Maksimum Entropi Spektral Yöntemine Dayalı Güç Dağıtım Kablosu Hata Lokalizasyon Teknolojisi

Summary

Bu protokol, frekans alanı reflektometrisi kullanarak uzun güç dağıtım kablolarında hassas hata lokalizasyonu için maksimum entropi spektral tahmin temelli bir yöntem sunar. Yüksek frekanslı kablo modellemesi, yansıma katsayısı spektrum analizi, spektral ekstrapolasyon ve simülasyonlar ile deneylerle doğrulamayı detaylandırarak, geleneksel FFT yaklaşımlarına kıyasla üstün doğruluk sağlar.

Abstract

Modern kentsel dağıtım ağlarında kablo döşeme mesafeleri arttıkça, frekans-alan reflektometrisi (FDR) ile hata konumunun doğruluğu uzunluk arttıkça belirgin şekilde azalır. Uzun kablolar için hassasiyeti artırmak amacıyla, bu çalışma maksimum entropi spektral tahmin temelli bir yöntem önermektedir. Dağıtım kabloları için yüksek frekanslı dağıtık parametre modeli, yalıtımın yaşlanması ve mekanik hasarın birim uzunluk kapasitansı ve endüktans üzerindeki etkilerini nicel olarak değerlendirmek amacıyla geliştirilmiştir. İletim hattı teorisine dayanarak, yansıma katsayısı spektrumu ile kusur konumu arasındaki ilişki ve spektral çözünürlüğü artırmak için bir adım frekansı optimizasyon kriteri türetilmiştir. Hızlı Fourier dönüşümü (FFT) tabanlı frekans alanı analizinde spektral sızıntıyı ve sınırlı çözünürlüğü azaltmak için, yüksek hassasiyetli spektrum tahmini için maksimum entropi spektral yöntemi kullanılır ve böylece fay mesafesi lokalizasyon doğruluğunu artırır. Simülasyonlar, geleneksel FFT'ye kıyasla önerilen yöntemin tipik uzun kablo kasalarında konum hatalarını 2–4,5 kat azalttığını ortaya koymaktadır. Deneysel sonuçlar, maksimum entropi yaklaşımı için %0,25'in altında olan göreceli bir hata doğrulamaktadır; bu da geleneksel yöntemin %0,55'in altındaki hatasını geçerek mühendislik pratiğinde etkinliğini ve üstünlüğünü doğrulamaktadır.

Introduction

Modern güç sistemlerinde güç kaynağı güvenilirliği ve güvenliği talebinin artmasıyla birlikte, kablolar kentsel dağıtım ağlarında yaygın olarak benimsenmiştir. Bunlar arasında, çapraz bağlı polietilen (XLPE) kablolar, yazarın üstün avantajları nedeniyle yaygın olarak kullanılmaktadır ^1,2. Dağıtım kabloları genellikle yer altına monte edilir ve çalışma ortamı serttir. Hizmet süresi arttıkça, yük dalgalanmaları ve aşırı yüklenme ile birleşince, kablonun yaşlanması daha belirgin hale gelir. Sonuç olarak, su ağaçları, elektrik ağaçları, kısmi deşarjlar ve yalıtım nemi gibi yerel kusurlar yavaş yavaş ortaya çıkabilir. Zamanında giderilmezse, bu kusurlar ciddi arızalara dönüşebilir ve sonunda^{şebekeye 3,4} elektrik kesintilerine yol açabilir. Bu nedenle, dağıtım kablolarının kusur tespiti ve arıza konumu, elektrik şebekesi işletme ve bakımının temel bileşenleri haline gelmiştir.

