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GIS局部放电在线检测技术调研报告清华大学电机系GIS局部放电检测技术目录第一章 GIS局部放电检测方法21.1.局部放电对GIS绝缘的危害21.2GIS局部放电的检测方法31.2.1局部放电的电脉冲检测41.2.2局部放电的超声检测41.2.3局部放电的特高频检测5第二章 GIS局部放电特高频检测技术72.1特高频检测技术现状72.2特高频法检测系统82.2.1特高频传感器82.2.2特高频信号的采集和分析10第三章 局部放电严重程度判定123.1监测信号的趋势分析123.2局部放电量定性校准12第四章 局部放电模式识别144.1局部放电特征参数144.1.1局部放电统计特征144.1.2威布尔参数164.1.3时频分析特征174.1.4分形特征184.1.5基于移动时间窗的特征提取194.1.6自回归模型参数（AR模型系数）194.2局部放电识别方法204.2.1距离分类法204.2.2线性及非线性分类器224.2.3人工神经网络234.2.4模糊概率论识别法8325第五章 局部放电源定位265.1信号幅值比较法265.2时差定位法265.2.1等时差定位法265.2.2信号初始峰值法275.2.3相关法275.2.3能量累积法28第六章 GIS局部放电检测相关标准29参考文献30第一章 GIS局部放电检测方法上世纪SF6气体绝缘组合电器设备（Gas Insulated Switchgear，GIS）的使用对传统敞开式高压输变电装置而言是一次巨大的革命，GIS自从问世以来发展非常迅速，得到了越来越广泛的应用 1。GIS具有较高的安全可靠性，是免维护设备。然而，在GIS制造、安装、运行和检修过程中，仍有可能产生一些绝缘缺陷，导致绝缘故障。GIS局部放电在线检测能够帮助及时发现GIS的绝缘缺陷，避免事故的发生，提高GIS的安全运行水平。目前，不断有GIS达到规定的免维护运行年限，如何进行这些设备的维护已是实际面临的迫切问题。GIS的安装特点和变电站现场的电磁环境限制了常规局部放电试验的应用，使得现场条件下对GIS局部放电检测和定位难以有效进行。GIS局部放电在线检测能够弥补常规局部放电试验的不足，为GIS局部放电检测和定位提供了新的技术手段。基于局部放电在线检测，可以实现GIS的状态维修，在充分掌握设备实际状况的基础上，能够制定更为合理的运行方案和检修策略，以便在系统安全性最优的条件下充分挖掘设备潜力，延长其服役期限和使用寿命，降低设备全寿命周期费用。1.1. 局部放电对GIS绝缘的危害如果GIS绝缘结构中存在局部电场集中，或因制造工艺不完善、绝缘材料老化、机械破坏等原因在绝缘中形成缺陷，则在GIS运行时绝缘中的这些部位就容易发生局部放电。局部放电虽然只是绝缘局部发生击穿，但每次放电对绝缘都会造成一定程度的损伤，造成损伤的原因包括：放电导致介质局部温度上升，加速材料的氧化过程；放电产生的带电粒子撞击介质，是分子结构断裂；放电产生的腐蚀性产物与介质化学反应，使介质的电气、机械性能下降。所以为了保证电气设备在运行中的可靠性，通常需要尽量避免绝缘介质中局部放电的发生，或只允许有轻微的局部放电。局部放电对绝缘造成的破坏作用可以归纳如图1所示。图1 局部放电对绝缘的破坏作用1.2 GIS局部放电的检测方法GIS局部放电试验是采用专用的检测仪器对GIS在承受高压作用时产生的局部放电信号进行的探测或测量。高灵敏度的局部放电试验能发现GIS绝缘系统的微小缺陷，是出厂试验的重要项目。局部放电试验起源于20世纪40年代对高压设备无线电干扰性质的研究，原称为电晕试验，后来规定只有大气中的局部放电才称为电晕，对一般绝缘的局部放电试验不再用电晕试验的名称。局部放电试验技术经几十年发展已日臻成熟，国际电工委员会（IEC）第60270号出版物对该试验验技术已作详细规定。局部放电试验电压根据被试设备的技术规范而定，通常在最高工作电压的1.11.5倍的范围内。