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变压器等电力设备运行时产生的声学信号体现大量的状态信息。当设备出现异常时,声纹会随之改变。2019年,依托国家电网有限公司科技项目,国网安徽省电力有限公司电力科学研究院联合中国电力科学研究院有限公司、国网信息通信产业集团有限公司等单位,启动“大型电力变压器声学指纹不停电检测及状态预警技术”课题研究。
目前,课题研究人员已掌握了变压器机械故障特征表现与发展规律,完成了声纹采集传感器的选型与研发,提出了声纹检测和识别方法,在此基础上编制了变电设备声学指纹监测技术导则和电力变压器声纹监测智能识别算法检验规范,初步建立了声纹检测技术体系。
研发“听得见”声纹的采集传感器
经验丰富的运维人员可根据变压器的运行声音,判断其是否存在内部局部放电等异常。但这种凭借经验的判断主观性较强,存在错检、漏检的风险。
“我们利用人工智能技术捕捉、识别设备运行中细微的声音变化,借助声纹识别技术将设备故障的信息呈现出来,可以避免错检、漏检。”安徽电科院电网主设备声纹识别技术攻关团队带头人张晨晨说,“这首先需要一个能灵敏捕捉、识别声音信号的设备。”
攻关团队最初采用普通的麦克风作为声纹采集传感器,但在复杂的电磁场环境下,传感器采集声纹的准确性不足。
之后,攻关团队在可听声频率范围内不断调整声纹采集传感器中共模电感的工作频率,找出可以过滤共模电磁干扰的带宽,并设计开发出可以抗电磁干扰的声纹采集传感器。“传感器外壳采用导电材质,可以接地,形成接地屏障,降低或消除电磁波对所测量信号的干扰,提高数据采集的准确性和精度。”团队成员杨海涛说。
攻关团队还解决了声纹采集传感器灵敏度不足等问题,最终研制出可满足20赫兹~20千赫兹频率范围内采集需求的空气传导式、贴片式声纹采集传感器。空气传导式声纹采集传感器一般布置在变压器周围,采集设备整体运行过程中产生的声音信号;贴片式声纹采集传感器一般直接布置在变压器壳体上,采集分接开关等变压器重点部位的声音信号。
为了听懂声纹建立数据样本库
应用声纹检测技术不仅要能“听得见”声纹,还要“听得懂”声纹。“听得懂”的前提是掌握足够多的数据样本。
攻关团队先在500千伏敬亭变电站和220千伏六安变电站试点安装了声纹采集传感器。声纹采集传感器先后捕捉到了敬亭变电站由于直流偏磁产生的变压器异常音频、六安变电站由于分接开关动作、雷暴天气产生的异常音频。这些数据样本为后续的研究工作积累了真实异常声纹样本。随后,攻关团队扩大试点安装范围,在滁州、阜阳等地区选取重过载、运行年限较长、已存在异常声响的变压器安装声纹采集传感器,还在特高压古泉换流站、淮南变电站、芜湖变电站安装了该设备,全方位、多渠道收集声纹样本。
“声纹检测技术要发挥作用,必须有海量的异常数据支撑。但是,现在电网设备普遍质量较高,仅靠设备运行过程中真实发生的异常数据样本是远远不够的。”攻关团队成员吴兴旺说。2021年10月,国网安徽电力联合安徽南瑞继远电网技术有限公司,在常州电气设备检测中心搭建110千伏真型变压器模型,模拟油流驱动试验、热缺陷试验、铁芯极间放电试验等几十种缺陷试验,拓宽样本收集渠道。
截至2022年年底,攻关团队建立的样本库规模已超过1太字节(TB),样本数量大于2万条。依据这些样本,攻关团队提取了比较有代表性的500千伏和1000千伏变压器声纹特征,设定主频、振动熵、高低频比等五类主特征值阈值,根据设备声纹特征是否在阈值范围内判断设备是否有异常,并针对异常情况进行预警。
“我们训练模型识别声纹特征,判断变压器运行状态,平均准确率为84%。”张晨晨说,“相关模型在变压器直流偏磁预警方面效果尤其明显,平均准确率达到99.5%。”
打造声纹检测技术应用体系
近两年,声纹采集传感器不断迭代升级。攻关团队基于波束形成原理,通过麦克风阵列技术,利用声像图加可见光图像,实现了异常声响定位。声纹采集传感器加上由数据采集单元、数据存储单元和数据分析单元组成的检测主机,形成了声纹检测装置。
目前,声纹检测装置已在8座超高压、特高压变电站和9座220千伏变电站安装应用。截至今年5月底,国网安徽电力依靠声纹检测技术研判出21起运行设备异常情况。
据介绍,声纹检测装置仍处于试点应用阶段。早期试点阶段,在安徽电网,除了特高压淮南、芜湖变电站具备将声纹检测装置接入远程智能巡检系统的条件,其余变电站的声纹检测装置均属于离线运行,数据无法实时上传。
为此,攻关团队研发了声纹统一管理平台。该平台于2021年10月在安徽电科院内网上线,具备全景监测、诊断分析、样本管理、模型迭代四个主要能力,与变电站边缘代理平台深度融合。后期,国网安徽电力将在整套声纹检测装置硬件、安装部署、数据传输与存储、后台分析等方面进一步加大投入。
攻关团队将以电力设备故障声纹模拟、声纹装置入网校验、声纹预警分析、声纹算法验证服务、声纹智能化装备提升为五大方向,持续打造“标准+样本+模型+应用”的电网设备声纹检测技术应用体系,推动声纹检测技术在电力领域的深化应用。
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