Dağıtım kabloları için arıza konumlandırma yöntemleri genel olarak iki türe ayrılabilir: çevrimiçi ve çevrimdışı yaklaşımlar. Çevrimiçi yöntemler esas olarak seyahat dalgası konumu, kısmi deşarj (PD) izleme ve ortak mod sızıntı akımı yöntemiyle temsil edilir. Seyahat dalgası konumu, fay üzerinde üretilen geçici hareket dalgalarını analiz ederek fay konumlarını belirler. Ancak, dalga cephelerini doğru çıkarmadaki zorluklar, doğrusal olmayan dağılımla fay özelliklerinin ciddi üst üste binmesi ve zahmetli kurulum gibi çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır. Daha da önemlisi, bu yöntem yaşlanmaya bağlı kusurların tespit edilmesinde geçerli^{değildir 5}. PD tabanlı çevrimiçi izleme, kablo içinde üretilen hata sinyallerini tespit eder ve çalışma koşullarının gerçek zamanlı değerlendirilmesini sağlar. Buna rağmen, yaşlanma kusurlarını tespit etme ve uzun vadeli izleme yapmada hâlâ teknolojik darboğazlarla karşılaşmaktadır. Sinyal paraziti, gürültü bastırma ve karmaşık veri analizi gibi sorunlar genellikle pratik uygulamalarda yanlış değerlendirmelere^{yol açar 6,7,8}. Ortak mod sızdırma akımı yöntemi, kablo terminallerindeki ortak mod sızıntı akımlarındaki değişimleri ölçerek yaşlanma kusurlarının konumunu ve şiddetini belirler. Bu teknik, yüksek hassasiyetle müdahale etmeyecek bir tespit sağlar. Ancak, anti-parazit yeteneği nispeten zayıftır; çünkü değişken frekanslı ekipman çalışması sırasında üretilen yüksek frekanslı diferansiyel mod akımları, ölçüm doğruluğunu önemli ölçüde azaltabilir. Ayrıca, enerjili kabloların çevrimiçi izlenmesi, yüksek voltajlı ortamlarda sinyal izolasyonunu ele almak zorundadır; bu da ekipman maliyetlerini ve bakım karmaşıklığını^{artırır 9,10,11}.

Çevrimdışı yöntemler açısından, zaman alanı reflektometrisi (TDR)¹², frekans alanı reflektometrisi (FDR⁾¹³ ve zaman-frekans alanı yansıtma geometrisi (TFDR)¹⁴ dahil olmak üzere çeşitli yaklaşımlar önerilmiştir. Bunlar arasında, TDR enjekte edilen darbe sinyalinin yüksek frekanslı bileşenlerinde düşük enerji ile mücadele eder ve kablo zayıflama etkilerine ve gürültü parazitine karşı oldukça hassastır; bu da sınırlı konum doğruluğuna ve başlangıç kusurlarının tespit edilme kapasitesinin zayıflığına yol açar kablo arızalarının erken^{aşamalarında 15}. TFDR, Gauss cıvıltı darbeleri enjekte ederek TDR^16'daki yetersiz yüksek frekanslı bileşenlerin eksikliğini azaltır. Ancak TFDR karmaşık sinyal modülasyon devreleri ve çıkarma algoritmaları gerektirir ve yüksek frekanslı modüle edilmiş sinyalleri hızla zayıflar, bu da uzun kablolarda hata tespitini^{zorlaştırır.} FDR ise süpürme frekansı sinyallerini eşit güç dağılımıyla enjekte eder. En zengin yüksek frekanslı bileşenleri içerir, daha yüksek konum hassasiyeti sağlar ve TDR'ye kıyasla daha yüksek hassasiyet gösterir; bu da hızlı gelişimine yol açmıştır. Edinilen sinyalin türüne bağlı olarak, FDR daha da geniş bant empedans spektrumu (BIS)^yöntemleri 18,19,20 ve yansıma katsayısı spektrumu (RCS) ^{yöntemleri 21,22,23,24} olarak kategorize edilebilir.

2003 yılında bir grup,^{kabloların 25} giriş yansıma katsayısı spektrumuna dayalı bir kablo lokal hata lokalizasyon yöntemi önerdi. Ancak, bu yaklaşım, dağıtılmış parametrelerin frekansa bağlı etkilerini hesaba katmamıştır; bu da yanlış değerlendirmelere yol açabilir. Daha sonra, kablo girişindeki yansıma katsayısı spektrumundan bilgi almak için ters hızlı Fourier dönüşümü (IFFT) uygulandı; böylece termal yaşlanma, radyasyon yaşlanması ve ekstrüzyon deformasyonu gibi yerel kusurların etkin lokalizasyonu^sağlandı. Ayrıca, süpürme sinyalinin üst frekansı ne kadar yüksekse, frekans alanı reflektometrisinin (FDR) mekânsal çözünürlüğünün o kadar yüksek olduğu gözlemlenmiştir. Buna rağmen, uzun kablolara uygulandığında, süpürme sinyalinin üst frekansı önemli ölçüde azalır ve bu da yerelleştirme doğruluğunun düşmesine yol açar.