考虑到实际运行中会出现过电压激发起局部放电，而后在运行电压下放电并不熄灭的情况，因此在试验中也规定短时增加更高电压，然后降回到试验电压下持续一段时间进行测试。允许的局部放电量的标准因设备而异。对于工作场强很高，绝缘材料易在局部放电作用下损伤的设备，例如GIS，限制非常严格，出厂试验要求局部放电不得大于10pC。局部放电会产生下述效应：在提供电压的电回路中产生电脉冲信号；在介质中产生功率损耗：在紫外可见光波段直至无线电频率范围内有电磁辐射；声辐射；材料受放电作用后的化学变化。针对不同的放电效应有不同的试验方法，均能从不同侧面反应局部放电的状况和程度。目前比较行之有效的检测方法是对局部放电脉冲、超声波和特高频电磁辐射信号进行探测。1.2.1 局部放电的电脉冲检测伴随着绝缘介质中局部放电的产生，放电电荷的转移将在放电回路中形成脉冲电流信号，可通过测量被检测设备外电路中所流过的脉冲电流来检测放电信号。局部放电的电脉冲测量有两种基本电路：直接测量电路；平衡测量电路。 (a)电流脉冲检测b）电压脉冲检测图2直接测量电路该方法技术成熟、应用广泛，已经形成了专业标准（GB/T7354-2003和IEC60270:2000）。电脉冲法通过对视在放电量的定量测量能更直观地反映设备内部局部放电的严重程度，是GIS出厂试验的重要检验手段。GIS出厂时所进行的局部放电试验是在试验室良好屏蔽的环境下对设备分段进行的，试验中设备具有唯一的接地点，放电量要求小于10pC。但对于已安装或已投运的GIS，则采用脉冲电流法检测局部放电可行性不大。主要原因在于GIS包含设备众多、体积庞大，为了保证其运行可靠性，避免故障或操作过程中表面地电位的明显升高，GIS采用多点接地结构，这就大大降低了设备接地回路中电流法测量点的灵敏度。另一方面GIS对局部放电的耐受水平低，由于脉冲电流法的抗干扰能力有限，在电站现场强烈干扰的环境下，难以检测到10pC以下的局部放电。因此对于运行中的GIS不宜采用脉冲电流法进行在线监测或带电测量。1.2.2 局部放电的超声检测超声波法局部放电检测是一种对GIS非常重要的非破坏性检测手段，最初的超声法检测是基于超声脉冲回波技术，主要应用于材料内部裂纹的无损检测。近几年来声发射技术（AE）得到了更广泛的应用。GIS内部发生局部放电时会发出超声波，不同结构、环境和绝缘状况产生的声波频谱差异很大。GIS 中沿SF6气体传播的只有纵波，而沿GIS壳体则既可以传播横波也可以传播纵波，并且衰减很快，检测的灵敏度较低，局部放电超声信号的主频带约集中在20500kHz范围内。GIS 中的局部放电可以看作以点源的方式向四周传播，由于超声波的波长较短，因此它的方向性较强，从而它的能量较为集中，可以通过壳体外部的超声传感器采集超声放电信号进行分析。利用局部放电过程中产生的声发射信号对其进行检测具有以下优点：可以对运行中的设备进行实时检测；可以免受电磁干扰的影响；利用声波在介质中的传播特性可以对局部放电源进行定位。声波定位是通过测量声波传播的时延来确定局部放电源的位置。在实验室条件下，运用声波测量法可以对10pC的局部放电做出准确的检测和定位，而在现场应用时，却远不能达到如此高的精度。主要原因在于，GIS内部结构复杂，通常存在多种声传播介质，如盆式绝缘子、SF6气体绝缘和金属构件等，它们的介质声速差异很大，这样就会造成沿不同路径传播速度并不相同，因此按照等速时差进行定位就会产生较大的误差。超声在传播过程中遇到障碍会产生一系列的反射和折射，易受现场周围环境的影响。在GIS内SF6的声波吸收率相对很强（其值为26 dB/m，类似条件下空气仅为0.98 dB/m），并且随频率增大而增加。放电所产生的超声波传播到GIS壳体上时，会发生反射和折射，而且通过绝缘子时衰减也非常严重，所以常常无法检测出某些缺陷（如绝缘子中的气隙）引起的局部放电。