Detekcija površinske razlade vanjske izolacije vanjskog vakuumskog prekidnika temeljena na ultraljubičastom snimanju

Vanjski vakuumski prekidaci (u daljnjem tekstu nazivani prekidacima) široko se koriste u distribucijskoj mreži zbog prednosti poput male veličine, lagane težine, otpornosti na požar i eksploziju, glatke operacije, niske buke, male otvorene kontaktne razmakne, kratkog luka, te lako održavanja. S povećanjem atmosferske zagađenja, u lošim vremenskim uvjetima poput gustom magle, kapljevina, kondenzacije ili taloženja leda, može doći do djelomičnog iscrpljenja (PD) na površini stupca izolatora prekidaca. To čak može dovesti do isparkanja, skraćujući životni vijek prekidaca i utjecajući na sigurno i stabilno funkcioniranje električnog sustava.

U ovom radu, vanjski stambeni visokonaponski vakuumski prekidac ZW32 - 12 (u daljnjem tekstu nazivani HV ZW32 - 12 prekidac) služi kao primjer, podvrgnut testiranju u različitim klimatskim uvjetima. Proces iscrpljenja na površini stupca izolatora ZW32 - 12 prekidaca snimat je UV kamera, dok se istodobno mjeri količina iscrpljenja. Nakon obrade slika UV snimaka, izvlače se karakteristični parametri za opisivanje svojstava tih slika. Zatim se količina iscrpljenja izračunava metodom najmanjih kvadrata podršnog vektorskog stroja, omogućujući kalibraciju UV slika. Ovo predstavlja novu nekontaktnu tehniku detekcije djelomičnog iscrpljenja prekidaca.

ZW32 - 12 prekidac je trofazni, 50Hz, 12kV AC vanjski distribucijski uređaj. Glavno se koristi za prekid i zatvaranje strujnog opterećenja, preopterećenja i strujnog kruga. Njegova struktura prikazana je na Slici 1.

Za istodobno snimanje UV slike iscrpljenja na površini stupca izolatora i mjerenje količine djelomičnog iscrpljenja (PD), dizajniran je sustav za testiranje iscrpljenja na površini izolatora, kao što je prikazano na Slici 2. Na Slici 2, T predstavlja naponski regulator, B je step-up transformator, R₁ je ogranični otpornik, a C₂ je spojni kondenzator, koji se koristi za uzorkovanje mjerenja PD.

Transformator korišten u sustavu je model YDWT - 10kVA/100kV, kao što je prikazano na Slici 3 - a. Koristi se za generiranje visokog napona potrebnog za izolator.

UV kamera OFIL Superb koristi se za snimanje UV slika iscrpljenja na površini izolatora, kao što je prikazano na Slici 3 - b. Testni uzorak je stupac izolatora sa ZW32 - 12 prekidaca, koji je bio u upotrebi tri godine, kako je prikazano na Slici 3 - c. Uzorak se postavlja unutar umjetne klimatske komore, gdje se relativna vlažnost može stabilno kontrolirati.

U ovom sustavu, metoda impulsnog toka se koristi za mjerenje količine djelomičnog iscrpljenja (PD). Kontrolna konzola upravlja naponskim regulatorom i transformatorom za generiranje željenog napona. Zatim se PD signal prenosi na detektor PD JFD - 3 putem spojnog kondenzatora i impedanci za detekciju.

Putem intermitentnog vlagozanja, relativna vlažnost unutar umjetne klimatske komore može se održavati na stabilnoj razini. Izolatori su izlagani naprezanju dva sata kako bi se potpuno navlажили. Zatim se na izolator primijeni napon od 12kV tijekom 5 minuta. Tijekom tog vremena, snimaju se UV slike, a mjeri se količina PD. Udaljenost snimanja UV kamere je 5 metara, kut je 0°, a osjetljivost je 110%. Ponavljaju se testovi na svakoj razini relativne vlažnosti, koja se kreće od 70% do 90%, s postupnim povećanjem od 5%.

