高压开关柜局部放电故障气体时空分布动态推演方法与流程

本发明涉及配电设备，特别涉及高压开关柜局部放电故障气体时空分布动态推演方法。

背景技术：

1、高压开关柜是电力系统配电网中的关键设备，其绝缘状态直接关系到电网的安全稳定运行。局部放电是导致开关柜绝缘劣化乃至发生击穿故障的主要诱因之一，及早发现并准确评估局部放电的严重程度，对于保障设备长期可靠运行具有重要意义。 气体检测法通过监测局部放电作用下绝缘介质分解产生的特征气体组分及浓度变化来判断局部放电状况。相较于脉冲电流法、超高频法等传统电学检测手段，气体检测法不受电磁信号干扰，尤其适用于放电能量较低的早期局部放电检测。然而，气体检测法在高压开关柜中的应用面临一个关键问题：特征气体从放电故障点产生到被传感器检测到，需要经历在密闭腔体内的扩散传播过程。

2、现有研究表明，不同特征气体在相同介质中的扩散系数存在显著差异，导致其到达传感器的时间各不相同。以sf6开关柜为例，局部放电产生的特征分解气体在腔体内轴向扩散过程中，不同采样点处的浓度变化存在明显的时延差异。研究表明，封闭体系下气体达到扩散均匀需要几十分钟到数小时，且浓度越大扩散达到均匀的时间越长。更重要的是，在轴向扩散过程中，特征气体的浓度会随扩散距离的增加呈指数衰减，这意味着传感器测得的浓度与故障源处的实际浓度之间存在系统性偏差。

3、目前，基于气体检测法反演局部放电量的主流方法是建立气体体积分数与放电量之间的稳态映射关系，即假设特征气体在腔体内已充分扩散均匀，传感器测得的浓度可直接反映放电量大小。然而，这一假设忽略了两个关键事实：其一，特征气体从产生到被检测存在不可忽略的扩散时滞，且不同气体的时滞特性各异；其二，扩散过程中气体浓度呈非均匀分布，传感器所在位置的浓度并不能代表腔体内的真实浓度水平。

4、由于未能考虑扩散瞬态响应时滞对检测结果的影响，现有方法在早期微弱放电阶段往往出现检测灵敏度不足的问题：当放电刚刚发生时，特征气体尚未扩散至传感器位置，传感器读数可能远低于实际放电水平甚至为零，导致早期故障被漏检或误判。因此，亟需一种能够准确描述局部放电故障气体在开关柜腔体内时空分布动态演化过程的推演方法，以实现对局部放电量的精准反演和早期故障的有效识别。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提供了高压开关柜局部放电故障气体时空分布动态推演方法。

2、为实现上述目的，本发明所采用的技术方案如下：

3、本发明公开了一种高压开关柜局部放电故障气体时空分布动态推演方法，包括如下步骤：

4、步骤一：获取高压开关柜腔体内预先部署的多个气体传感器输出的多种特征气体浓度时序信号；

5、步骤二：根据高压开关柜腔体的三维几何结构、绝缘介质属性以及气流边界条件，构建用于描述故障气体产生后扩散演变过程的三维瞬态对流-扩散传输状态空间模型；

6、步骤三：基于所述三维瞬态对流-扩散传输状态空间模型，从所述多种特征气体浓度时序信号中剥离背景浓度干扰并提取每种特征气体在不同传感器部署位置处的到达时间差；

7、步骤四：根据所述每种特征气体的到达时间差，结合所述三维瞬态对流-扩散传输状态空间模型中的扩散系数矩阵，逆向迭代计算故障源位置在历史各个时刻对应的瞬时气体释放率；

8、步骤五：将所述历史各个时刻的瞬时气体释放率作为动态源项加载至所述三维瞬态对流-扩散传输状态空间模型中，正向推演得到当前时刻高压开关柜腔体全空间范围内的三维时空浓度场分布；