而且由于超声传感器检测有效范围较小，在局部放电检测时，传感器的有效传感范围较小，需对GIS进行逐点探查，检测的工作量很大，目前主要用于GIS的带电检测。为了保证足够的灵敏度，需要设置数量巨大的测点，所以并不适用于在线监测方式。1.2.3 局部放电的特高频检测局部放电是电气绝缘中局部区域的电击穿，伴随有正负电荷的中和，从而产生宽频带的电磁暂态和电磁波。不同类型局部放电的电击穿过程不尽相同，产生不同幅值和陡度的脉冲电流，因此产生不同频率成分的电磁暂态和电磁波。例如：空气中电晕放电所产生的脉冲电流具有比较低的陡度，能够产生比较低频率的电磁暂态，主要分布在200MHz以下；相比之下，固体绝缘和SF6气体中发生的局部放电所产生的脉冲电流则具有比较高的陡度，所产生的电磁暂态的频率能够达到1GHz以上。所谓局部放电特高频（Ultrahigh frequency，UHF）测量，即在UHF（0.3-3GHz）频段接收局部放电所产生的电磁脉冲信号，实现局部放电检测。采用特高频测量能够提高局部放电现场测试的抗干扰性能，主要原因如下：（1）电气设备内部的局部放电信号能够达到UHF频段，而电力系统中的电磁干扰信号，如空气中的电晕放电，一般低于UHF频段。所以UHF传感可以避开干扰频段。（2）即使电气设备相邻区域存在UHF干扰，由于UHF信号传播时衰减较快，其影响范围较小，不会产生远距离的干扰。因此，在UHF频段进行局部放电信号传感，能够获得较高的信噪比。采用特高频测量能够实现局部放电源的空间定位，UHF信号传播过程中衰减比较快，离开放电源的距离不同，探测到的放电信号的幅值将显著下降，因此，通过比较UHF信号的幅值可以进行放电的大致定位。局部放电的UHF电磁脉冲具有ns时间量级的上升沿，采用多个UHF传感器同时测量，能够得到ns量级准确度的脉冲时差，基于此时差测量，可实现对放电源的准确定位。在局部放电特高频测量过程中，变电站的所有金属物体将会对特高频传感器产生二次感应。当UHF传感器靠近这些金属物体时，通过二次感应，可以接收到增强了的局部放电信号或电磁干扰信号。二次感应能够显著增大局部放电检测的灵敏度，同时也能够增大电磁干扰信号的影响。图3 电磁波接收二次感应原理图研究表明，1GHz的电磁波在直径为0.5m的GIS内传播所产生的衰减只有3-5dB/km3。因此在用波导理论进行局部放电测量时可以不考虑这种衰减。GIS的盆式绝缘子、拐弯结构和T型接头、隔离开关及断路器等波阻抗不连续点是特高频信号衰减的主要原因，绝缘子处的能量衰减约为3dB，T型接头处的能量衰减则可达到10dB4-5。根据GIS中电磁波的传播特点，利用特高频检测的主要优点如下：a) 抗干扰能力强。由于一般空气电晕干扰的频率较低(< 100MHz) ，远低于fc, 因此这种干扰已不在UHF 法的测量范围内8-9；b) 可以对局部放电源进行定位。合理布置UHF传感器, 可通过电磁波到达不同传感器的时差来对局放源进行定位, 且具有相当高的定位精度；c) 根据所测放电电磁波信号频谱和统计特征, 可以区分不同的缺陷类型；d) 可以进行长期在线监测。在GIS 出厂时就将传感器安装好, 由此可对GIS 进行长期局部放电监测。e) 灵敏度可以满足工程要求。在实验室中灵敏度可达1pC10。第二章 GIS局部放电特高频检测技术2.1 特高频检测技术现状采用特高频法检测GIS中局部放电产生的UHF信号是20 世纪80 年代初期由英国中央电力局（Central Electricity Generating Board，CEGB）开发出来的。与其他局部放电检测方法相比，特高频检测具有灵敏度高、抗干扰能力强、可识别故障类型及进行准确定位等优点，成为近20 年来的研究热点之一。英国Strathclyde大学的Hmapton和Pearson于上世纪80年代初就开始420kV GIS局部放电特高频监测系统的研究，将特高频传感器内置于GIS内部，整套系统具有较高的灵敏度，有利于外部干扰的抑制。他们曾在苏格兰南部的Tomess变电站内安装7具有个三相传感器的特高频监测系统，传感器所用带宽为3001500MHz。