 Proces obrade UV slika

UV kamera snima video, pa je potrebno obraditi frejmove kako bi se dobile uzastopne slike UV videa za daljnju analizu. Svaki slični frejm je RGB true-color slika [3]. Iscrpljenje na površini izolatora odraženo je na UV slici kao sjajna točka. Što je intenzitet iscrpljenja veći, to je veća površina točke. Stoga su ključni koraci obrade slika i segmentacija slike za filtriranje pozadine slike i izdvajanje dijela točke.

Budući da crvena (R), zelena (G) i plava (B) komponenta u RGB bojnom prostoru označavaju samo omjer crvene, zelene i plave boje i ne mogu predstaviti svjetlost slike, analiziramo svaki slični frejm u HSL bojnom prostoru. HSL označava boju (Hue), nasitost (Saturation) i svjetlost (Luminance). HSL komponente sličnog frejma prikazane su na Slici 4. Prema Slici 4, možemo zaključiti da H ili S komponenta ne može razlikovati točku od pozadine, dok L komponenta može to obaviti [4].

Kao što je vidljivo na Slici 4 - c, L komponenta dijela točke je veća od one pozadine. Stoga je pragova segmentacija učinkovita metoda za izdvajanje dijela točke. Ključ je u odabiru odgovarajućeg L-komponentskog praga. Ovdje koristimo Otsuovu metodu pragovanja za izračun L-komponentskog praga [5]. Nakon implementacije Matlab koda za Otsuovu metodu, optimalni L-komponentski prag određen je na 216, a rezultat segmentacije prikazan je na Slici 5 - c. Očito je da je pozadina filtrirana, ostavljajući samo dijelove UV točke.

Kao što je vidljivo na Slici 5 - c, osim dijela UV točke, prisutne su i mnoge male točke šuma. Za rješavanje toga, primjenjujemo matematičke morfološke operacije s strukturnim elementom u obliku kruga s polumjerom od 4 piksela kako bi se uklonile te točke šuma [6]. Nakon matematičke morfološke obrade, rezultat prikazan je na Slici 5 - d. Sve točke šuma su uklonjene, ostavljajući samo dijelove točke. Definiramo broj piksela u dijelu točke kao "površinu facule" ove UV slike.

Nakon izračuna površine facule za uzastopne frejmove u UV videu, možemo dobiti krivulju površine facule. Krivulja površine facule pri 85% vlažnosti prikazana je na Slici 6. Kao što pokazuje Slika 6, površina facule fluktuira u malom opsegu, s povremenim pojavljanjem velike točke. Stoga su definirani tri parametra za karakteriziranje intenziteta iscrpljenja: prosječna površina facule, intermitentna površina facule i broj ponavljanja intermitentne facule redom [7]. Odabiremo 100 uzastopnih frejmova nakon pojavljivanja djelomičnog iscrpljenja kao objekte studije. Prosječna površina facule je prosjek površina facula 100 frejmova. Intermitentna površina facule je prosjek površina facula koje su veće od prosječne površine facule, dok je broj ponavljanja intermitentne facule broj facula s površinom većom od prosječne površine facule. Prema Slici 6, prosječna površina facule je 665 piksela. Intermitentna površina facule je 902 piksela. Broj ponavljanja intermitentne facule je 32.

Nakon izračuna tri karakteristična parametra i istodobnog mjerenja količine djelomičnog iscrpljenja (PD), pokušavamo odrediti količinu PD pomoću ova tri UV parametra slike metodom najmanjih kvadrata podršnog vektorskog stroja.

Izabrano je 90 uzoraka UV videa. Za svaki frejm tih uzoraka, izračunati su tri UV parametra slike, a odgovarajuća količina djelomičnog iscrpljenja (PD) zapisa je JFD3 detektorom PD. Ulazni argumenti vektorskog stroja su prosječna površina facule, intermitentna površina facule, broj ponavljanja intermitentne facule i relativna vlažnost. Izlazni argument je količina PD. Radialna bazna funkcija (RBF) izabrana je kao jezgra funkcija. Nakon normalizacije, 80 uzoraka korištena je za trening. Parametri jezgre i kazneni parametri vektorskog stroja postavljeni su na zadane vrijednosti. Rezultat treninga prikazan je na Slici 7.