FDR yönteminin temeli, alınan yansıma sinyalleri üzerinde FFT gerçekleştirmektir. Ancak, FFT'nin doğasında bulunan spektral sızıntı sorunu nedeniyle, araştırmacılar birkaç iyileştirme önermiştir. Bir çalışma, ayrık Fourier dönüşümünde (DFT) mesafe penceresi ile Kaiser pencere fonksiyonunun kullanılmasını tanıttı; böylece yansıma katsayısının gerçek kısmından kusur bileşenleri çıkarıldı; böylece kablolarda gevşemiş bakır koruma kusurlarının lokalizasyonu^{mümkün oldu 27}. Kaiser pencere tabanlı bir DFT²⁸ , giriş yansıma katsayısının gerçek kısmına uygulanarak açık devre, kısa devre, yüksek dirençli ve düşük dirençli koşullar için hata tipi tanımlamayı sağladı. Bir çalışma, ara eklemlerde nemin tespit ve lokalizasyonu için kablo giriş empedansının hayali kısmına Blackman pencere tabanlı DFT uygulanmasını^önerdi. DFT'deki Hanning kendi kendine konvolüsyon penceresini kullanarak, yansıtma katsayısı^{spektrumunun 30'unun} gerçek kısmındaki periyodik bileşenlerin frekansı ve fazını tahmin etmek için bir interpolasyon algoritması tanıtıldı; bu da kablo empedans anomalilerinin polarite belirlenmesini mümkün kıldı. Sonrasında, Nuttall pencereleri, dördüncü dereceden üç terimli Nuttall pencereleri, ikinci dereceden Nuttall kendi kendine dönüşüm pencereleri ve üç noktalı interpolasyon DFT^{algoritmaları 31} dahil edilerek iyileştirmeler sağlandı. Genel olarak, mevcut çalışmalar ağırlıklı olarak pencere fonksiyon tasarımı veya interpolasyon algoritması iyileştirmesine odaklanmıştır; bunlar kusur lokalizasyon doğruluğunu belli bir ölçüde artırmıştır.

FFT prensibi açısından bakıldığında, frekans alanı reflektometrisinde (FDR), enjekte edilen sinyalin frekansı ne kadar yüksekse, ölçüm doğruluğu o kadar iyi olur. Teoride, enjeksiyon frekansı sonsuzluğa yaklaşırsa, kablo kusuru mükemmel bir hassasiyetle tespit edilebilir. Ancak, ultra yüksek frekanslı sinyallerin kablolar boyunca iletimi ciddi bir zayıflama yaşar, bu da onları orta ve uzun uzunluktaki kablolar için uygun^{kılmaz hale getirir (32,33}). Bu nedenle, FDR'deki maksimum enjeksiyon frekansı ile elde edilebilir hata konum doğruluğu arasında doğal bir denge vardır. Bu sorunu ele almak için, bu makale maksimum entropi spektral yöntemine dayalı bir kablo kusur lokalizasyon tekniği önermektedir. Yöntem, ölçülen düşük frekanslı verilerden yüksek frekanslı yansıma katsayısı spektrumunun yüksek frekans kısmını maksimum entropi kriterine göre tahmin eder ve ardından yansıma katsayısının maksimum entropi spektrumunu (MES) hesaplayarak hata yerini belirler. Özellikle uzun mesafe kablo uygulamalarında spektral sızıntı ve çözünürlük kısıtlamalarıyla sınırlı olan geleneksel FFT tabanlı FDR yöntemleriyle karşılaştırıldığında, önerilen maksimum entropi spektral yöntemi, sınırlı ölçülen verilerden yüksek frekanslı bilgileri etkili şekilde çıkararak daha yüksek spektral çözünürlük sağlar. Pencere fonksiyonuna dayalı iyileştirmelerin aksine, özellikle yan lobları bastıran ve çözünürlüğü temelde artırmadan, MES yaklaşımı hem tepe keskinliğini hem de lokalizasyon doğruluğunu artırır. Ayrıca, interpolasyon tabanlı veya parametrik spektral tahmin yöntemleriyle karşılaştırıldığında, MES yöntemi çözünürlük ile dayanıklılık arasında daha iyi bir denge sunar ve uzun dağıtım kablolarında başlangıç kusurlarını tespit etmek için özellikle uygundur. Bu yaklaşım, lokalizasyon doğruluğunu artırır, geleneksel yöntemlerdeki %0,55'ten %0,25'e düşürür ve hata noktalarının tanımlanmasını kolaylaştıran daha düzgün lokalizasyon eğrileri oluşturur.

