基于粒子滤波状态估计的HGIS设备SF6气体故障诊断

孙玉泰 谢占兰

摘 要：为了提高HGIS设备运行中故障诊断能力，研究设计了基于粒子滤波状态估计的故障预警算法，在HGIS设备SF6气体故障诊断及运维预警中能够即时反映HGIS设备的状态特征变量的非线性特征，并基于差分光声光谱法的气体检测方法，通过利用分子红外吸收光谱技术，实现了ppt及ppb量级的气体检测功能，避免了空气自身光声效应的干扰。通过构建设备状态空间模型，通过比较状态变量实时测量值与状态估计值得到残差值，对系统故障进行预警，同时加入自适应阈值方法检测设备故障，避免模型误差以及噪声的干扰造成误报警。结果表明：系统检诊断效果好，预警能力强。

关键词：HGIS设备；故障诊断；粒子滤波状态；粒子滤波算法；变量残差

中图分类号：TP37

文献标志码：A

文章编号：1001-5922（2023）07-0145-05

SF6 gas fault diagnosis of HGIS equipment based on particle filter state estimation

SUN Yutai1，XIE Zhanlan2

（1.Huanghe Hydropower Development Co.，Ltd.，Xining 810001，China，2.State Grid Qinghai Electric Power Company，Xining 810001，China

）

Abstract：In order to improve the fault diagnosis ability of HGIS equipment in operation，a fault early warning algorithm based on particle filter state estimation is designed in this study.The nonlinear characteristics of the state characteristic variables of HGIS equipment can be reflected immediately in the SF6 gas fault diagnosis and operation and maintenance early warning of HGIS equipment.Based on the gas detection method of differential photoacoustic spectroscopy，the gas detection function of ppt and ppb level is realized by using molecular infrared absorption spectroscopy technology.The interference of photoacoustic effect of air itself is avoided.By building the equipment state space model，the residual value can be obtained by comparing the real-time measured value of the state variable with the estimated value of the state，and the system fault can be warned.At the same time，the adaptive threshold method is added to detect the equipment fault，so as to avoid false alarm caused by model error and noise interference.The experimental results show that the system has good diagnostic effect and strong early warning ability.

Key words：HGIS equipment;fault diagnosis;particle filter state;particle filter algorithm;variable residual

在資源与环境的约束下以及更高可靠性的迫切需求下，电力行业对应用复合型气体绝缘金属封闭开关（HGIS）的要求也随之提升。而HGIS设备为全封闭式结构，所以出现故障难以判断，给组合型电器的使用带来了一定的安全风险［2］。

针对上述存在的问题，研究旨在加强HGIS设备的整体功能，文献［3］建立了电气设备故障诊断系统，以温度、压力等传感器采集设备的运行特征参数，判断电气设备的运行状态并对异常故障进行分析定位。文献［4］使用基于解析模型的设备故障诊断方法，分为检测状态量评估和等价空间状态量变化，深入分析设备的动态运行参数并进行实时性诊断。文献［5］采用具有不确定转移概率的区间2型模糊非齐次高阶马尔可夫跳跃系统的异步故障检测对HGIS设备SF6气体故障进行诊断，虽然在一定程度上提高了智能化监测能力，但应用效果不佳。为了解决上述技术的不足，有必要开展新的研究。

1 基于粒子滤波状态估计的故障预警算法

在HGIS设备SF6气体故障诊断及运维预警中能够即时反映HGIS设备的状态特征变量的非线性特征，并根据季节性特点随着天气的变化而不同，进而有效地对设备故障进行预警，并设置自适应阈值以提高预警判断能力。

传统的卡尔曼滤波方法只能处理线性系统，而该研究使用滤波算法直接对HGIS设备的状态变量进行估计，扩展了卡尔曼滤波法，是系统能够对非线性系统进行线性化状态估计［6］。综合重要性采样方法和粒子滤波算法，对HGIS系统状态变量估计过程分为状态预测、状态更新和重采样等3个阶段。首先该研究系统设计一整套框架结构，该框架结构如图1所示：