9、步骤六：根据所述三维时空浓度场分布，反向计算特征气体从故障源位置传输至每个传感器部署位置所引入的累积传输时滞误差，并对每个传感器部署位置的浓度读数进行时滞误差补偿以获得故障源位置处的真实浓度瞬态变化序列；

10、步骤七：将所述真实浓度瞬态变化序列输入预存储的浓度-放电量动态响应标定曲线，通过时序匹配和幅值映射输出高压开关柜在当前运行状态下的局部放电量值。

11、进一步的，步骤一包括：

12、在高压开关柜腔体的各隔室内部沿绝缘隔板表面和腔体内壁面部署电化学气体传感器阵列，电化学气体传感器阵列中的每一个电化学气体传感器分别用于检测特征气体中的一种特征气体的浓度；

13、以预设的采样频率连续采集每一个电化学气体传感器输出的模拟电压信号，并将模拟电压信号经模数转换后生成与每一个电化学气体传感器相对应的原始浓度数字序列；

14、对原始浓度数字序列执行中位值平均滤波处理以滤除电磁干扰引入的脉冲噪声，获得与每一个电化学气体传感器相对应的滤波后浓度数字序列；

15、按照高压开关柜腔体内每一个电化学气体传感器的物理部署位置，将隶属于同一隔室内部的所有电化学气体传感器的滤波后浓度数字序列进行时间戳对齐处理，生成与每一隔室相对应的多种特征气体浓度时序信号。

16、进一步的，步骤二包括：

17、获取高压开关柜腔体的计算机辅助设计三维几何结构模型，对计算机辅助设计三维几何结构模型执行非结构化四面体网格剖分，生成包括各隔室内部母线、绝缘隔板、触头盒及腔体内壁面的计算网格节点集合；

18、向计算网格节点集合中的每一个计算网格节点赋予绝缘介质属性参数，绝缘介质属性参数包括绝缘介质密度、绝缘介质动力黏度及特征气体在绝缘介质中的扩散系数张量；

19、根据高压开关柜腔体的实际运行工况设定气流边界条件，气流边界条件包括各隔室的进出气口流速、腔体内壁面速度无滑移边界以及隔室间过气通道的压力差边界。

20、进一步的，步骤二包括：

21、在计算网格节点集合上，以特征气体质量守恒方程和纳维-斯托克斯动量守恒方程为基础，耦合特征气体在绝缘介质中的扩散系数张量，建立以特征气体浓度场和气流速度场为状态变量的三维瞬态对流-扩散传输偏微分方程组，三维瞬态对流-扩散传输偏微分方程组的源项为故障气体的时变释放率；

22、将三维瞬态对流-扩散传输偏微分方程组在计算网格节点集合上采用有限体积法进行空间离散，并采用隐式欧拉时间推进格式进行时间离散，生成用于迭代求解的高压开关柜腔体三维瞬态对流-扩散传输状态空间模型。

23、进一步的，步骤三包括：

24、针对每一种特征气体，将三维瞬态对流-扩散传输状态空间模型在无局部放电故障工况下运行，计算获得该种特征气体在每一个传感器部署位置处的本底浓度时序预测值；

25、从多种特征气体浓度时序信号中对应于该种特征气体的浓度时序信号中逐采样点减去本底浓度时序预测值，获得该种特征气体在每一个传感器部署位置处的净浓度时序信号；

26、以三维瞬态对流-扩散传输状态空间模型中该种特征气体从任意空间点扩散至每一个传感器部署位置所对应的脉冲传递函数作为反卷积核，采用理查德森-露西迭代反卷积算法对净浓度时序信号执行反卷积运算，消除传感器响应滞后和局部湍流混合造成的信号展宽效应，获得该种特征气体在每一个传感器部署位置处的去卷积响应序列；

27、检测去卷积响应序列中浓度幅值首次超过该去卷积响应序列噪声基底三倍标准差的时刻，将该时刻标记为该种特征气体在该传感器部署位置处的到达时刻，将同一种特征气体在不同传感器部署位置处的到达时刻进行两两差值运算，提取出该种特征气体在不同传感器部署位置处的到达时间差。

