避雷器在线监测及专家诊断系统数学模型

费传鹤，许 蕾

(国网六安供电公司，安徽 六安 237006)

0 前言

设备的在线监测能利用工频运行电压对高压设备绝缘状况进行试验，可以大大提高试验的真实性与灵敏度，避免了仅靠定期离线检测的不足。随着电子测试技术的进步以及管理水平的提高，对于电力系统的健康状况的判断和维护，已经从预防性检修逐步向状态检修和预知检修的方向发展。在众多的电气设备中，对于容性设备，其绝缘状况的监测主要基于对其电容量、介质损耗值的监测和绝缘电阻。避雷器作为广泛普遍使用的容性设备，在电力保护系统中起着至关重要的作用［1］。

近年来，金属氧化物避雷器(下文简称MOA)以其优异的技术性能逐渐取代了其他类型的避雷器，成为电力系统的主要保护设备。由于MOA没有放电间隙，氧化锌电阻片长期承受运行电压，并有泄漏电流不断流过MOA各个串联电阻片，这个电流的大小取决于MOA热稳定和电阻片的老化程度。如果MOA在动作负载下发生劣化，将会使正常对地绝缘水平降低，泄漏电流增大，直至发展成为MOA的击穿损坏。所以监测运行中MOA的工作情况，正确判断其质量状况是非常必要的。MOA的质量如果存在问题，那么通过MOA电阻片的泄漏电流将逐渐增大，因此，可以把测量MOA的泄漏电流作为监测MOA质量状况的一种重要手段。文章主要以氧化锌避雷器在线监测诊断为例介绍容性设备绝缘在线监测诊断系统［2］。

1 基本原理

如图1所示，流过氧化锌避雷器的总泄漏电流Ix可分为阻性电流Ir与容性电流Ic两部分，其中容性电流为主要部分，阻性电流仅占总泄漏电流的10% ～20%左右，通常MOA老化时，容性电流的变化量很小，阻性电流相对变化较大。因此总泄漏电流和容性电流的变化不容易发现避雷器的缺陷和老化情况，而使用阻性电流分量变化作为判断金属氧化物阀片老化程度的主要依据。

采用谐波分析法和补偿法相结合的方法，首先由电流互感器(CT)和电压互感器(PT)获得总泄漏电流Ix和母线电压Ux，然后利用基于数字软件方法的谐波分析法，通过傅里叶变换求得总泄漏电流的基波分量Ix1及总泄漏电流的基波分量与母线电压之间的相角差，由于总泄漏电流基波分量Ix1在母线电压Ux上的投影就是阻性电流的基波分量Ir1，即Ir1=Ix1cosΦUI，其向量图如图2所示，利用补偿法对总泄漏电流的容性分量进行补偿，由此可精确测得总泄漏电流Ix及其阻性电流基波分量 Ir1［3］。

2 数据采集系统

智能化数字式MOA在线监测及专家诊断系统的总体结构如图3所示，包括在线监测仪和专家诊断系统两部分，其中在线监测仪主要由信号采样单元、信号调理单元和数据处理通信单元组成，完成对MOA状态参数进行在线高精度测量。其结构框图如图4所示。

在线监测仪的信号调理单元主要作用是减少外界信号干扰，提高信噪比。在线监测仪的数据处理通信单元主要由A/D转换模块、CPU模块、通信模块等组成，调理后的电压和电流信号同时送入A/D转换芯片，将总泄漏电流有效值、总泄漏电流的基波值及总泄漏电流的基波与母线电压的相角差送入CPU进行运算处理。温湿度传感器将采集到的现场的温湿度值送入单片机，最后将总泄漏电流有效值、总泄漏电流的基波有效值、避雷器动作次数及动作时间和现场温湿度由液晶模块显示出来，并将这些数据通过RS-485总线上传至后台上位机［4］。

通过上述方法可以测得氧化锌避雷器的泄露电流值，可以较为直观地判断避雷器的运行状况。然而，实际运行过程中，诸多外加因素会对避雷器泄漏电流大小造成影响。

3 数学建模

避雷器经过长期的带电运行之后会出现老化的情况，如果继续运行，会对电网安全造成巨大的安全隐患，这其中存在一个如何对避雷器健康状态进行评估的问题。避雷器老化的时候，泄漏电流会明显增大。众所周知，影响避雷器泄漏电流大小的因素有很多，单一根据泄漏电流的增大判断避雷器是否老化具有一定的局限性。对避雷器健康状况的评估，应该结合众多影响因素对其做出判断。

