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电缆接头温度反演及故障诊断研究
摘要:为间接测量得到电缆导芯温度、预防电缆接头故障,建立了电缆接头2阶和1阶暂态热路简化模型,提出了一种电缆接头导芯温度的反演算法,推导得出导体实时温度。同时,通过参数辨识对电缆接头进行在线监测并得到故障诊断结果。结果表明,建立的电缆接头2阶和1阶暂态热路模型可有效简化反演计算,进而通过电缆接头外皮和金属护套温度反推出导体温度,且所得反演结果与实测结果相符。此外,根据辨识参数相对正常运行状态时的变化情况,可判断出电缆接头是否存在故障隐患以及是何种故障。
关键词:电缆接头;电缆导体温度;较小二乘法;在线监测;温度反演;故障诊断;
电缆接头故障诊断分析
因此,式中y、I、x为已知量,而k、D1、D2、τ1、τ2均为未知量,它们可根据y、I、x形成的时间序列利用非线性较小二乘法进行参数辨识得到。
当电缆接头制作完成后,暂态热路模型中的相关参数C1、C3、Ri、Re、Rw将为一个确定常数。则由式(5)可知,此时τ1、τ2也应该为恒定不变的量。
一旦电缆接头发生松动、老化、水树枝、局部放电等故障,暂态热路模型中的相关参数C1、C3、Ri、Re、Rw将部分或者全部偏离初始值,此时通过参数辨识得到的稳态温升系数和暂态过渡过程时间常数k、τ1、τ2也会相应发生变化。因此可用参数辨识得到的k、τ1、τ2的变化趋势来衡量电缆接头质量的好坏。
3.2较小二乘辨识方程近似线性化虽然可以采用式(3)这个非线性方程作为辨识方程,利用非线性较小二乘辨识方法对电缆接头参数进行辨识,但非线性化的2阶方程计算复杂度偏高、辨识结果精度较低。相比之下,若能采用线性函数作为辨识方程,则计算过程要简单明了得多。
因此,本文拟进一步简化电缆接头的暂态热路模型,将相应参数辨识变成一个线性辨识问题。
根据上述分析,为了能够较为准的反演电缆接头导体的温度,选择监测点时要求暂态过渡时间常数满足τ≈τ21或τ12τ。根据高阶系统的降阶条件可知,若τ12τ,则其暂态过渡过程主要由较小的参数决定,此时可以忽略衰减较快的指数项,只保留衰减较慢的指数项,整个模型从2阶降阶为1阶;若τ≈τ21,则该2阶系统实际上近似为1阶;即使τ1、τ2不满足上述2个条件,在工程计算时也可以将其近似降阶为1阶系统,由此带来的暂态过渡过程的求解误差可以忽略。1阶暂态热路模型如图5所示。
图5中,θe为电缆接头外表皮的温度值;θ(t)为电缆接头监测点温度值;R和C分别为接头热阻和热容。此时,电缆接头监测点在其内部电流流经导体产生的热源W的作用下,产生的暂态温升为若直接采用式(12)作为辨识方程,则仍是一个非线性参数辨识问题,因此需对辨识方程进行变形。
取任意暂态过渡过程中,相隔固定间隔Δtm的2个时刻t1和t2,可得到电缆接头监测点在热源W单独作用下产生的暂态温升为式(13)描述了电缆温升暂态过渡过程中相隔Δtm时间前后2个暂态温升之间的关系。将Δθ(t1)看作自变量x,Δθ(t2)看作因变量y,同时引入电缆电流I,则可得到关于电缆接头的1阶线性表达式。
1阶模型中,参数x、I、y均为已知量,参数A、B为未知量。在短时间内电缆暂态模型参数R、C是恒定不变的,而Δtm是人为选定的固定时间间隔,故A、B为常数,因此式(14)是一个线性辨识方程。
因此,参数A、B可以根据x、y形成的时间序列并利用线性较小二乘法辨识出来。根据A、B便可推算出1阶暂态热路模型的暂态时间常数τ和稳态温升系数k分别为:
1)本文针对目前电缆在线温度监测技术不能直接检测导体温度的问题,通过数学推导对电缆接头暂态热路模型进行逐步简化,得到1阶暂态热路模型;并基于此得到温度反演系数,对电缆接头进行了导芯温度的反演计算,即利用监测点的温升预测得到导体实时温升。同时,通过参数辨识进行在线监测并获知故障诊断结果。