28、进一步的，步骤四包括：

29、以同一种特征气体在任意两个传感器部署位置处的到达时间差作为观测输入，根据三维瞬态对流-扩散传输状态空间模型中扩散系数矩阵所表征的该种特征气体从不同空间点传输至任意两个传感器部署位置的到达时间差理论值，建立以故障源位置为未知量的非线性最小二乘定位方程组，求解非线性最小二乘定位方程组获得故障源位置在高压开关柜腔体内的空间坐标；

30、以故障源位置的空间坐标作为待反演的时变点源的空间锚点，将历史时间窗口离散化为n个等间隔的释放时刻，在每一个释放时刻上定义待求解的瞬时气体释放率变量，形成包括n个待求解变量的瞬时气体释放率时间序列，n为大于等于10的正整数；

31、将瞬时气体释放率时间序列中的每一个瞬时气体释放率变量作为三维瞬态对流-扩散传输状态空间模型的源项激励，计算该瞬时气体释放率变量对应的单位脉冲释放率单独作用下每一个传感器部署位置处的理论浓度响应时间序列，将所有释放时刻的理论浓度响应时间序列按照时间叠加原理求和，获得每一个传感器部署位置处的理论合成浓度时间序列；

32、以每一个传感器部署位置处理论合成浓度时间序列与净浓度时序信号之间的残差平方和最小化为目标函数，采用共轭梯度迭代算法逐次更新瞬时气体释放率时间序列中的每一个瞬时气体释放率变量，直至目标函数的相对下降率小于预设收敛阈值时终止迭代，输出终止迭代时对应的瞬时气体释放率时间序列作为故障源位置在历史各个时刻对应的瞬时气体释放率。

33、进一步的，步骤五包括：

34、将瞬时气体释放率按照其对应的释放时刻逐一赋值给三维瞬态对流-扩散传输状态空间模型中故障源位置所在计算网格节点的源项变量，并以高压开关柜腔体内无局部放电故障运行状态下的本底浓度稳态场作为三维瞬态对流-扩散传输状态空间模型的初始浓度场，以高压开关柜腔体实际运行工况下的实测气流边界条件作为三维瞬态对流-扩散传输状态空间模型在当前时刻之前的整个历史时间窗口内的动态边界输入；

35、从历史时间窗口的起始时刻开始，以三维瞬态对流-扩散传输状态空间模型的时间离散步长逐时间步正向推进求解三维瞬态对流-扩散传输状态空间模型，在每一个时间步上利用当前时间步的瞬时气体释放率驱动三维瞬态对流-扩散传输状态空间模型计算当前时间步下每一个计算网格节点处的特征气体浓度值和气流速度值，直至正向推进至当前时刻，获得从历史时间窗口起始时刻至当前时刻的全时间历程浓度场序列；

36、从全时间历程浓度场序列中提取当前时刻对应的时间层上高压开关柜腔体全空间范围内每一个计算网格节点处的特征气体浓度值，以特征气体浓度值作为每一个计算网格节点处的浓度场幅值，结合每一个计算网格节点的空间坐标构建高压开关柜腔体全空间范围内的三维时空浓度场分布，三维时空浓度场分布包括每一种特征气体在高压开关柜腔体全空间范围内每一个空间位置处从起始时刻至当前时刻的浓度值变化历程。

37、进一步的，步骤六包括：

38、从三维时空浓度场分布中提取故障源位置处每一种特征气体在全时间历程内的故障源浓度变化曲线，并从三维时空浓度场分布中提取每一个传感器部署位置处同一种特征气体在全时间历程内的传感器位置浓度变化曲线；

39、将故障源浓度变化曲线与传感器位置浓度变化曲线按照时间轴进行互相关运算，获取互相关函数达到最大值时所对应的延迟时间，将延迟时间标记为该种特征气体从故障源位置传输至该传感器部署位置的累积传输时滞误差；