利用频谱分析仪的point on-wave模式，在一个工频周期内对自由微粒、固定尖刺、绝缘子表面的污秽和悬浮电极进行缺陷的类型识别。，他们认为GIS内部的自由微粒是破坏绝缘性能的主要因素，该系统能够实现在10m的范内捕捉到1mm的自由微粒。通过现场试验，认为安装2530组三相传感器就可监测整个变电站的局部放电情况 11。DMS公司在该技术的基础上开发了GIS在线监测系统，已在国际上推广使用。德国Stuttgart大学的研究人员曾同时应用超声波法和特高频法，对550kV GIS模型内部的尖刺缺陷放电进行检测，然后对比不同方法的灵敏度和抗干扰特性，试验发现特高频法灵敏度较高，在GIS母线腔内，特高频传感器可测量到距离10m处的视在放电量10PC的放电源。超声波方法容易受到现场振动噪声的影响。日本东芝电气公司曾应用特高频法对2个300kV变电站的局部放电进行过测量，研究表明，变电站内部的电磁干扰可从套管处传入，影响内置传感器的接收效果，但是干扰的频带范围多在500MHz以下，且衰减很快。同时，他们发现GIS同轴结构内部有许多不连续处，局部放电信号经过时，将衰减到原来信号强度的1/31/10，并且不同相之间接收到的局部放电信号幅值差别很大，因此通过对比传感器特高频信号的幅值可进行放电源的定位工作。挪威Delft大学的Meijer曾对比了IEC60270法、VHF-HF窄频带和UHF宽频带法检测局部放电的结果，三种方法的测量频带分别为10500Hkz、3GHz范围内、5001500MHz。在对比放电缺陷类型的识别结果和信号衰减的过程之后，发现局部放电的类型识别与测量方法、测量回路和信号的传播路径无关，因此可以进行多种方法的联合检测，以提高判断结果的准确性13。国内西安交通大学的邱毓昌、王建生、张超鸣等对放电脉冲产生的电磁波在GIS同轴腔体的传播特性进行了理论分析和测量，他们认为电磁波成分中的TEM波为非色散波，在GSI内部传播时，一旦频率高于1000MHz之后，沿传播方向衰减很快;TE波、TM波具有各自的截止频率，只有当其频率成分高于截止频率时，才能在GIS腔体内传播，并且信号能量衰减很小。因此，他们认为在GIS内部的电磁波中TE波和TM波占主要成分。并且通过试验发现SF6内部放电的频率成分多在1GHz内，据此对内置天线进行了优化设计，在实验室内可以测量到1pC的放电量。重庆大学的孙才新、唐炬等对多种内置传感器的模型及其性能进行了较为系统的研究，并在实验室对GIS局部放电进行实际测量。当局部放电信号频率在UHF以下时，电容耦合模型研究表明，传感器能够准确反应方波信号的下降沿而不失真；信号频率在UHF以上时，天线模型研究表明，传感器的频率响应近似线性14-16。清华大学的刘卫东、高文胜等利用外置传感器和自主开发的便携式UHF局部放电综合检测仪在多家GIS制造厂和40多个变电站进行实地测量，曾检测到8起放电缺陷。并针对存在于GIS设备内部的金属颗粒进行研究，结果表明视在放电量的大小与颗粒大小有关，颗粒越大，放电量也随之增大。并且尝试利用视在放电量结合特高频信号联合标定GIS模型的局部放电，认为不同放电类型有其不同的放电线性关系曲线，可粗略的进行GIS视在放电量的标定工作。2.2 特高频法检测系统2.2.1 特高频传感器特高频传感器主要由天线、特高频放大器、高通滤波器、检波器、耦合器和屏蔽外壳组成。整个传感器采用金属材料屏蔽，以防止外部信号干扰。UHF传感器根据安装方式可分为内置式和外置式两种。内置传感器可获得较高的灵敏度（目前英国新制造的GIS 均要求加装内置传感器），但对制造安装的要求较高，特别是对已投运的GIS 安装内置传感器通常是不可行的，这时只能选择外置传感器。相对于内置传感器，外置传感器的灵敏度要差一些，但安装灵活、不影响系统的运行、安全性较高，因而也得到了较为广泛的应用。