Detekce povrchového výboje vnější izolace venkovního vakuumového vypínače založená na ultrafialovém zobrazení

Venkovní vakuumové vypínače (dále jen vypínače) jsou široce používány v distribuční síti díky svým výhodám, jako je malá velikost, nízká hmotnost, odolnost proti požárům a výbuchům, plynulá práce, nízký hluk, malý rozestup otevřených kontaktů, krátká doba oblouku a snadná údržba. S rostoucím znečištěním ovzduší dochází v nepříznivých povětrnostních podmínkách, jako jsou husté mlhy, mračny, kondenzace nebo tání ledu, k tomu, že na povrchu stojanového izolátoru vypínače může docházet k částečnému výboji (PD), což může vést dokonce k přechodům, zkracujícím životnost vypínačů a ovlivňujícím bezpečnou a stabilní operaci elektrického systému.

V této práci se jako příklad používá venkovní stojanový vysokonapěťový vakuumový vypínač ZW32 - 12 (dále jen HV ZW32 - 12 vypínač), který prochází testy v různých klimatických podmínkách. Proces povrchového výboje stojanového izolátoru ZW32 - 12 vypínače je zachycen UV kamerou, zatímco jeho množství výboje je zároveň měřeno. Po zpracování UV obrazů jsou extrahovány charakteristické parametry, které popisují vlastnosti těchto obrazů. Následně je množství výboje vypočítáno pomocí metody nejmenších čtverců s podporou vektorového stroje, umožňující kalibraci UV obrazů. Toto představuje novou netečnou detekční techniku pro částečný výběžek vypínačů.

ZW32 - 12 vypínač je třífázové, 50Hz, 12kV AC venkovní distribuční zařízení. Je primárně používán k přerušení a uzavření proudů zátěže, přetížení a krátkého spojení. Jeho struktura je znázorněna na obr. 1.

Pro současné zachycení UV obrazu povrchového výboje stojanového izolátoru a měření množství částečného výboje (PD) byl navržen systém pro testování povrchového výboje izolátoru, jak je znázorněno na obr. 2. Na obr. 2 znamená T napěťový stabilizátor, B je transformátor pro zvýšení napětí, R₁ je omezový odpor a C₂ je koppelový kondenzátor, který je použit pro vzorkování měření PD.

Transformátor použitý v systému je model YDWT - 10kVA/100kV, jak je znázorněno na obr. 3 - a. Je používán k generování vysoce napěťového zdroje potřebného pro izolátor.

K zachycení UV obrazů povrchového výboje izolátoru se používá OFIL Superb UV kamera, jak je znázorněno na obr. 3 - b. Testovací vzorek je stojanový izolátor ze ZW32 - 12 vypínače, který byl v provozu tři roky, jak je znázorněno na obr. 3 - c. Vzorek je umístěn v umělé klimatické komoře, kde lze relativní vlhkost stabilně kontrolovat.

V tomto systému se k měření množství částečného výboje (PD) používá pulsní proudová metoda. Konzole ovládá napěťový stabilizátor a transformátor, aby vytvořila požadované napětí. Následně je signál PD předán detektoru PD JFD - 3 prostřednictvím koppelového kondenzátoru a detekčního impedancí.

Pomocí intermitentního zvlhčování lze udržovat relativní vlhkost v umělé klimatické komoře na stabilní úrovni. Izolátory jsou vystaveny napětí po dobu dvou hodin, aby byly důkladně nasáklé. Poté se na izolátor aplikuje napětí 12kV po dobu 5 minut. Během tohoto období jsou zachyceny UV obrazy a měřeno množství PD. Vzdálenost natáčení UV kamery je 5 metrů, úhel 0° a zisk 110%. Opakované testy jsou prováděny na každé úrovni relativní vlhkosti, která se pohybuje od 70% do 90%, s postupným zvyšováním o 5%.