40、以累积传输时滞误差作为该传感器部署位置处电化学气体传感器检测该种特征气体时的时间平移量，将该传感器部署位置处检测到的该种特征气体的净浓度时序信号沿时间轴正向平移时间平移量，使平移后的净浓度时序信号在时间轴上与故障源位置处该种特征气体的实际释放时刻对齐，获得该传感器部署位置处该种特征气体的时滞补偿后浓度序列；

41、对每一个传感器部署位置处的每一种特征气体分别执行上述累积传输时滞误差计算和净浓度时序信号时间轴正向平移操作，获得所有传感器部署位置处所有种类特征气体的时滞补偿后浓度序列，将所有传感器部署位置处同一种特征气体的时滞补偿后浓度序列按照各自传感器部署位置相对于故障源位置的空间距离进行反距离加权融合，输出故障源位置处每一种特征气体的真实浓度瞬态变化序列。

42、进一步的，步骤七包括：

43、预先在高压开关柜腔体内部署与步骤一中相同种类和相同部署位置的电化学气体传感器，在高压开关柜离线检修状态下向高压开关柜腔体内注入已知放电量等级的模拟局部放电脉冲序列，采集每一个电化学气体传感器输出的模拟电压信号并执行模数转换和滤波处理后，按照与步骤一至步骤六相同的处理流程获得与每一个已知放电量等级相对应的标定用真实浓度瞬态变化序列，将每一个已知放电量等级及其对应的标定用真实浓度瞬态变化序列作为一组标定样本，对所有放电量等级对应的标定样本按照放电量递增顺序排列并执行分段三次样条插值，生成覆盖连续放电量取值范围的浓度-放电量动态响应标定曲线，浓度-放电量动态响应标定曲线的横轴为浓度值序列，纵轴为放电量值。

44、进一步的，步骤七包括：

45、将步骤六输出的真实浓度瞬态变化序列输入浓度-放电量动态响应标定曲线，将真实浓度瞬态变化序列在时间轴上的上升沿起始点、峰值出现时刻和衰减时间常数作为时序特征参量，在浓度-放电量动态响应标定曲线的每一组标定样本中搜索与时序特征参量之间的欧氏距离最小的标定样本，将搜索到的标定样本对应的时间索引作为真实浓度瞬态变化序列在浓度-放电量动态响应标定曲线上的时序匹配锚点；

46、以时序匹配锚点为起始位置，将真实浓度瞬态变化序列中的每一个浓度幅值与浓度-放电量动态响应标定曲线中相同时间索引位置处的浓度值执行归一化比值运算，获得每一个时间索引位置处的瞬态幅值映射系数，将所有时间索引位置处的瞬态幅值映射系数按照时间顺序排列形成瞬态幅值映射系数序列，计算瞬态幅值映射系数序列的中位值作为最优幅值映射系数；

47、将时序匹配锚点位置处浓度-放电量动态响应标定曲线对应的放电量值与最优幅值映射系数的乘积作为高压开关柜在当前运行状态下该种特征气体对应的瞬时局部放电量分量值，将每一种特征气体对应的瞬时局部放电量分量值按照每一种特征气体在步骤一中电化学气体传感器阵列中的传感器数量进行加权平均，输出高压开关柜在当前运行状态下的局部放电量值。

48、本发明与现有技术相比，所取得的技术进步在于：

49、本发明通过构建高压开关柜腔体内故障气体三维瞬态对流扩散传输状态空间模型，结合多传感器到达时间差反演故障源瞬时气体释放率，并对传播过程中的累积传输时滞进行补偿，能够准确恢复故障源位置处特征气体的真实浓度瞬态变化过程，克服了现有技术未考虑扩散瞬态响应时滞导致早期微弱局部放电检测灵敏度不足的问题，提高了局部放电量反演精度，实现了早期局部放电故障的准确识别，降低了漏检和误判的发生概率。