摘要:为间接测量得到电缆导芯温度、预防电缆接头故障,建立了电缆接头2阶和1阶暂态热路简化模型,提出了一种电缆接头导芯温度的反演算法,推导得出导体实时温度。同时,通过参数辨识对电缆接头进行在线监测并得到故障诊断结果。结果表明,建立的电缆接头2阶和1阶暂态热路模型可有效简化反演计算,进而通过电缆接头外皮和金属护套温度反推出导体温度,且所得反演结果与实测结果相符。此外,根据辨识参数相对正常运行状态时的变化情况,可判断出电缆接头是否存在故障隐患以及是何种故障。
关键词:电缆接头;电缆导体温度;较小二乘法;在线监测;温度反演;故障诊断;
电缆接头故障诊断分析
因实际运行中的电缆接头热容热阻参数无法直接测量,更不能在线监测,即使是停电测量,不破坏电缆接头也难以测得热容热阻参数。因此,本节提出利用电缆接头1阶暂态热路模型的暂态时间常数和稳态温升系数进行故障诊断。
因此,式中y、I、x为已知量,而k、D1、D2、τ1、τ2均为未知量,它们可根据y、I、x形成的时间序列利用非线性较小二乘法进行参数辨识得到。
当电缆接头制作完成后,暂态热路模型中的相关参数C1、C3、Ri、Re、Rw将为一个确定常数。则由式(5)可知,此时τ1、τ2也应该为恒定不变的量。
一旦电缆接头发生松动、老化、水树枝、局部放电等故障,暂态热路模型中的相关参数C1、C3、Ri、Re、Rw将部分或者全部偏离初始值,此时通过参数辨识得到的稳态温升系数和暂态过渡过程时间常数k、τ1、τ2也会相应发生变化。因此可用参数辨识得到的k、τ1、τ2的变化趋势来衡量电缆接头质量的好坏。
3.2较小二乘辨识方程近似线性化虽然可以采用式(3)这个非线性方程作为辨识方程,利用非线性较小二乘辨识方法对电缆接头参数进行辨识,但非线性化的2阶方程计算复杂度偏高、辨识结果精度较低。相比之下,若能采用线性函数作为辨识方程,则计算过程要简单明了得多。
因此,本文拟进一步简化电缆接头的暂态热路模型,将相应参数辨识变成一个线性辨识问题。
根据上述分析,为了能够较为准的反演电缆接头导体的温度,选择监测点时要求暂态过渡时间常数满足τ≈τ21或τ12τ。根据高阶系统的降阶条件可知,若τ12τ,则其暂态过渡过程主要由较小的参数决定,此时可以忽略衰减较快的指数项,只保留衰减较慢的指数项,整个模型从2阶降阶为1阶;若τ≈τ21,则该2阶系统实际上近似为1阶;即使τ1、τ2不满足上述2个条件,在工程计算时也可以将其近似降阶为1阶系统,由此带来的暂态过渡过程的求解误差可以忽略。1阶暂态热路模型如图5所示。
图5中,θe为电缆接头外表皮的温度值;θ(t)为电缆接头监测点温度值;R和C分别为接头热阻和热容。此时,电缆接头监测点在其内部电流流经导体产生的热源W的作用下,产生的暂态温升为若直接采用式(12)作为辨识方程,则仍是一个非线性参数辨识问题,因此需对辨识方程进行变形。
取任意暂态过渡过程中,相隔固定间隔Δtm的2个时刻t1和t2,可得到电缆接头监测点在热源W单独作用下产生的暂态温升为式(13)描述了电缆温升暂态过渡过程中相隔Δtm时间前后2个暂态温升之间的关系。将Δθ(t1)看作自变量x,Δθ(t2)看作因变量y,同时引入电缆电流I,则可得到关于电缆接头的1阶线性表达式。
1阶模型中,参数x、I、y均为已知量,参数A、B为未知量。在短时间内电缆暂态模型参数R、C是恒定不变的,而Δtm是人为选定的固定时间间隔,故A、B为常数,因此式(14)是一个线性辨识方程。
因此,参数A、B可以根据x、y形成的时间序列并利用线性较小二乘法辨识出来。根据A、B便可推算出1阶暂态热路模型的暂态时间常数τ和稳态温升系数k分别为:
可以通过参数A、B得到τ、k,通过τ、k的不同变化趋势来衡量电缆接头质量的好坏,并判定发生了何种故障。
1)本文针对目前电缆在线温度监测技术不能直接检测导体温度的问题,通过数学推导对电缆接头暂态热路模型进行逐步简化,得到1阶暂态热路模型;并基于此得到温度反演系数,对电缆接头进行了导芯温度的反演计算,即利用监测点的温升预测得到导体实时温升。同时,通过参数辨识进行在线监测并获知故障诊断结果。
2)研究结果表明,反演结果与实验平台实测导体温升结果相符。根据辨识参数相对正常运行状态的变化,可判断出电缆接头是否存在故障隐患以及是何种故障。
本文由 安徽电力电缆 整理编辑。
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