображенията. Това представлява нова техника за безконтактен детекция на частично изпускане на прекъсвачите.

ZW32 - 12 прекъсвач е трифазен, 50Hz, 12kV AC на открито устройство за разпределение на електроенергия. Неговата основна функция е да прекъсва и затваря тока на нагрузка, тока при прехлабване и тока при кратко свързване. Неговата структура е показана на фиг. 1.

За да се фиксира едновременно UV изображението на повърхностното изпускане на стойлния изолатор и да се измери количеството на частично изпускане (PD), е проектирана система за тестове на повърхностното изпускане на изолатор, както е показано на фиг. 2. На фиг. 2, T представя регулатора на напрежението, B е повишаващият трансформатор, R₁ е ограничителния резистор, а C₂ е съединителния кондензатор, който се използва за пробиране на PD измерването. 

Трансформаторът, използван в системата, е модел YDWT - 10kVA/100kV, както е показано на фиг. 3 - а. Той се използва за генериране на необходимия висок напрежение за изолатора.

OFIL Superb UV камерата се използва за фиксиране на UV изображенията на повърхностното изпускане на изолатора, както е показано на фиг. 3 - b. Пробният образец е стойлния изолатор от ZW32 - 12 прекъсвач, който е бил в употреба три години, както е показано на фиг. 3 - c. Образецът е поставен в изкуствена климатична камера, където относителната влажност може да бъде стабилно контролирана.

В тази система, методът на импулсният ток се приема за измерване на количеството на частично изпускане (PD). Конзолата контролира регулатора на напрежението и трансформатора, за да създаде желаното напрежение. След това, сигналът на PD се предава до детектора на PD JFD - 3 чрез съединителен кондензатор и детектращ импеданс.

Чрез интермитентна увлажнение, относителната влажност в изкуствената климатична камера може да бъде поддържана на стабилно ниво. Изолаторите са изложени на напрежение за два часа, за да се осигури, че са напълно намокрени. След това, 12kV напрежение се прилага към изолатора за 5 минути. По време на този период, UV изображенията се фиксират, а количеството на PD се измерва. Разстоянието за снимане на UV камерата е 5 метра, с ъгъл 0° и усиление 110%. Повторни тестове се провеждат на всяко ниво на относителна влажност, което варира от 70% до 90%, с процес на повишаване с 5%.

 Процес на обработка на UV изображения

UV камерата фиксира видео, така че е необходимо обработване на кадри, за да се получи последователни кадри от UV видеото за допълнителен анализ. Всеки кадър на изображение е RGB истинска цветна картина [3]. Повърхностното изпускане на изолатора се отразява на UV изображението като ярка точка. Колкото по-интензивно е повърхностното изпускане, толкова по-голяма е площта на точката. Затова, предварителната обработка на изображението и сегментацията на изображението са важни стъпки, за да се филтрира фонът на изображението и да се извлече частта с точка.

Тъй като компонентите червен (R), зелен (G) и син (B) в RGB цветното пространство само показват цветната пропорция на червено, зелено и синьо и не могат да представят яркостта на изображението, анализираме всеки кадър на изображението в HSL цветното пространство. HSL означава Hue, Saturation и Luminance съответно. Компонентите HSL на кадър на изображението са показани на фиг. 4. Според фиг. 4, можем да определим, че компонентите H или S не могат да различат точката от фона, докато компонентът L може да извърши това разграничение [4].

Както се вижда от фиг. 4 - c, компонентът L на частта с точка е по-голям от този на фона. Затова, пороговата сегментация е ефективен метод за извличане на частта с точка. Ключовият момент е изборът на подходящ порогов компонент L. Тук използваме метода на Оцу за изчисляване на пороговия компонент L [5]. След изпълнение на Matlab код за метода на Оцу, оптималният порогов компонент L се определя на 216, а резултатът от сегментацията е показан на фиг. 5 - c. Еднообразно, фонът е филтриран, оставяйки само частта с UV точка.

Както се вижда на фиг. 5 - c, освен частта с UV точка, все още има много малки точки на шум. За справяне с това, прилагаме математически морфологични операции с конструктивен елемент във формата на окръжност с радиус 4 пиксела, за да се премахнат тези точки на шум [6]. След математическата морфологична обработка, резултатът е показан на фиг. 5 - d. Всички точки на шум са премахнати, и остава само частта с точка. Дефинираме броя на пикселите в частта с точка като "площ на факела" на това UV изображение.

След изчисляването на площта на факела за последователни кадри в UV видео, можем да получим кривата на площта на факела. Кривата на площта на факела при 85% влажност е показана на фиг. 6. Както се вижда на фиг. 6, площта на факела варира в малък диапазон, с поява на голяма точка понякога. Затова, трите параметра се дефинират, за да характеризират интензитета на изпускането: средната площ на факела, преразходна площ на факела и броят на повторенията на преразходна площ на факела съответно [7]. Избираме 100 последователни кадри след възникването на частично изпускане като обекти на изучаване. Средната площ на факела е средната стойност на площите на факела на 100 кадра. Преразходната площ на факела е средната стойност на площите на факела, които са по-големи от средната площ на факела, докато броят на повторенията на преразходна площ на факела е броят на факелите с площ, по-голяма от средната площ на факела. Според фиг. 6, средната площ на факела е 665 пиксела. Преразходната площ на факела е 902 пиксела. Броят на повторенията на преразходна площ на факела е 32.

