基于TLS-ESPRIT算法的雾霾影响下的绝缘子泄漏电流高频特性的分析
Analysis of the Leakage Current High-Frequency Characteristics of Insulator under Fog and Haze Based on TLS-ESPRIT Algorithm

作者: 边宁 , 许允之 :中国矿业大学,信息与控制工程学院,江苏 徐州;

关键词: 雾霾绝缘子泄漏电流高频TLS-ESPRITFog-Haze Insulator Leakage Current High-Frequency TLS-ESPRIT

摘要:
近年来,大气污染的日趋严重导致雾霾天气在中国频繁出现。雾霾影响中的绝缘子处于极为不利的运行状态,闪络事故发生的可能性大大增加。为研究雾霾天气对绝缘子运行造成的影响,本文模拟了燃煤和汽车尾气导致的雾霾环境,测量了在不同雾霾成分作用下绝缘子表面的泄漏电流。采用TLS-ESPRIT算法分析,比较了无污秽、清洁雾喷淋的污秽绝缘子、以硝酸盐为主和以硫酸盐为主的污雾喷淋的污秽绝缘子泄漏电流高频段的频率特性。当绝缘子表面被盐溶液污染时,泄漏电流的幅值更大。高斯拟合结果显示,以硝酸盐为主的情况的幅频特性分别在f1 = 1.318 MHz和f2 = 1.468 MHz频率处存在峰值,以硫酸盐为主的情况的幅频特性在f1 = 0.199 MHz、f2 = 0.266 MHz、f3 = 0.498 MHz、f4 = 0.603 MHz频率处存在峰值。由于离子淌度和电荷量不同,以硝酸盐为主的情况峰值频率较高,表示泄漏电流能量更大。

Abstract: Fog and haze weathers appear frequently in recent years in China due to atmosphere pollution. In-sulator under fog and haze is functioning in extremely poor condition, and the possibility of flash over accident is greatly increased. In order to study the impact of fog and haze on the performance of insulator, this paper simulated a fog and haze environment caused by coal burning and automo-bile exhaust, and tested leek current under different conditions. TLS-ESPRIT is applied, and fre-quency characteristics of leakage current is compared between clean insulator, insulator with clear-fog, insulator with mainly sulfate fog and mainly nitrate fog. Leek current is increased if insu-lator is polluted by salt solution. Gaussian fitting showed that nitrate condition has peak frequency at f1 = 1.318 MHz and f2 = 1.468 MHz, while sulfate condition has peak frequency at f1 = 0.199 MHz, f2 = 0.266 MHz, f3 = 0.498 MHz, f4 = 0.603 MHz. Nitrate condition has higher peak frequency due to dif-ferences in ion mobility and quantity of electric charge.

文章引用: 边宁 , 许允之 (2017) 基于TLS-ESPRIT算法的雾霾影响下的绝缘子泄漏电流高频特性的分析。 输配电工程与技术, 6, 24-33. doi: 10.12677/TDET.2017.62004

参考文献

[1] 关志成. 绝缘子及输变电设备外绝缘[M]. 北京: 清华大学出版社, 2006.

[2] 吴光亚. 我国绝缘子的发展现状及应考虑的问题[J]. 电瓷避雷器, 2010, 19(5): 7-11.

[3] 文习山, 蓝磊, 蒋日坤. 绝缘子污秽闪络的统计特性及风险评估[J]. 高电压技术, 2011, 37(1): 1-7.

[4] 蒋兴良, 舒立春, 孙才新. 电力系统污秽与覆冰绝缘[M]. 北京: 中国电力出版社, 2009.

[5] 蒋坤. 绝缘子故障诊断方法的研究[D]: [硕士学位论文]. 徐州: 中国矿业大学, 2014.

[6] 黄欢. 基于泄漏电流特征量的绝缘子污闪预测的研究[D]: [硕士学位论文]. 重庆: 重庆大学, 2008.

[7] 李璟延, 司马文霞, 孙才新, 杨庆, 胡建林, 王荆. 绝缘子污秽度预测特征量提取与神经网络模型[J]. 电力系统自动化, 2008(15): 84-88.

[8] 石岩. 基于泄漏电流特征量的绝缘子污闪预测模型及方法研究[D]. 重庆: 重庆大学, 2010.

[9] 夏青. 线路绝缘子交流污秽预测的新特征量研究[D]: [硕士学位论文]. 重庆: 重庆大学, 2011.

[10] 陈伟根, 夏青, 孙才新, 李立浧. 绝缘子放电区段划分及污秽预测的泄漏电流分形维数研究[J]. 中国电机工程学报, 2011, 31(13): 121-127.

[11] 王黎明, 张军广, 赵晨龙, 戴罕奇, 周志成, 高嵩. 绝缘子饱和受潮条件下泄漏电流预测方法[J]. 高电压技术, 2014, 40(5): 1416-1423.

[12] 苑吉河. 输电线路绝缘子(串)交流污闪特性及放电过程的研究[D]: [博士学位论文]. 重庆: 重庆大学.

[13] 魏嘉, 吕阳, 付柏淋. 我国雾霾成因及防控策略研究[J]. 环境保护科学, 2014(5): 51-56.

[14] 张开贤, 俞燮根, 宿志一. 湿沉降对输变电设备染污及放电的影响[J]. 中国电力, 1997, 30(11): 3-7.

[15] 宿志一. 雾霾天气对输变电设备外绝缘的影响[J]. 电网技术, 2013, 37(8): 2284-2290.

[16] 张贤达. 现代信号处理[M]. 北京: 清华大学出版社, 2002.

[17] 许允之. 电网过电压数据的数理统计方法[J]. 上海交通大学学报, 1997, 31(3): 61-65.

[18] Sun, X.W. (2015) Har-monic Frequency Stimation Algorithm Based on ESPRIT and MSWF in Power System. The Open Electrical & Electronic Engineering Journal, 9, 518-523.
https://doi.org/10.2174/1874129001509010038

[19] Chakkor, S. (2015) Enhanced ESPRIT Algorithm for Optimal Wind Turbine Fault Recognizing. International Journal of Computer Science: Theory and Application, 3, 29-39.

[20] 李敏, 盛毅. 高斯拟合算法在光谱建模中的应用研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2008, 28(10): 2352-2355.

[21] 傅献彩. 物理化学[M]. 第5版. 北京: 高等教育出版社, 2005.

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