Ауылшаруақы вакуумды арналған өнім түреткіштің сыртқы изоляциясының беттік электр жоюын ультрафиолеттік суреттәу əсасында анықтау

Ауылшаруа вакуумдық айналмалы аудандық түсірігіштер (төменде айналмалы деп аталады) олардың кішкентай өлшемі, жұмсақ массасы, жан-жарықтың болмауы, сейімді еңдеу, аз шуы, ачылған контакт аралығының кішілігі, кішкентай дуга уақыты және қолдау жөніндегі жеңілдігі себептерінен ауылшаруа желілерінде кеңінен қолданылады. Атмосфералық жаңартылу күшейетінше, тығыздық, жұмсақ, буыршақ және бұзаулар қозғалуы сыныпта айналмалының стойка диэлектригінің бетінде дербес түсіру (PD) болуы мүмкін. Бұл олардың флеш-ауысуына алып келуі мүмкін, айналмалылардың қызмет күнін қысқартып, электр энергиясы системасының деңгейлік және стабилді қызмет етуіне таасир етеді.

Бұл мақалада ZW32 - 12 ауылшаруа стойка қоюланатын жоғары напрямдагы вакуумдық айналмалы (төменде HV ZW32 - 12 айналмалы деп аталады) мысал ретінде әртүрлі абақтық шарттарда тестіленеді. ZW32 - 12 айналмалының стойка диэлектригінің бетіндегі түсіру процесі UV камерасы арқылы түсінірлер, ал оның түсіру мөлшері бірдей уақытта өлшенеді. UV суреттерінің суретті өңдеуінен кейін негізгі параметрлер шығарылып, суреттердің өзіндік қасиеттерін сипаттай алатын. Содан кейін нақтылау квадраттық поддердің машинасы әдісі арқылы түсіру мөлшері есептеледі, UV суреттерін калибровкалауға мүмкіндік береді. Бұл айналмалылардың дербес түсіруі үшін жаңа бейнесіз бақылау әдісін білдіреді.

ZW32 - 12 айналмалы үш фазалы, 50Гц, 12кВ ауылшаруа энергия тарату құрылғысы. Ол негізінен жүктік ағым, өте жүктік ағым және теңсіздік ағымдарын бөлу және жабу үшін қолданылады. Оның құрылымы 1-суретте көрсетілген.

Стойка диэлектригінің түсіру UV суретін және дербес түсіру (PD) мөлшерін бірдей уақытта өлшену үшін, диэлектриканың бетіндегі түсіру тесті құрылғысы құрастырылған, 2-суретте көрсетілген. 2-суретте T - напрям регуляторы, B - напрям арттыру трансформаторы, R₁ - шектейтін диод, C₂ - PD өлшемдері үшін пайдаланылатын байланыс конденсаторы. 

Системада қолданылатын трансформатор YDWT - 10кВА/100кВ модель, 3-суретте (a) көрсетілген. Ол диэлектриканың қажетті жоғары напрямды қалыптастыру үшін қолданылады.

OFIL Superb UV камера диэлектриканың бетіндегі түсіруді UV суреттері арқылы түсінеді, 3-суретте (b) көрсетілген. Тест үлгісі үш жыл ішінде қызмет көрген ZW32 - 12 айналмалының стойка диэлектригі, 3-суретте (c) көрсетілген. Үлгі тұрақты ысығын басқару мүмкін болатын жасалған абақтық камерада орналастырылады.

Бұл системада дербес түсіру (PD) мөлшерін өлшену үшін импульстік ағым әдісі қолданылады. Консоле напрям регуляторы мен трансформаторды басқарады, қажетті напрямды қалыптастырады. Содан кейін PD сигналы байланыс конденсаторы және өлшеу импедансы арқылы JFD - 3 PD детекторына өткізіледі.