结合现场实际应用，对避雷器环境温度值及系统电压进行监测。针对温度对避雷器泄漏电流大小的影响做出数学模型，得出正常运行下泄漏电流大小与温度、母线电压的关系度［5］。

假设采样得到的电流值为y，温度为w。关系式为:

式中:y(k)为k时刻泄露电流值;w(k)为k时刻温度值;w(k－1)为k－1时刻温度值。

上式中系数a0，a1、a2分别为母线电压、温度的影响因子。模型的确定就是利用采集的数据，对上式进行拟合，确定电压、温度对电流的影响大小。

3.1 带遗忘因子的最小二乘算法

最小二乘法在参数估计和系统辨识领域有着广泛的应用，是一种使误差平方和最小的估计方法。随着数据量的增大，传统最小二乘法的计算量急剧增大，因此最小二乘递推算法是很必要的。但当模型噪声是有色噪声时，最小二乘估计就不是无偏、一致估计。并且随着数据的增长，算法还会出现“数据饱和”的现象，使新数据对模型的修正能力越来越小。因此，基于数据信息重要性的不同，可以对数据进行有选择的加权，逐步丢弃过去的数据，增强新数据的影响，这就是带遗忘因子的递推最小二乘算法。

取1000个采集数据代入上述公式进行拟合。

由上可知，a0是母线电压影响因子，从拟合的数据看在合理范围内波动;a1和a2是温度影响因子，看得出与电流存在一定的正相关行性。由此可见，避雷器的泄漏电流与母线电压、温度有一定的关联性。将上述所得参数用代入上位机的算法程序中，采集到一定的数据量后，根据拟合数据与实际数据相对比，可判断避雷器运行的健康状况。

4 应用情况

系统在110千伏变电站得到应用，主要是采集110千伏线路避雷器运行数据。

根据避雷器在线监测手段及专家诊断系统在变电站现场的应用结果来看，该监测方法能实时采集避雷器的阻性电流、全电流及现场的温湿度等遥测数据，并上传至专家诊断系统进行分析，判断避雷器运行状态，为监测避雷器的正常运行提供一种有效手段。

通过将数据与人工检测数据比对分析来看，该监测系统能较为准确地采集数据并做出判断，实现避雷器状态的远程实时监测，准确可靠地判别避雷器的老化状态，记录避雷器的雷电动作次数与时间，通过监测、预警两种手段，为变电站的安全生产提供可靠的保障;该系统把避雷器的所有监控量在监控系统主界面上进行一体化显示，减少了运行人员巡视的工作量，节省试验人员开展避雷器带电测试的工作量，提高人力资源利用效率，切实提高变电站智能化管理水平。

此系统能分析采集到的数据，判断避雷器的运行状况，但避雷器的泄露电流与温度的关联性在此系统中体现的不明显，无法对不同温度下的数值进行比较，并且难以验证泄露电流与温度间的数值关系。

5 发展前景

目前对于避雷器的在线监测处于起步阶段，各种监测避雷器的运行状态的方法被提出。利用现有手段，还难以准确地判断避雷器的健康状况。文章提供一种避雷器状态诊断的思路，利用避雷器在线监测仪数据在线实时采集系统，进行避雷器状态监控和状态诊断。主要针对温度、母线电压与泄露电流的关系，建立避雷器运行泄漏电流与影响因素的数学模型，提出状态诊断的相关算法，并利用C语言实现专家诊断系统。影响避雷器全电流的因素很多，文章提出的模型还有待进一步的完善。

［1］陈维荣，宋永华，孙锦鑫.电力系统设备状态监测的概念及现状［J］.电网技术，2000，24(11):12-17.

［2］王秉均.金属氧化物避雷器［M］.北京:水力电力出版社，1993.

［3］贾逸梅.在线监测氧化锌避雷器泄露电流的方法［J］.高电压技术，1991，17(3):30-33.

［4］王有绪.PIC16F87X单片机接口技术及应用系统设计［M］.北京:北京航空航天大学出版社，2000.

［5］邵涛.泄漏电流影响因素分析及自检测装置研制［D］.武汉:武汉大学，2003.