Protocol

NOT: Test kablosu üzerindeki tüm ölçümleri çevrimdışı (enerjisiz) bir durumda yapın. Süpürme frekansı sinyal enjeksiyonu ve yansıma katsayısı elde edebilen bir vektör ağ analizörü (VNA) veya eşdeğer frekans alanı reflektometri aleti kullanın. Kablonun uzak uçta açık devre olduğundan emin olun, aksi belirtilmedikçe. Bağlantı yansımalarını en aza indirin; güvenli temas için kısa, doğrudan koaksiyel bağlantılar ve iletken bant kullanın. Önerilen ekipman ve yazılım için Malzemeler Tablosu'na bakınız.

1. Kablo örneği ve ölçüm kurulumunu hazırlayın

1. Test için güç dağıtım kablosunu seçin (örneğin, YJLV22-8.7/10 kV-3×70 XLPE kablosu veya eşdeğeri).
2. Toplam kablo uzunluğunu ve bilinen hata pozisyonlarını (yapay olarak eklenmişse) ölçüp kaydedin.
3. Kablolardaki elektromanyetik dalga yayılım hızını ölç.
   1. Kabloyu bir uçtan enstrumana bağlayın ve uzak ucu açık bırakın.
   2. Yansıma katsayısı spektrumunu uygun bir frekans bandı üzerinden edinin.
   3. Tam kablo uzunluğuna (gidiş-dönüş) karşılık gelen salınım dönemini belirleyin.
   4. Hızı (1) olarak hesaplayın
4. Kablo kafa bağlantısını hazırlayın.
   1. Kablonun ucunu söküp çekirdeği ve kalkanı açığa çıkar.
   2. Alet kablolarını çekirdeğe ve kalkana güvenli bir şekilde bağlamak için çift taraflı iletken bakır bant kullanın.
   3. Burun yansımalarını azaltmak için dal kablosu uzunluğunu en aza indirin.

2. Frekans tarama parametrelerini yapılandırın

1. Seçim kriterini kullanarak frekans adımını (Δf) belirleyin.
   1. Kablo ucu salınım periyodu (2) kullanılır
   2. Her döngüde en az 200 örnekleme noktası sağlanacak şekilde ayarlandı.
   3. Frekans adımı Δf, maksimum gözlemlenebilir mesafe aralığını belirler: (3)
   4. Tam kablo uzunluğu L'nin belirsizlik olmadan çözülebileceğini sağlamak için:
      (4)
   5. Bu çalışmada, çözünürlükü artırmak için daha katı bir koşul benimsenmiştir: (5)
2. Frekans bandını ayarlayın.
   1. Alt sınırı 100 kHz (veya en az enstrüman olarak) ayarlayın.
   2. Üst sınırı aşırı zayıflatma olmadan ulaşılabilir maksimum sınıra ayarlayın (kablolar için genellikle 30–50 MHz <200 m; uzun kablolar için küçültün).
   3. Üst frekans sınırı f_max doğrudan mekânsal çözünürlüğü etkiler: (6)
   4. Daha yüksek f_max daha ince çözünürlük sağlar, ancak kablo zayıflamasıyla sınırlanır.
3. Gerekli örnekleme puan sayısını hesaplayın (7)
4. Enstrümanı hesaplanan frekans bandı, adım ve noktalarla (örneğin, 100 kHz–50 MHz, yüksek çözünürlük için ~5.000 puan) yapılandırın.

3. Yansıma katsayısı spektrumunu elde edin

1. Cihazın kalibrasyonunu yapın (VNA için önerilen açık-kısa yük kalibrasyonu).
2. Hazırlanan kablo başlığını alet portuna bağlayın.
3. Her ayrı frekans noktasında süpürme frekanslı sinüzoidal sinyaller enjekte edin ve giriş yansıma katsayısı Γ(ω) ölçün.
   1. Ölçülen yansıma katsayısı şu şekilde ifade edilebilir: (8)
   2. burada: Γ_d: defektte yansıma katsayısı, : faz sabiti, d: kusur mesafesi.
   3. Bu ilişki, yansıma katsayısının fazının frekansa göre doğrusal olarak değiştiğini ve mesafe tahmininin temelini oluşturduğunu gösterir.
4. Karmaşık yansıma katsayısı spektrumunu (büyüklük ve faz, gerçek ve hayali parçalar) kaydedin.
5. Veriyi frekans vs. gerçek/hayali yansıma katsayısı olarak kaydedin.