Жасалған абақтық камерадағы ысығын тұрақты ұстау үшін аралық ысыту қолданылады. Диэлектрикалар 2 сағат бойы напрямға қостырылады, олардың толығымен ысытылуы үшін. Содан кейін диэлектриканың үш минутқа 12кВ напрям қостырылады. Бұл мерзімге UV суреттері түсініледі, PD мөлшері өлшенеді. UV камера 5 метр қашықтықтан, 0° бұрышпен, 110% көбейткішпен түсінеді. Аралық ысықтықтың әрбір деңгейінде 70% ден 90% ге дейін 5% арттыру процесімен қайталанатын тесттер жүргізіледі.

 UV суреттердің процессі

UV камера видеони түсінеді, сондықтан UV видеоның келесі кадрларын алу үшін кадр өңдеу қажет. Аралық кадр RGB нақты түстерінің суреті [3]. Диэлектриканың бетіндегі түсіру UV суретінде жарқырақ нүкте ретінде көрінетін. Беттегі түсіру қаншалықты күшті болса, соншалықты нүктенің ауданы үлкен болады. Сондықтан суретті алдын ала өңдеу және суретті бөлу маңызды кезеңдер болып табылады, суреттің фонды фильтрлеу және нүктенің бөлігін шығару үшін.

RGB түс кеңістігіндегі қызыл компонент (R), жасыл компонент (G) және көк компонент (B) тікелей красный, зелёный и синий цветов пропорции только указывают, но не могут отразить яркость изображения, поэтому анализируем каждый кадр в HSL цветовом пространстве. HSL обозначает Hue, Saturation и Luminance соответственно. Компоненты HSL кадра изображены на рисунке 4. Как видно из рисунка 4, компоненты H или S не могут отличить пятно от фона, тогда как компонент L может выполнить эту дискриминацию [4].

Как видно из рисунка 4-c, компонент L пятна больше, чем у фона. Поэтому пороговая сегментация является эффективным методом для выделения части пятна. Ключевым моментом здесь является выбор подходящего порогового значения компонента L. Здесь мы используем метод пороговой обработки Otsu для расчета порогового значения компонента L [5]. После реализации кода Matlab для метода Otsu оптимальное пороговое значение компонента L определено как 216, и результат сегментации представлен на рисунке 5-c. Очевидно, что фон был удален, оставив только часть УФ-пятна.

Как показано на рисунке 5-c, помимо части УФ-пятна, все еще есть много маленьких точек шума. Для решения этой проблемы применяются математические морфологические операции с круговым структурным элементом радиусом 4 пикселя, чтобы удалить эти точки шума [6]. После математической морфологической обработки результат показан на рисунке 5-d. Все точки шума были удалены, и осталась только часть пятна. Мы определяем количество пикселей в части пятна как "площадь факела" этого УФ-изображения.

После вычисления площади факела для последовательных кадров в УФ-видео можно получить кривую площади факела. Кривая площади факела при влажности 85% показана на рисунке 6. Как показано на рисунке 6, площадь факела колеблется в небольшом диапазоне, иногда появляется большое пятно. Поэтому для характеристики интенсивности разряда определены три параметра: средняя площадь факела, интермиттирующая площадь факела и количество повторений интермиттирующей площади факела соответственно [7]. Мы выбираем 100 последовательных кадров после возникновения частичного разряда в качестве объектов исследования. Средняя площадь факела - это среднее значение площадей факелов 100 кадров. Интермиттирующая площадь факела - это среднее значение площадей факелов, которые больше средней площади факела, а количество повторений интермиттирующей площади факела - это количество факелов, площадь которых больше средней площади факела. Согласно рисунку 6, средняя площадь факела составляет 665 пикселей. Интермиттирующая площадь факела составляет 902 пикселя. Количество повторений интермиттирующей площади факела составляет 32.

После вычисления трех характерных параметров и одновременного измерения количества частичного разряда (PD) мы пытаемся определить количество PD с помощью этих трех параметров УФ-изображения через метод наименьших квадратов поддержки векторной машины.

