局部放电检测系统的数据分析和处理

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分类: Typst 9
标签: 误差理论 2

绪论

局部放电普遍存在于变压器、电力电缆、开关柜、等电力设备的运行过程中,设备的局部放电会伴随各种电、光、声等复杂的现象.而电气设备绝缘故障早期阶段通常表现为局部放电,对局部放电进行实时在线检测,尽早识别并能迅速准确找到局部放电发生位置是保障电力设备乃至电网安全运行所迫切需要解决的问题.

按照实现的技术手段和检测方法的基本原理进行分类,局部放电的检测方法分为直接法和间接法.直接法的理论基础是经典电路理论,如脉冲电流法,间接法就是基于以上物理现象逐渐衍生出的多种局部放电检测方法,如化学法、光学法、电磁法、声波法、热扫描法和测温法等,常用的局部放电检测方法特性如表 1 所示.

检测方法优点缺点可达精度实际应用
脉冲电流检测法方法简单,灵敏度高不能在线检测5 pC早期应用较多
超高频法灵敏度高,在线检测造价高应用多
超声波不受电磁干扰信号衰减大,距离有限应用多
化学法不受电磁干扰灵敏度差,不能长时间监测极少应用
光检测法不受电磁干扰灵敏度差,光学传感器受温度影响较大,需多个传感器极少应用
表 1 局部放电检测方法特性比较

脉冲电流法通过检测局部放电在接地线上产生的电流来检测局部放电,能及时发现电力设备的缺陷;可以评估缺陷损坏程度;校准方法比较有效,能对局部放电定量分析.根据脉冲电流法测局部放电,可以得到放电量与电压的关系.但是其中会存在误差需要修正,我们选择这个题目分析误差源并且得到更精准的测量方案.

测量方案

原始数据

粗大误差的剔除

由于重复测量的数据组数小于10,数据不一定符合正态分布,无法使用 准则. 使用罗曼诺夫斯基准则剔除粗大误差.选取显著度水平

每组数据都是等精度独立测量.


当放电量为 时, 对于测量列 ,怀疑第 个数据 为离群值.

将其剔除后计算平均值 ,进而求得测量列的标准差

由表2.1.5查得 分布的检验系数

因为 , 所以需要剔除.

对于测量列 ,怀疑第 个数据 为离群值.

将其剔除后计算平均值 ,进而求得测量列的标准差

由表2.1.5查得 分布的检验系数

因为 , 所以需要剔除.

对于测量列 ,怀疑第 个数据 为离群值.

将其剔除后计算平均值 ,进而求得测量列的标准差

由表2.1.5查得 分布的检验系数

因为 , 所以不需要剔除,检验完毕.


当放电量为 时, 对于测量列 ,怀疑第 个数据 为离群值.

将其剔除后计算平均值 ,进而求得测量列的标准差

由表2.1.5查得 分布的检验系数

因为 , 所以不需要剔除,检验完毕.


当放电量为 时, 对于测量列 ,怀疑第 个数据 为离群值.

将其剔除后计算平均值 ,进而求得测量列的标准差

由表2.1.5查得 分布的检验系数

因为 , 所以需要剔除.

对于测量列 ,怀疑第 个数据 为离群值.

将其剔除后计算平均值 ,进而求得测量列的标准差

由表2.1.5查得 分布的检验系数

因为 , 所以需要剔除.

对于测量列 ,怀疑第 个数据 为离群值.

将其剔除后计算平均值 ,进而求得测量列的标准差

由表2.1.5查得 分布的检验系数

因为 , 所以需要剔除.

对于测量列 ,怀疑第 个数据 为离群值.

将其剔除后计算平均值 ,进而求得测量列的标准差

由表2.1.5查得 分布的检验系数

因为 , 所以不需要剔除,检验完毕.


当放电量为 时, 对于测量列 ,怀疑第 个数据 为离群值.

将其剔除后计算平均值 ,进而求得测量列的标准差

由表2.1.5查得 分布的检验系数

因为 , 所以需要剔除.

对于测量列 ,怀疑第 个数据 为离群值.

将其剔除后计算平均值 ,进而求得测量列的标准差

由表2.1.5查得 分布的检验系数

因为 , 所以需要剔除.

对于测量列 ,怀疑第 个数据 为离群值.

将其剔除后计算平均值 ,进而求得测量列的标准差

由表2.1.5查得 分布的检验系数

因为 , 所以不需要剔除,检验完毕.


当放电量为 时, 对于测量列 ,怀疑第 个数据 为离群值.

将其剔除后计算平均值 ,进而求得测量列的标准差

由表2.1.5查得 分布的检验系数

因为 , 所以需要剔除.

对于测量列 ,怀疑第 个数据 为离群值.

将其剔除后计算平均值 ,进而求得测量列的标准差

由表2.1.5查得 分布的检验系数

因为 , 所以需要剔除.

对于测量列 ,怀疑第 个数据 为离群值.

将其剔除后计算平均值 ,进而求得测量列的标准差

由表2.1.5查得 分布的检验系数

因为 , 所以不需要剔除,检验完毕.


剔除粗大误差后的数据

N123456789
50 pC0.17 V0.16 V0.19 V0.20 V0.19 V0.19 V0.20 VN/AN/A
200 pC0.31 V0.44 V0.40 V0.34 V0.33 V0.44 V0.38 V0.28 V0.33 V
300 pC0.68 V0.65 V0.66 V0.64 V0.65 V0.62 VN/AN/AN/A
500 pC1.05 V0.88 V0.92 V1.02 V1.00 V1.15 V1.07 VN/AN/A
800 pC1.93 V1.97 V1.86 V1.80 V2.00 V1.99 V1.92 VN/AN/A
表 3 剔除粗大误差后的数据

每组求平均后的数据

N12345
50200300500800
0.1860.3610.651.0131.924
表 4 每组求平均后的数据

回归方程的确定

1 计算