原文发表在《电力电容器与无功补偿》2024年第6期。
https://www.chndoi.org/Resolution/Handler?doi=10.14044/j.1674-1757.pcrpc.2024.06.008
基于改进峭度图和GoogLeNet的GIS内置互感器铁磁谐振辨识
何龙，朱咏明，马金财
(国网新疆电力有限公司昌吉供电公司，新疆 昌吉 831100)
一 内容简介
针对气体绝缘开关设备GIS内置罐式电磁式电压互感器（PT）铁磁谐振带来的设备过热、绝缘开裂甚至互感器损坏等问题，提出GIS内置互感器铁磁谐振故障辨识的方法。首先，针对铁磁谐振故障易被不确定噪声干扰造成信号特征淹没的问题，对快速谱峭度的频谱带进行插值细化，利用子带增强高频部分的分解，使信号的高频部分，在峭度图中表达的更为充分，并用图片的形式保留铁磁谐振信号的特征。其次，在此基础上，对GoogLeNet卷积神经网络的结构进行两方面调整：一方面增加卷积操作，增强网络提取潜在特征的能力；另一方面降低采样层数，解决实测数据不足的问题。最后，利用仿真模拟和实验室监测数据对方法加以验证，结果表明了所提方法在提高故障辨识准确率和节省训练时间的有效性。
二 主要内容
为了监测母线电压，气体绝缘开关中除了断路器、阻尼避雷器等设备外，还会封装有罐式电磁式电压互感器（potential transformer，PT），由于 PT 励磁电感具有明显的非线性饱和特性，当发生设备停运、甩负荷或者故障等外部发生大干扰时，所产生的过电流会造成 PT饱和、等值电感下降，此时若与GIS中断路器均压电容、母线对地电容等参数互相匹配时，则会激发产生铁磁谐振现象。铁磁谐振带来的暂态过电压或过电流，不仅会造成熔断器的烧断，还会造成GIS站内PT由于温升而受到铁磁谐振的热损伤而最终造成绕组绝缘击穿故障，危害系统运行安全。
国内外学者在GIS发生铁磁谐振方面开展了机理分析、铁磁谐振辨识以及消除抑制等相关研究，其中，铁磁谐振故障机理方面已经取得了激发谐振的参数条件及其谐振频率范围划分等研究成果，为抑制和辨识铁磁谐振奠定了基础。抑制铁磁谐振方法方面的成果较为丰富，按照安装位置可分为一次侧消谐装置和二次侧消谐装置，在现场实际和仿真分析中也得到了验证。不过，有效、准确辨识铁磁谐振故障仍然是启动消谐装置的前提，对铁磁谐振故障辨识的思路一般是先对过电压信号进行分解、特征提取，再进行模态识别；其中分解和特征提取往往是利用铁磁谐振故障信号的频谱特征与其他故障信号有所区分进行实现的，这样虽然能够为铁磁谐振故障特征提取提供重要的参考，但都存在一定的局限性。此外，现有研究多针对配电系统单相接地引起的铁磁谐振，对GIS内置互感器铁磁谐振特性及其识别方面的研究偏少。
有鉴于此，提出一种基于改进峭度图和GoogLeNet的GIS内置互感器铁磁谐振故障的辨识方法，在现有的快速峭度图基础上增加子带，增强对铁磁谐振故障的图像样本的特征表达，再对GoogLeNet中的Inception结构加以改进，加宽卷积层的同时增加了辅助分类器，实现了对铁磁谐振故障的辨识。最后，利用ATP-EMTP软件对GIS铁磁谐振故障进行多工况模拟获取故障样本，对所提方法加以验证，并与同类算法加以对比，证明所提方法的优越性。
1 GIS铁磁谐振分析
1.1 GIS磁谐振特征分析
1.2 基于改进峭度图的铁磁谐振故障特征提取
2 基于改进GoogLeNet的铁磁谐振辨识
2.1 GoogLeNet改进结构
2.2 基于改进GoogLeNet的铁磁谐振辨识流程
3 算例分析
3.1 GIS铁磁谐振样本数据介绍
3.2 基于仿真数据的故障辨识
3.3 基于GIS试验数据的故障辨识
三 结论
针对GIS铁磁谐振故障信号容易受到电磁干扰而存在随机噪声的问题，提出一种改进的故障样本特征提取与故障诊断的方法：利用子带重排序的快速峭度图中色块分布来提取PT监测的故障信号特征，解决信号微弱问题；加宽GoogLeNet 网络，并增加辅助辨识分类器，增强故障信息的特征融合。取得了下述成果。
1）所提出的改进快速峭度图增加了子带的表述，在信号含有不同程度的随机噪声时，所生成的图像化样本能够其色块分布轮廓，并能在信噪比下降时仍保证对信号特征的表达能力，利用改进前后峭度图故障样本分类，结果验证了所提改进方法进行能够有效抑制噪声对信号的影响。
2）将GoogLeNet卷积层加宽，并增加辅助分类器，与改进峭度图所提取的特征相结合，对铁磁谐振故障仿真数据和实测信号进行诊断，结果表明，与改进前相比，GoogLeNet能够将仿真故障的诊断准确率提高5个百分点左右；利用含噪声的实测数进行验证时，与ResNet、VGG、AlexNet以及改进前 GoogLeNet方法相比，对铁磁谐振各类故障辨识的准确率最高，表明了方法的鲁棒性。
虽然尽可能全面模拟了GIS出线负荷倒闸操作和各种工况，并将其纳入样本数据，但铁磁谐振信号采样过程会受到周围电磁环境影响，采样信号受到随机性噪声影响，为此当存在较大比例的低SNR样本数据时，所提方法辨识准确率有可能会下降；此外，对混沌谐振的故障诊断率总体偏低，为此可考虑将模型参数未知的元关系纳入辨识模型，进行学习迁移则有望提高辨识准确率，这也将是下一步研究的工作。
作者简介
何龙（1988—），男，高级工程师，研究方向为高压电气设备故障诊断研究。E-mail：helong69@126.com。
朱咏明（1973—），男，高级工程师，研究方向为电气设备智能化、数字化。
马金财（1975—），本科，主要从事变电高压设备状态检修、故障诊断工作。E-mail：860731525@qq.com。
本文索引
何龙，朱咏明，马金财. 基于改进峭度图和GoogLeNet的GIS内置互感器铁磁谐振辨识[J]. 电力电容器与无功补偿，2024，45(6)：50-58.
YANG Zhilin，LI Haoyun，YAN Hongyan. Ferromagnetic resonance identification of built-in instrument transformer for GIS based on improved kurtosis graph and GoogLeNet[J]. Power Capacitor & Reactive Power Compensation，2024，45(6)：50-58.
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