图4 GIS体内和体外局部放电UHF传感图5为英国Strathclyde大学研制的几种传感器（其中(a)为内置型，(b)、(c)为外置型），Strathclyde大学对UHF传感器的研究起步较早17，目前它的各型传感器比较完备，应用较广。 与英国不同，日本的UHF传感器以内置式为主，且类型较多，有的设计比较独特。图2为日本Hitachi公司研制的两种内置传感器：半圆板偶极子型和二次元对数周期型传感器18 我国清华大学、西安交通大学、重庆大学、上海交通大学等科研单位对内置和外置UHF传感器都做了相应的研究，图3为国内研制的几种超宽带外置传感器20。 由于测量端点或绝缘子处辐射出的特高频信号很微弱，因此需要采用低噪音/高增益的特高频放大器来放大原始UHF信号。同时，为了避开空气中频率范围在200MHz以下的电晕干扰信号，在特高频放大器前需加装高通滤波器，因此放大器工作频带一般在200MHz3000MHz范围内，但在很多情况下为了避免手机通讯干扰的影响，测量频带根据噪声环境相应缩减。2.2.2 特高频信号的采集和分析图4 特高频局方在线监测系统特高频局放监测系统如图4所示，对于由UHF 传感器捕获的局部放电信号, 通常的信号处理方式按照使用仪器可分为频域法和时域法。在早期的UHF法测量中，一般采用扫频式的频谱分析仪，通过考察信号频谱分布和最高幅值(阈值) 来判断试品或设备的绝缘状况和产生原因。随着数字技术的发展, 高采样率的宽带数字采集系统越来越普及，利用FFT 分析功能也可以研究局部放电信号频谱。与此同时，对多个工频周期的UHF信号进行统计分析，将更有利于进行放电缺陷的严重程度判断和模式识别，但这要求系统具有强大的数据采集、存储和处理能力。特高频测量通常分为宽带测量和窄带测量，宽带测量GIS 中的局部放电可观察到局放信号在200MHz3GHz频域上的信号能量分布，不同缺陷类型的局放信号在频域分布上呈现出各自特征，信息量大，因此具有较好的检测和识别效果25；而用窄带法则无法得到不同缺陷信号的频谱特征，但具有较高的信噪比，抗干扰能力强，检测灵敏度高。由于特高频局部放电检测至少需要测量一个工频周期以上的百MHz到GHz 的放电信号，常用的A/ D 转换系统在采样率和存储深度等方面很难满足要求，且数据处理难度大。通常局部放电测量只关心信号的幅值、出现的相位以及放电重复率，因此普遍采用检波方式，仅对放电信号的主要信息进行检测、分析和存储。检波原本指从高频载波信号中取出低频调制信号，这里特指将UHF振荡信号的高频成分滤除，仅保留信号的幅值和相位信息。UHF脉冲信号包含了丰富的表征放电类型、强度、局放源及传播途径等信息，检波要损失其中一部分信息。即使如此，检波信号依然保留了大量重要PD信息，如PD 脉冲峰值、相位、 脉冲重复率等。UHF 信号经检波输出后得到一个缓慢变化的包络信号, 其幅值与UHF 信号的峰值相对应, 反映了局放UHF 信号的大小和形状, 并结合了工频相位信息，得到放电脉冲的相位分布。根据检波信号在工频信号上的相位分布及检波信号的波形特征, 可进行绝缘缺陷局放类型的识别。西安交通大学较系统地研究了点波(point-on-wave , POW) 模式分析方法 22 - 23 。检测时，首先通过频谱仪的自由触发及最大扫频模式测量局部放电信号在整个频域上的分布，以发现放电幅值最大的频率点(中心频率)，然后在ZeroSpan 模式下采集此中心频率下的时域信号，此时选用频谱分析仪的外触发方式。电源电压经过分压器变为低压信号输入触发电路单元，得到一个触发信号作为频谱分析仪的外部触发信号，在工频“0”相位的时候，触发电路触发频谱仪开始采样，便可以得到放电频谱和电源相位的关系，从而可以据此分析放电信号的时-频特征。第三章 局部放电严重程度判定在局部放电检测中，对局部放电严重程度的估计是最为关注的问题。GB7354-2003规定脉冲电流法应采用校准源标定的方式确定视在放电量，而对于局部放电UHF检测，获难以根据检测结果确定局部放电量，其主要困难在于局部放电类型和信号传播路径的影响。