Phát hiện phóng điện bề mặt của cách điện bên ngoài của cầu chì chân không ngoài trời dựa trên hình ảnh tia cực tím

Các cầu chì chân không ngoài trời (sau đây gọi tắt là cầu chì) được sử dụng rộng rãi trong mạng phân phối do các ưu điểm như kích thước nhỏ, trọng lượng nhẹ, chống cháy nổ, vận hành êm, tiếng ồn thấp, khoảng cách tiếp xúc mở nhỏ, thời gian hồ quang ngắn và dễ bảo trì. Khi ô nhiễm khí quyển ngày càng nghiêm trọng, trong điều kiện thời tiết xấu như sương mù dày đặc, mưa phùn, ngưng tụ hoặc tan băng, có khả năng xảy ra phóng điện cục bộ (PD) trên bề mặt cột cách điện của cầu chì. Điều này thậm chí có thể dẫn đến hiện tượng phóng điện, làm giảm tuổi thọ của cầu chì và ảnh hưởng đến hoạt động an toàn và ổn định của hệ thống điện.

Trong bài báo này, cầu chì ZW32 - 12 treo cột ngoài trời cao áp chân không (sau đây gọi tắt là cầu chì HV ZW32 - 12) được lấy làm ví dụ, trải qua các thử nghiệm trong nhiều điều kiện khí hậu khác nhau. Quá trình phóng điện bề mặt của cột cách điện ZW32 - 12 được chụp bằng máy ảnh UV, trong khi lượng phóng điện đồng thời được đo lường. Sau khi xử lý hình ảnh từ các hình ảnh UV, các thông số đặc trưng được trích xuất để mô tả các đặc điểm của các hình ảnh này. Sau đó, lượng phóng điện được tính toán bằng phương pháp máy vector hỗ trợ bình phương tối thiểu, cho phép hiệu chuẩn các hình ảnh UV. Đây đại diện cho một kỹ thuật phát hiện không tiếp xúc mới cho phóng điện cục bộ của cầu chì.

Cầu chì ZW32 - 12 là thiết bị phân phối điện ngoài trời ba pha, 50Hz, 12kV AC. Nó chủ yếu được sử dụng để cắt và đóng dòng tải, dòng quá tải và dòng ngắn mạch. Cấu trúc của nó được minh họa trong Hình 1.

Để đồng thời chụp hình ảnh UV của cột cách điện và đo lượng phóng điện cục bộ (PD), một hệ thống thử nghiệm phóng điện bề mặt cột cách điện đã được thiết kế, như được mô tả trong Hình 2. Trong Hình 2, T đại diện cho biến áp điều chỉnh, B là biến áp tăng áp, R₁ là điện trở giới hạn, và C₂ là tụ điện kết hợp, được sử dụng để lấy mẫu đo PD.

Biến áp được sử dụng trong hệ thống là mô hình YDWT - 10kVA/100kV, như được minh họa trong Hình 3 - a. Nó được sử dụng để tạo nguồn điện áp cao cần thiết cho cột cách điện.

Máy ảnh UV OFIL Superb được sử dụng để chụp hình ảnh UV của phóng điện bề mặt cột cách điện, như được hiển thị trong Hình 3 - b. Mẫu thử là cột cách điện từ cầu chì ZW32 - 12 đã được sử dụng trong ba năm, như được minh họa trong Hình 3 - c. Mẫu được đặt trong buồng khí hậu nhân tạo, nơi độ ẩm tương đối có thể được kiểm soát ổn định.

Trong hệ thống này, phương pháp dòng xung được áp dụng để đo lượng phóng điện cục bộ (PD). Bảng điều khiển kiểm soát biến áp điều chỉnh và biến áp để tạo ra điện áp mong muốn. Sau đó, tín hiệu PD được truyền đến bộ phát hiện PD JFD - 3 qua tụ điện kết hợp và trở kháng phát hiện.

Qua việc làm ẩm gián đoạn, độ ẩm tương đối trong buồng khí hậu nhân tạo có thể được duy trì ở mức ổn định. Các cột cách điện được phơi dưới điện áp trong hai giờ để đảm bảo chúng được ướt hoàn toàn. Sau đó, điện áp 12kV được áp dụng cho cột cách điện trong 5 phút. Trong thời gian này, hình ảnh UV được chụp và lượng PD được đo. Khoảng cách chụp của máy ảnh UV là 5 mét, với góc 0° và lợi ích 110%. Các thử nghiệm lặp lại được tiến hành ở mỗi mức độ ẩm tương đối, dao động từ 70% đến 90%, với bước tăng 5%.