 Zpracování UV obrazů

UV kamera zachytí video, takže je nutné zpracovat snímky, abychom získali následné snímky UV videa pro další analýzu. Každý snímek je RGB pravdivě barevný obraz [3]. Povrchový výběžek izolátoru se na UV obraze odráží jako jasný bod. Čím intenzivnější je povrchový výběžek, tím větší je plocha bodu. Proto jsou klíčové kroky předzpracování obrazu a segmentace obrazu k vyfiltrování pozadí obrazu a extrahování části s bodem.

Protože červená složka (R), zelená složka (G) a modrá složka (B) v barevném prostoru RGB pouze označují poměr červené, zelené a modré barvy a nemohou reprezentovat jas obrazu, analyzujeme každý snímek v barevném prostoru HSL. HSL znamená Hue, Saturation a Luminance. HSL složky snímku jsou znázorněny na obr. 4. Podle obr. 4 můžeme určit, že složka H nebo S není schopna rozlišit bod od pozadí, zatímco složka L může provést toto rozlišení [4].

Jak je vidět na obr. 4 - c, složka L části s bodem je větší než složka pozadí. Proto je prahové segmentace efektivní metodou pro extrakci části s bodem. Klíčovým faktorem je volba vhodného prahu složky L. Zde používáme Otsuovu prahovou metodu pro výpočet prahu složky L [5]. Po implementaci Matlab kódu pro Otsuovu metodu byl optimální prah složky L stanoven na 216 a výsledek segmentace je prezentován na obr. 5 - c. Je zřejmé, že bylo vyfiltrováno pozadí a zůstala pouze část s UV bodem.

Jak je vidět na obr. 5 - c, kromě části s UV bodem zde stále existuje mnoho malých šumových bodů. Abychom se těchto bodů zbavili, použijeme matematické morfologické operace s strukturálním prvkem ve tvaru kruhu o poloměru 4 pixelů k odstranění těchto šumových bodů [6]. Po matematickém morfologickém zpracování je výsledek znázorněn na obr. 5 - d. Všechny šumové body byly odstraněny a zůstala pouze část s bodem. Definujeme počet pixelů v části s bodem jako "oblast faculy" tohoto UV obrazu.

Po výpočtu oblasti faculy pro následné snímky v UV videu můžeme získat křivku oblasti faculy. Křivka oblasti faculy při 85% vlhkosti je znázorněna na obr. 6. Jak ukazuje obr. 6, oblast faculy kolísá v malém rozmezí s občas vyskytujícím se velkým bodem. Proto jsou definovány tři parametry pro charakterizaci intenzity výboje: průměrná oblast faculy, intermitentní oblast faculy a opakování intermitentních oblastí faculy [7]. Vybereme 100 následujících snímků po výskytu částečného výboje jako objekty studie. Průměrná oblast faculy je průměr oblastí 100 snímků. Intermitentní oblast faculy je průměr oblastí, které jsou větší než průměrná oblast faculy, zatímco opakování intermitentních oblastí faculy je počet oblastí, které jsou větší než průměrná oblast faculy. Podle obr. 6 je průměrná oblast faculy 665 pixelů. Intermitentní oblast faculy je 902 pixelů. Opakování intermitentních oblastí faculy je 32.

Jakmile jsou vypočteny tři charakteristické parametry a synchronně změřeno množství částečného výboje (PD), pokusíme se určit množství PD pomocí těchto tří parametrů UV obrazu pomocí metody nejmenších čtverců s podporou vektorového stroje.

Bylo vybráno 90 vzorků UV videí. Pro každý snímek těchto vzorků byly vypočteny tři parametry UV obrazu a odpovídající množství částečného výboje (PD) bylo zaznamenáno detektorem PD JFD3. Vstupní argumenty pro vektorový stroj byly zvoleny jako průměrná oblast faculy, intermitentní oblast faculy, opakování intermitentních oblastí faculy a relativní vlhkost. Výstupní argumentem je množství PD. Byla zvolena radiální bázová funkce (RBF) jako jádrová funkce. Po normalizaci byly 80 vzorků využity k tréninku. Parametry jádra a trestné parametry vektorového stroje byly nastaveny na výchozí hodnoty. Výsledek tréninku je znázorněn na obr. 7.