След като се изчислят трите характерни параметра и се измери количеството на частично изпускане (PD) едновременно, опитваме да определим количеството на PD чрез тези три UV параметра на изображението чрез метода на най-малките квадрати с подкрепящ машинен вектор.

Избират се 90 образца от UV видеа. За всеки кадър от тези образци се изчисляват три UV параметра на изображението, а съответното количество на частично изпускане (PD) се записва от детектора на PD JFD3. Аргументите за вход за машинния вектор се избират като средната площ на факела, преразходната площ на факела, броят на повторенията на преразходна площ на факела и относителната влажност. Аргументът за изход е количеството на PD. Функцията Radial Basis Function (RBF) се избира като ядрева функция. След нормализация, 80 образца се използват за обучение. Ядревите параметри и параметрите за наказание на машинния вектор се задават на стандартни стойности. Резултатът от обучението е показан на фиг. 7.

Както се вижда на фиг. 7, за повечето образци за обучение, грешката в сравнение с измереното количество на PD е относително малка. Обаче, за някои образци, грешката надвишава 20%. Средната квадратична грешка (MSE) се изчислява по следния начин:

За минимизиране на средната квадратична грешка (MSE) на резултата от регресията и подобряване на точността на машинния вектор, се използва генетичен алгоритъм (GA) за оптимизиране на ядревите параметри и параметрите за наказание. [8 - 9]

Генерацията за прекъсване се задава на 100, а размерът на популацията се задава на 20. Процесът на оптимизация е показан на фиг. 8. Както се вижда на фиг. 8, след 30 поколения еволюция, MSE намалява от 0.07 до 0.01, което сочи, че генетичният алгоритъм е достигнал оптималната си точка. [10] Оптимизираните ядреви и параметри за наказание са 0.2861 и 82.65 съответно.

След оптимизирането на параметрите чрез генетичен алгоритъм (GA), същите 80 образци се преподготовяват, а резултатът от регресията е показан на фиг. 9. Както се вижда на фиг. 9, почти всички образци показват много малка грешка в сравнение с измереното количество на частично изпускане (PD). Средната квадратична грешка (MSE) сега е 10, което е значително по-малко от стойността 80 преди оптимизирането на параметрите. Затова, е очевидно, че оптимизирането на параметрите на GA може ефективно да намали MSE на резултата от регресията и да подобри точността на машинния вектор.

Последните 10 образци се използват за провеждане на тест на модела. Резултатите от регресията са показани в таблица 1. Може ясно да се види, че грешката между резултатите от регресията и реалното количество на частично изпускане (PD) е по-малка от 6.1%. Това показва, че обученият модел демонстрира отлична обобщаваща способност.

Технологията за UV изображения се използва за детектиране на повърхностното изпускане на стойлните изолатори на вакуумни прекъсвачи на открито. Връзката между площта на факела в UV изображенията и количеството на частично изпускане се изследва чрез метода на най-малките квадрати с подкрепящ машинен вектор, предлагайки нов подход за диагностика на дефекти на изолацията на вакуумни прекъсвачи на открито, базиран на ултравиолетово изображение.

A. Обработка на изображения и дефиниция на параметри

След извършване на порогова сегментация на компонента L и математически морфологични операции върху UV изображенията, се извлича частта с точка на UV изображението, позволявайки изчисляването на площта на факела. Три параметра се дефинират, за да квантифицират интензитета на изпускането: средната площ на факела, преразходната площ на факела и броят на повторенията на преразходна площ на факела.

B. Придобиване на данни и анализ

След като UV видеа се фиксират и количеството на частично изпускане (PD) се измерва едновременно, относителната влажност и трите UV параметра на изображението се използват като входни променливи. Чрез регресионен анализ чрез метода на най-малките квадрати с подкрепящ машинен вектор, заедно с оптимизация на ядревите параметри чрез генетичен алгоритъм (GA), количеството на PD може да бъде точно определено.

C. Диагностична точност и значение

Чрез извършване на регресионен анализ за установяване на връзката между количеството на повърхностното изпускане на изолатора и площта на факела в UV изображението, се установява, че количеството на PD, диагностицирано само чрез UV изображения, има грешка по-малка от 6% в сравнение с измереното количество на PD. Този ниво на точност удовлетворява изискванията на практически приложения и предоставя нов невазивен метод за диагностика на външни дефекти на изолацията на вакуумни прекъсвачи на открито, базиран на ултравиолетово изображение.

Това изследване е финансирано от Националния фонд за природни науки на Китай и Государствената ключова лаборатория по електрическа изолация и оборудване за енергетика. Авторите искрено благодарят на всички, които са оказали подкрепа за този проект.