 Quá trình xử lý hình ảnh UV

Máy ảnh UV ghi video, vì vậy việc xử lý khung hình là cần thiết để thu được các khung hình liên tiếp của video UV để phân tích thêm. Mỗi khung hình là một hình ảnh màu RGB thật [3]. Phóng điện bề mặt của cột cách điện được phản ánh trên hình ảnh UV dưới dạng điểm sáng. Càng mạnh mẽ phóng điện bề mặt, diện tích điểm sáng càng lớn. Do đó, việc tiền xử lý hình ảnh và phân đoạn hình ảnh là các bước cần thiết để lọc bỏ nền hình ảnh và trích xuất phần điểm sáng.

Do thành phần đỏ (R), thành phần xanh lá (G) và thành phần xanh dương (B) trong không gian màu RGB chỉ chỉ tỷ lệ màu đỏ, xanh lá và xanh dương và không thể biểu diễn độ sáng của hình ảnh, chúng tôi phân tích mỗi khung hình trong không gian màu HSL. HSL lần lượt là viết tắt của Màu sắc, Độ bão hòa và Độ sáng. Các thành phần HSL của khung hình được hiển thị trong Hình 4. Theo Hình 4, có thể thấy rằng thành phần H hoặc S không thể phân biệt điểm sáng khỏi nền, trong khi thành phần L có thể thực hiện phân biệt này [4].

Như có thể thấy từ Hình 4 - c, thành phần L của phần điểm sáng lớn hơn so với nền. Do đó, phân đoạn ngưỡng là phương pháp hiệu quả để trích xuất phần điểm sáng. Khó khăn chính nằm ở việc chọn ngưỡng thành phần L thích hợp. Ở đây, chúng tôi sử dụng phương pháp ngưỡng Otsu để tính toán ngưỡng thành phần L [5]. Sau khi thực hiện mã hóa Matlab cho phương pháp Otsu, ngưỡng thành phần L tối ưu được xác định là 216, và kết quả phân đoạn được trình bày trong Hình 5 - c. Có thể thấy rằng nền đã được lọc bỏ, chỉ còn lại phần điểm sáng UV.

Như được hiển thị trong Hình 5 - c, bên cạnh phần điểm sáng UV, vẫn còn nhiều điểm nhiễu nhỏ. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi áp dụng các phép toán hình thái học với yếu tố cấu trúc dạng hình tròn có bán kính 4 pixel để loại bỏ các điểm nhiễu này [6]. Sau khi xử lý hình thái học, kết quả được hiển thị trong Hình 5 - d. Tất cả các điểm nhiễu đã được loại bỏ, chỉ còn lại phần điểm sáng. Chúng tôi định nghĩa số pixel trong phần điểm sáng là "diện tích facula" của hình ảnh UV này.

Sau khi tính diện tích facula cho các khung hình liên tiếp trong video UV, chúng ta có thể thu được đường cong diện tích facula. Đường cong diện tích facula ở độ ẩm 85% được hiển thị trong Hình 6. Như Hình 6 cho thấy, diện tích facula dao động trong phạm vi nhỏ, với điểm sáng lớn xuất hiện thỉnh thoảng. Do đó, ba thông số được định nghĩa để mô tả cường độ phóng điện: diện tích facula trung bình, diện tích facula đứt quãng và số lần lặp lại của facula đứt quãng tương ứng [7]. Chúng tôi chọn 100 khung hình liên tiếp sau khi xảy ra phóng điện cục bộ làm đối tượng nghiên cứu. Diện tích facula trung bình là trung bình của diện tích facula của 100 khung hình. Diện tích facula đứt quãng là trung bình của diện tích facula lớn hơn diện tích facula trung bình, trong khi số lần lặp lại của facula đứt quãng là số facula có diện tích lớn hơn diện tích facula trung bình. Theo Hình 6, diện tích facula trung bình là 665 pixel. Diện tích facula đứt quãng là 902 pixel. Số lần lặp lại của facula đứt quãng là 32.

Sau khi tính toán ba thông số đặc trưng và đo đồng thời lượng phóng điện cục bộ (PD), chúng tôi cố gắng xác định lượng PD bằng cách sử dụng ba thông số hình ảnh UV này thông qua phương pháp máy vector hỗ trợ bình phương tối thiểu.

Chín mươi mẫu video UV được chọn. Đối với mỗi khung hình của các mẫu này, ba thông số hình ảnh UV được tính toán, và lượng phóng điện cục bộ (PD) tương ứng được ghi lại bởi bộ phát hiện PD JFD3. Các đối số đầu vào cho máy vector là diện tích facula trung bình, diện tích facula đứt quãng, số lần lặp lại của facula đứt quãng và độ ẩm tương đối. Đối số đầu ra là lượng PD. Hàm cơ sở Radial Basis Function (RBF) được chọn làm hàm nhân. Sau khi chuẩn hóa, 80 mẫu được sử dụng để huấn luyện. Các thông số nhân và thông số phạt của máy vector được đặt theo giá trị mặc định. Kết quả huấn luyện được hiển thị trong Hình 7.