Jak je vidět na obr. 7, pro většinu tréninkových vzorků je chyba ve srovnání s naměřeným množstvím PD relativně malá. Pro některé vzorky však přesahuje 20%. Chyba střední kvadratické (MSE) je vypočtena následovně:

Aby byla minimalizována střední kvadratická chyba (MSE) regresního výsledku a zlepšena přesnost vektorového stroje, je použita genetická algoritma (GA) k optimalizaci parametrů jádra a trestných parametrů. [8 - 9]

Generace ukončení byla nastavena na 100 a velikost populace na 20. Proces optimalizace je znázorněn na obr. 8. Jak je vidět na obr. 8, po 30 generacích evoluce klesá MSE z 0,07 na 0,01, což naznačuje, že genetická algoritma dosáhla svého optimálního bodu. [10] Optimalizované parametry jádra a trestné parametry jsou 0,2861 a 82,65.

Po optimalizaci parametrů pomocí genetické algoritmy (GA) byly stejné 80 vzorky znovu trénovány a výsledek regrese je prezentován na obr. 9. Jak je vidět na obr. 9, téměř všechny vzorky mají velmi malou chybu ve srovnání s naměřeným množstvím částečného výboje (PD). Střední kvadratická chyba (MSE) je nyní 10, což je výrazně menší než hodnota 80 před optimalizací parametrů. Je zřejmé, že optimalizace parametrů GA může efektivně snížit MSE regresního výsledku a zlepšit přesnost vektorového stroje.

Posledních 10 vzorků bylo použito k testování modelu. Výsledky regrese jsou prezentovány v tabulce 1. Je zřejmé, že chyba mezi výsledky regrese a skutečným množstvím částečného výboje (PD) je nižší než 6,1 %. Tento výsledek naznačuje, že trénovaný model má vynikající zobecněcí schopnost.

Technologie UV snímání je využívána k detekci povrchového výboje stojanových izolátorů venkovních vakuumových vypínačů. Pomocí metody nejmenších čtverců s podporou vektorového stroje se zkoumá vztah mezi oblastí faculy v UV obrazech a množstvím částečného výboje, nabízející nový přístup k diagnostice poruch izolace venkovních vakuumových vypínačů založený na ultrafialovém snímání.

A. Zpracování obrazu a definice parametrů

Po provedení prahové segmentace složky L a matematických morfologických operací na UV obrazech je extrahována část s bodem UV obrazu, umožňující výpočet oblasti faculy. Jsou definovány tři parametry pro kvantifikaci intenzity výboje: průměrná oblast faculy, intermitentní oblast faculy a opakování intermitentních oblastí faculy.

B. Získávání dat a analýza

Jakmile jsou zachycena UV videa a synchronně změřeno množství částečného výboje (PD), jsou relativní vlhkost a tři parametry charakteristik UV obrazu použity jako vstupní proměnné. Pomocí regresní analýzy prostřednictvím metody nejmenších čtverců s podporou vektorového stroje, spolu s optimalizací parametrů jádra pomocí genetické algoritmy (GA), lze přesně určit množství PD.

C. Diagnostická přesnost a význam

Provádění regresní analýzy pro stanovení vztahu mezi množstvím povrchového výboje izolátoru a oblastí faculy UV obrazu ukazuje, že množství PD diagnostikované pouze z UV obrazů má chybu nižší než 6 % ve srovnání s naměřeným množstvím PD. Tato úroveň přesnosti splňuje požadavky praktické aplikace a poskytuje novou netečnou metodu pro diagnostiku vnějších poruch izolace venkovních vakuumových vypínačů založenou na ultrafialovém snímání.

Tento výzkum byl financován Národní přírodovědeckou nadací Číny a Státním klíčovým laboratoří elektroizolačních a elektrických zařízení. Autoři by rádi vyjádřili upřímnou vděčnost všem, kteří tomuto projektu poskytli podporu.