如图1所示，HGIS设备通过控制调制器获得来自电力行业用户的信息，气体故障检测模块和预警分析系统会对HGIS设备的信息进行处理，检测HGIS设备是否发生气体泄漏等故障，并且对季节性的变化对系统设备所造成的影响进行运维处理，对可能发生的故障进行预警，之后这些信息会被网络服务器传输至数据控及控制中心，对数据进行储存，并对故障进行分析、解决处理。

2 故障预警算法的实施与应用

2.1 基于动态视觉识别动态应用技术

HGIS设备在监测过程中，通过采集单元完成HGIS设备SF6气体图像信息的采集。在本文设计中，图像采集单元采用工业高速CCD摄像机，像素达200万以上，帧数大于30 FPS，光圈：F1.4～F16;IP等级：IP51以上。能够抓取至少30张1 s图片，从而实现检测现场的高清图像信息采集。

采集到的图像被上传到本地服务器或云端服务器，数据通过工业CAN通讯或者通过无线通讯方式实时传输。根据采集到的图像可多角度判断HGIS设备的外观情况。比如基于金属表面强反光原理将采集到引脚图像进行自定义二值化处理，抓取引脚光斑，计算相邻光斑之间的像素值，对应出实际距离，在容许距离范围内则判断为合格。也可以采用字符比对方法判断HGIS设备外观字符情况，即采用模板匹配对字符高度、字体、位置进行检测，当采集的图像文字与模板匹配时间，则视为合格。也可以将采集的图像用于条码识别比对，即，使用视觉软件的条码识别功能对HGIS设备上的条码进行识别提取，若提取成功，则视为合格的HGIS设备。

2.2 差分光声光谱法的HGIS设备气体故障检测模块

HGIS发生气体泄漏故障时会产生少量SF6气体，传统的光声光谱技术不能在大气条件下实现ppt或ppb量级的SF6气体检测，也存在无法检测流动SF6气体的缺陷。为提高系统对HGIS设备气体泄漏故障的检测精度，避免空气自身光声效应的干扰，该研究采用差分吸收光声光谱的技术实现对流动SF6气体的检测。本研究差分光声光谱气体检测整体系统架构如图3所示。

在硬件结构上，系统大体上包括检测模块、采集模块、取样模块、放大模块、控制模块和计算模块。整体系统工作进程如下：首先，压力机以氮气为动力控制六通阀，并通过六通阀实现对取样回路以及检测模块的信息交流，而六通阀对待检测的SF6气体进行定量进样，之后取样回路通过灯丝、占波器、滤光片等装置将其采集到的样本传输至色谱柱，之后将结果进一步传输至SOFC传感器，并在前端控制器的的辅助下通过锁相放大器对处理后的信息进行放大，最后将信息传输至数据采样模块RS232，并由电网工作站用户端对采样信息进行分析。

在具体工作时，该研究中的差分光声光谱法利用了分子红外吸收光谱技术，在SF6光声池中充入一定浓度的SF6气体作为SF6的测量底气，在调制光源照射光声池的光程中额外附加了一个特制的光声池［6］。待测SF6气体光声池内会先发生吸收效应，吸收并削弱与待测SF6气体浓度相对应的光能量。通过测量经待测SF6气体吸收过的SF6底气的光声信号变化的方式，实现对HGIS设备SF6气体泄漏故障检测。当带有一定浓度的SF6气体通过光声池时，引起激发态分子数的变化，光声信号的强弱也会同步变化，这个过程可表示为：

ΔHr，t=N'0r，t－N'1r，tAnrE'（14）

式中：N0表示SF6底气的激发态分子数;N1表示通过光声池后的激发态分子数；Anr表示光通量；E表示能量变化［13］；ΔH（r，t）与检测SF6气体浓度同步发生变化，故而能够反应待测SF6气体的浓度信息。