Như Hình 7 cho thấy, đối với hầu hết các mẫu huấn luyện, lỗi so với lượng PD đo được là tương đối nhỏ. Tuy nhiên, đối với một số mẫu, lỗi vượt quá 20%. Lỗi Bình Phương Trung Bình (MSE) được tính như sau:

Để giảm thiểu Lỗi Bình Phương Trung Bình (MSE) của kết quả hồi quy và nâng cao độ chính xác của máy vector, thuật toán di truyền (GA) được sử dụng để tối ưu hóa các thông số nhân và thông số phạt. [8 - 9]

Thế hệ dừng được đặt là 100, và kích thước quần thể được đặt là 20. Quá trình tối ưu hóa được minh họa trong Hình 8. Như Hình 8 cho thấy, sau 30 thế hệ tiến hóa, MSE giảm từ 0,07 xuống 0,01, cho thấy thuật toán di truyền đã đạt đến điểm tối ưu. [10] Các thông số nhân và thông số phạt được tối ưu hóa là 0,2861 và 82,65 tương ứng.

Sau khi tối ưu hóa các thông số bằng thuật toán di truyền (GA), 80 mẫu giống nhau được huấn luyện lại, và kết quả hồi quy được trình bày trong Hình 9. Như có thể thấy từ Hình 9, gần như tất cả các mẫu đều có lỗi rất nhỏ so với lượng phóng điện cục bộ (PD) đo được. Lỗi Bình Phương Trung Bình (MSE) hiện tại là 10, nhỏ hơn đáng kể so với giá trị 80 trước khi tối ưu hóa thông số. Do đó, rõ ràng rằng việc tối ưu hóa các thông số GA có thể giảm hiệu quả MSE của kết quả hồi quy và nâng cao độ chính xác của máy vector.

Mười mẫu cuối cùng được sử dụng để kiểm tra mô hình. Kết quả hồi quy được trình bày trong Bảng 1. Có thể thấy rõ ràng rằng lỗi giữa kết quả hồi quy và lượng phóng điện cục bộ (PD) thực tế nhỏ hơn 6,1%. Điều này cho thấy mô hình đã được huấn luyện có khả năng tổng quát hóa tốt.

Công nghệ hình ảnh UV được sử dụng để phát hiện phóng điện bề mặt của cột cách điện cầu chì chân không ngoài trời. Mối quan hệ giữa diện tích facula trong hình ảnh UV và lượng phóng điện cục bộ được khám phá thông qua phương pháp máy vector hỗ trợ bình phương tối thiểu, cung cấp một phương pháp mới cho chẩn đoán sự cố cách điện của cầu chì chân không ngoài trời dựa trên hình ảnh tia cực tím.

A. Xử lý Hình Ảnh và Định Nghĩa Thông Số

Sau khi thực hiện phân đoạn ngưỡng thành phần L và các phép toán hình thái học trên hình ảnh UV, phần điểm sáng của hình ảnh UV được trích xuất, cho phép tính toán diện tích facula. Ba thông số được định nghĩa để định lượng cường độ phóng điện: diện tích facula trung bình, diện tích facula đứt quãng và số lần lặp lại của facula đứt quãng.

B. Thu Thập và Phân Tích Dữ Liệu

Sau khi ghi video UV và đo đồng thời lượng phóng điện cục bộ (PD), độ ẩm tương đối và ba thông số đặc trưng hình ảnh UV được sử dụng làm biến đầu vào. Thông qua phân tích hồi quy bằng máy vector hỗ trợ bình phương tối thiểu, cùng với việc tối ưu hóa thông số nhân bằng thuật toán di truyền (GA), lượng PD có thể được xác định chính xác.

C. Độ Chính Xác và Ý Nghĩa Chẩn Đoán

Bằng cách thực hiện phân tích hồi quy để xác lập mối quan hệ giữa lượng phóng điện bề mặt cột cách điện và diện tích facula của hình ảnh UV, đã tìm thấy rằng lượng PD được chẩn đoán chỉ từ hình ảnh UV có lỗi nhỏ hơn 6% so với lượng PD đo được. Mức độ chính xác này đáp ứng yêu cầu của ứng dụng thực tế và cung cấp một phương pháp không xâm lấn mới để chẩn đoán sự cố cách điện bên ngoài của cầu chì chân không ngoài trời dựa trên hình ảnh tia cực tím.

Nghiên cứu này được tài trợ bởi Quỹ Khoa học Tự nhiên Quốc gia Trung Quốc và Phòng thí nghiệm Quốc gia về Cách điện và Thiết bị Điện. Các tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành đến tất cả những người đã hỗ trợ cho dự án này.