Kao što je vidljivo na Slici 7, za većinu uzoraka treninga, greška u usporedbi s izmjerenoj količinom PD je relativno mala. Međutim, za neke uzorke, greška prelazi 20%. Srednja kvadratna greška (MSE) izračunata je na sljedeći način:

Da bi se minimizirala srednja kvadratna greška (MSE) regresijskog rezultata i poboljšala preciznost vektorskog stroja, genetski algoritam (GA) koristi se za optimizaciju parametara jezgre i kaznenih parametara. [8 - 9]

Generacija terminacije postavljena je na 100, a veličina populacije na 20. Proces optimizacije prikazan je na Slici 8. Kao što pokazuje Slika 8, nakon 30 generacija evolucije, MSE pada s 0,07 na 0,01, što ukazuje da je genetski algoritam dostigao svoju optimalnu točku. [10] Optimizirani parametri jezgre i kazneni parametri su 0,2861 i 82,65 redom.

Nakon optimizacije parametara pomoću genetskog algoritma (GA), isti 80 uzoraka ponovno su prošli trening, a rezultat regresije prikazan je na Slici 9. Kao što je vidljivo na Slici 9, gotovo svi uzorci imaju vrlo malu grešku u usporedbi s izmjerenoj količinom djelomičnog iscrpljenja (PD). Srednja kvadratna greška (MSE) sada iznosi 10, što je značajno manje od vrijednosti 80 prije optimizacije parametara. Stoga je očito da optimizacija parametara GA može učinkovito smanjiti MSE regresijskog rezultata i poboljšati preciznost vektorskog stroja.

Zadnjih 10 uzoraka korištena je za testiranje modela. Rezultati regresije prikazani su u Tablici 1. Jasno se može vidjeti da je greška između rezultata regresije i stvarne količine djelomičnog iscrpljenja (PD) manja od 6,1%. To pokazuje da trenirani model ima odličnu sposobnost generalizacije.

Tehnologija UV snimanja koristi se za detekciju iscrpljenja na površini stupca izolatora vanjskih vakuumskih prekidaca. Veza između površine facule na UV slikama i količine djelomičnog iscrpljenja istražuje se metodom najmanjih kvadrata podršnog vektorskog stroja, pružajući novi pristup dijagnozi izolacijskih grešaka vanjskih vakuumskih prekidaca temeljen na ultraljubičastom snimanju.

A. Obrada slika i definicija parametara

Nakon provedbe pragove segmentacije L-komponente i matematičkih morfoloških operacija na UV slikama, izdvaja se dijelovi točke na UV slici, omogućujući izračun površine facule. Definirani su tri parametra za kvantifikaciju intenziteta iscrpljenja: prosječna površina facule, intermitentna površina facule i broj ponavljanja intermitentne facule.

B. Skupljanje i analiza podataka

Nakon snimanja UV videa i istodobnog mjerenja količine djelomičnog iscrpljenja (PD), relativna vlažnost i tri UV parametra slike koriste se kao ulazne varijable. Putem regresijske analize metodom najmanjih kvadrata podršnog vektorskog stroja, zajedno s optimizacijom parametara jezgre pomoću genetskog algoritma (GA), količina PD može se točno odrediti.

C. Preciznost dijagnoze i značaj

Provodeći regresijsku analizu kako bi se utvrdila veza između količine iscrpljenja na površini izolatora i površine facule na UV slici, utvrđeno je da količina PD dijagnosticirana samo na temelju UV slika ima grešku manju od 6% u usporedbi s izmjerenoj količinom PD. Taj nivo preciznosti zadovoljava zahtjeve praktične primjene i pruža novu neinvazivnu metodu za dijagnozu vanjskih izolacijskih grešaka vanjskih vakuumskih prekidaca temeljenih na ultraljubičastom snimanju.

Ovo istraživanje financirano je Nacionalnim prirodnim znanstvenim fondom Kine i Državnim ključnim laboratorijem za električnu izolaciju i električnu opremu. Autori iskreno zahvaljuju svima koji su pružili podršku ovom projektu.