4. Verileri geleneksel FFT yöntemiyle işleyin (karşılaştırma için)

1. Yansıma katsayısı spektrumunun hayali kısmını çıkarın.
2. Yan lob sızıntısını azaltmak için bir pencere fonksiyonu (örneğin, Blackman penceresi) uygulayın.
3. Pencereli hayali kısımda ters hızlı Fourier dönüşümü (IFFT) yapılacaktır.
   1. Ters Fourier dönüşümü şu şekilde tanıtılır: (9)
4. Kusur mesafesi şu şekilde hesaplanır:
   (10)
   1. burada t , ters Fourier dönüşümünden sonraki zirve konumuna karşılık gelen zamandır.
5. Yansıma katsayısı spektrumunda (baş-uç ve terminal yansımaları hariç) kusur zirvelerini belirleyin.

5. Kusur lokalizasyonu için maksimum entropi spektral yöntemini uygulayın

1. Edinilen yansıma katsayısı spektrum verilerini yükleyin.
2. Hayali parça dizisini detrend edin ve ortalayın.
3. Otoregressiv model sırasını seçin
   (11)
   1. burada N, veri noktalarının sayısıdır.
4. Burg özyineleme algoritmasını uygulayın.
   1. İleri geri ve geri tahmin hatalarını başlatın.
   2. Yansıma katsayıları ve otoregresif parametreleri özyinelemeli olarak hesaplayarak ileri ve geri hata gücünü en aza indirir.
   3. Otokorelasyon dizisini maksimum entropi kriterine göre çıkarın.
5. Ekstrapolasyon dizisinden güç spektrumunu hesaplayın.
6. Maksimum entropi güç spektrumundaki zirveleri belirleyin.
7. Tepe pozisyonlarını defekt mesafelerine dönüştürün (12)
8. Tepe netlik ve yerelleştirme hatasını geleneksel FFT sonuçlarıyla karşılaştırın.

6. Sonuçları yorumlayın

1. Pozitif zirveleri (başarılı hata tespiti) sahte zirvelerden veya optimal olmayan izlerden ayırt edin.
2. Göreli lokalizasyon hatasını (13) olarak hesaplayın
3. Başarıyı göreceli hatayla <%0,25 ve belirgin yan loblar olmadan net, pürüzsüz bir zirve ile doğrulayabilirsiniz.

Results

Yansıtma katsayısı spektrumu ve kusur lokalizasyonu sonuçları, maksimum entropi spektral yöntemi kullanılarak hem simülasyonlardan hem de deneylerden elde edildi ve geleneksel FFT tabanlı yaklaşımlarla karşılaştırıldı. Başarılı bir kusur lokalizasyonu, tam hata konumunda keskin ve belirgin bir zirveye sahip pürüzsüz bir güç spektrumu, minimal sahte zirveler (yan loblar veya sızıntı nedeniyle oluşan psödotepeler) ve düşük göreceli hata (genellikle %<0,3) ile karakterize edilir. Buna karşı...

Discussion

Bu çalışmada, yazarlar, maksimum entropi spektral (MES) yöntemiyle güçlendirilmiş frekans-alan reflektometrisi (FDR) kullanarak güç dağıtım kablolarındaki kusurların lokalileştirilmesi için ayrıntılı bir protokol sunmaktadır. Önceki çalışmalar genellikle spektral sızıntı, uzun kablolarda sınırlı çözünürlük ve hata tanımlamayı zorlaştıran sahte zirvelerle mücadele eden geleneksel hızlı Fourier dönüşümü (FFT) tabanlı^{analizlere dayanmıştır 34}. Ayrıca, gelişmiş sinyal...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
İletken bakır bant, çift taraflı	Belirtilmedi	Yok	Test kablolarını kablo çekirdeği ve kalkanına bağlamak için kullanılır https://www.shcenxin.com/metaltape/93.html
YJLV22-8.7/10 kV-3× 70 orta voltajlı kablo	Belirtilmedi	YJLV22-8.7/10 kV-3× 70	Çapraz bağlı polietilen (XLPE) alüminyum çekirdekli çelik bant, zırhlı PVC kılıflı güç kabli; toplam uzunluğu 171 m; Dışarıdan indüklenen defekt http://www.xmdl518.com/jspn01-Products-6234877/ ile test nesnesi olarak kullanılır
10 kV kablo hata lokalizasyon cihazı	Belirtilmedi	Belirtilmedi	Frekans alanı reflektometri cihazı; frekans bandı 100 kHz– 50 MHz; Yansıtma katsayısı spektrum alımı için 5.001 örnekleme noktasıyla yapılandırılmıştır https://www.163.com/dy/article/K6OHFJOO0552X57P.html