Выбрано 90 образцов УФ-видео. Для каждого кадра этих образцов вычисляются три параметра УФ-изображения, а соответствующее количество частичного разряда (PD) регистрируется детектором PD JFD3. Входные аргументы для векторной машины выбраны как средняя площадь факела, интермиттирующая площадь факела, количество повторений интермиттирующей площади факела и относительная влажность. Выходной аргумент - это количество PD. В качестве ядерной функции выбрана радиальная базисная функция (RBF). После нормализации 80 образцов используются для обучения. Параметры ядра и параметры наказания векторной машины установлены по умолчанию. Результат обучения показан на рисунке 7.

Как показано на рисунке 7, для большинства обучающих образцов ошибка по сравнению с измеренным количеством PD относительно мала. Однако для некоторых образцов ошибка превышает 20%. Среднеквадратичная ошибка (MSE) рассчитывается следующим образом:

Чтобы минимизировать среднеквадратичную ошибку (MSE) результата регрессии и повысить точность векторной машины, используется генетический алгоритм (GA) для оптимизации параметров ядра и наказания. [8 - 9]

Поколение завершения установлено на 100, а размер популяции - на 20. Процесс оптимизации показан на рисунке 8. Как показано на рисунке 8, после 30 поколений эволюции MSE снижается с 0,07 до 0,01, что указывает на то, что генетический алгоритм достиг своей оптимальной точки. [10] Оптимизированные параметры ядра и наказания составляют 0,2861 и 82,65 соответственно.

После оптимизации параметров с использованием генетического алгоритма (GA) те же 80 образцов переобучаются, и результат регрессии представлен на рисунке 9. Как видно из рисунка 9, почти все образцы демонстрируют очень маленькую ошибку по сравнению с измеренным количеством частичного разряда (PD). Среднеквадратичная ошибка (MSE) теперь составляет 10, что значительно меньше, чем значение 80 до оптимизации параметров. Таким образом, очевидно, что оптимизация параметров GA может эффективно снизить MSE результата регрессии и повысить точность векторной машины.

Последние 10 образцов используются для тестирования модели. Результаты регрессии представлены в таблице 1. Ясно видно, что ошибка между результатами регрессии и фактическим количеством частичного разряда (PD) составляет менее 6,1%. Это свидетельствует о том, что обученная модель демонстрирует отличную обобщающую способность.

Технология УФ-съемки используется для обнаружения поверхностного разряда стойковых изоляторов наружных вакуумных выключателей. Связь между площадью факела на УФ-изображениях и количеством частичного разряда исследуется с помощью метода наименьших квадратов поддержки векторной машины, предлагая новый подход к диагностике изоляционных дефектов наружных вакуумных выключателей на основе ультрафиолетового изображения.

A. Обработка изображений и определение параметров

После выполнения пороговой сегментации компонента L и математических морфологических операций на УФ-изображениях, выделяется часть пятна на УФ-изображении, что позволяет вычислить площадь факела. Определены три параметра для количественной оценки интенсивности разряда: средняя площадь факела, интермиттирующая площадь факела и количество повторений интермиттирующей площади факела.

B. Сбор и анализ данных

После захвата УФ-видео и одновременного измерения количества частичного разряда (PD), относительная влажность и три параметра характеристик УФ-изображения используются в качестве входных переменных. Через регрессионный анализ с помощью метода наименьших квадратов поддержки векторной машины, а также оптимизацию параметров ядра с помощью генетического алгоритма (GA), количество PD можно точно определить.

C. Диагностическая точность и значимость

Путем проведения регрессионного анализа для установления связи между количеством поверхностного разряда изолятора и площадью факела его УФ-изображения, было обнаружено, что количество PD, диагностируемое исключительно по УФ-изображениям, имеет ошибку менее 6% по сравнению с измеренным количеством PD. Этот уровень точности удовлетворяет требованиям практических применений и предоставляет новый неинвазивный метод диагностики внешних изоляционных дефектов наружных вакуумных выключателей на основе ультрафиолетового изображения.

Это исследование финансировалось Национальным естественно-научным фондом Китая и Государственной ключевой лабораторией электроизоляции и электрооборудования. Авторы выражают искреннюю благодарность всем, кто оказал поддержку этому проекту.