将C2浓度的SF6气体通入待测光声池中，通过吸收效应带动光功率发生变化［4］，此时HGIS设备气体泄漏产生的电压幅值变化为：

ΔS=RMKcC1σPs1－Ps2 （15）

式中：C1表示底腔气体分子浓度；RM表示灵敏度；KC表示光声池常数，σ表示吸收截面积，PS1、PS2分别表示测量前后的光功率。

3 试验与分析

使用一台具有252 kV带有隔离开关的HGIS设备，试验中电流源采用FCG-3000/5数字式大电流发生器，最高输出电流可达3 000 A。对HGIS隔离开关进行大电流實验，进行振动测试。

实验中的过程中为了模拟实际故障情况，主要对电压、电流进行处理，实验中电流从0开始增加，逐步增加至50 A，最大电流增加到1 000 A。随着外加电流的增加，振动信号幅值越来越大。使用三种系统检测到不同电流状态下的振动信号分布如表1所示：

本实验采用的实验数据为某地区的电力企业工业、农业以及生活用电的HGIS设备SF6气体;实验数据如表2所示。

本研究通过使用以下适当的指标来评估预测模型：

（1）相对误差（RE）：

RE=xi－x^ixi×100%（16）

（2）均方根误差（RMSE）：

RMSE=1n∑ni=1xi－x^ixi2（17）

（3）平均绝对百分比误差（MAPE）：

MAPE=1n∑ni=1xi－x^ixi×100%（18）

（4）平均绝对误差（AAE）：

AAE=1n∑ni=1xi－x^i/1n∑ni=1xi（19）

式中：x^i是指相应的预测HGIS设备SF6气体数据量，n是指实验数据集中的组，以上这些评价指标越小，预测精度越高。在NILA-GCN模型中，设置参数g=4，最大迭代次数为98，p=0.46，实验结果对比结果如图4所示。

由图4可知，在45次实验中，每次实验测得的精准度有所变化，并且变化幅度不大，精准度较稳定，HGIS设备SF6气体预测的精准度在90%左右波动，在进行第10次实验时，HGIS设备SF6气体预测的精准度最高为97%；文献［1］在进行对HGIS设备SF6气体预测的精准度测试时，HGIS设备SF6气体预测的精准度在40%～80%波动，变化幅度较大，并且不稳定，在进行第5次和第15次实验时，HGIS设备SF6气体精准度都最高为77%，与本文研究的系统相比存在着较大的差距；文献［2］在进行对HGIS设备SF6气体预测的精准度测试时，HGIS设备SF6气体预测的精准度在30%～80%波动，变化幅度最大，极不稳定，在进行第5次实验时，HGIS设备SF6气体精准度都最高为82%，与本文研究的系统相比存在着不足；由此可见，在对HGIS设备SF6气体预测的精准度测试时，精准度较高，具有一定的可行性。

为验证本研究系统对放点故障的预警效果，利用状态估计器估计状态变量的值，计算多状态变量的总体残差，得到放电故障下的残差如图5所示。

由图5可知，设备内部局部放电故障具有一定的间歇性，发送放电故障前设备状态变量总体残差在自适应阈值之下波动。在18 h左右，变量残差超过自适应阈值，且波动更加明显，判定此时发送故障，发出报警信号。

4 结语

研究建立了HGIS设备故障检测和运维管理系统，通过设备运维模块制定智能化的运维方案，能够根据季节特征和天气因素设置不同的运维周期和运维项目。同时使用基于差分光声光谱法对HGIS设备发生的气体泄漏故障进行检测，是系统能够实现ppt以及ppb量级的SF6气体检测，能够检测到流动的泄漏气体，在这个基础上进一步提出基于粒子滤波算法的状态变量估计方法，利用状态空间模型表示多状态变量间的非线性关系，利用历史观测值估计当前变量值，计算状态变量残差实现对故障的预警。研究仍存在一些不足之处还需进一步改进，由于故障样本缺乏，只进行了单一故障的分析，在设备发生多故障时如何准确的进行故障诊断，有待进一步研究。

【参考文献】

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