在局部放电UHF检测中，检测信号的响应幅值和三方面因素有关：（1）局部放电大小。局部放电量越大，UHF信号幅值越大；（2）局部放电类型。对于不同类型局部放电，UHF传感具有不同的检测灵敏度；（3）信号传播路径。UHF局部放电信号从放电源传播至传感器的路径不同，则衰减程度不同，导致响应信号存在明显差异。3.1 监测信号的趋势分析 在测得局部放电UHF信号幅值时，要确定局部放电量，就需要消除局部放电类型和信号传播路径的影响，而这两方面的变化很复杂，使局部放电量的估计具有很大的近似性。因此仅仅根据UHF信号幅值来估计局部放电量，判断局部放电的严重程度是非常困难的。局部放电特高频检测装置大多直接采用电压幅值（mV）或分贝数（dB）描述放电强度，但对于不同的放电缺陷测量结果相互间无法比较，即使对于同一放电缺陷不同制造商检测装置的测量结果也难以进行对比。目前采用特高频法对局部放电严重程度进行判断，主要是通过观察检测结果的发展趋势、发电所发生的部位和放电类型识别结果，来对其可能造成的危害进行估计，这种方法缺乏统一的标准，判断结果具有很强的主观性。3.2 局部放电量定性校准英国Strathclyde大学的研究员Martin Judd曾利用雪崩晶体管放电发生器模拟固定脉冲宽度为3.2ns，幅值从0400mA变化的放电电流脉冲，进一步通过UHF传感器接收其辐射出的信号，试验结果表明电流脉冲的幅值与传感器输出的信号幅值之间存在着线性关系。清华大学的刘卫东教授进一步对不同类型局部放电特高频信号在空间的传播特性进行了系统的研究，根据放电物理过程和信号频谱特性的相似性，将放电分为金属金属间隙放电（浮电位放电、金属颗粒间放电等）、金属绝缘间隙放电（金属颗粒与固体绝缘表面之间放电）、绝缘绝缘间隙放电（非金属异物和固体绝缘表面间的放电、固体绝缘内部缺陷的放电等）等三种类型。通过模拟实验得到局部放电特高频信号幅值与局部放电量的统计关系，如图5所示。试验过程中传感器尽可能靠近放电源，以减小信号传播路径的影响。图5 不同类型缺陷放电量与特高频检测结果的关系在实际局部放电检测中，可综合考虑局部放电类型和信号传播路径的影响，对局部放电量进行粗略的估计，步骤如下：1） 在完成局部放电定位后，将UHF传感器放置在离放电源最近的检测位置，测量局部放电信号幅值。2）根据局部放电信号的特征，判断局部放电类型。3）根据放电信号幅值和放电类型，再根据图5的经验数据，估计局部放电量。在采用这种方法进行局部放电量估计时，包含较多条件简化，结果是近似的。 第四章 局部放电模式识别GIS可能出现不同类型的局部放电，如浮电位放电、金属颗粒放电、金属尖端放电、固体绝缘内部缺陷放电、固体绝缘沿面放电等。不同类型的放电缺陷对绝缘的破坏程度有着很大的差异，通常与固体绝缘无关的放电危害性较小，而当放电发生在固体绝缘内部或固体绝缘表面时，则非常危险。由于局部放电是否危险，在很大程度上取决于放电缺陷的类型。所以在实际放电检测中，对局部放电类型的判断常常比确定局部放电量的大小更为重要。4.1 局部放电特征参数在局部放电模式识别中，由于放电信号波形、频谱和统计特性的数据量较大，如果直接对其放电模式进行识别，将是非常困难的。为了有效地实现分类识别，就需要选择和提取能够反映不同放电缺陷的本质特征，特征量的提取过程是对放电脉冲信号在数据量上的简化和压缩，以实现利用简单的特征量来表征放电特性26。目前局部放电模式特征提取常用的方法主要有统计特征参数法、分形特征参数法、数字图像矩特征参数法、波形特征参数法、小波特征参数等。4.1.1 局部放电统计特征局部放电的放电量q、放电次数n和放电相位是局部放电的重要特征量，统计算子分为两类：一类是描述-q 、-n 谱图的形状差异，包括偏斜度Sk、陡峭度Ku、局部峰点数Pe；另一类是描述-q 谱图正负半周的轮廓差异，包括互相关系数cc、放电量因数Q相位不对称度 以及修正的互相关系数mcc27。1） -q 、-n 谱图的形状差异特征偏斜度Sk (2.1)式中W是半周期内的相窗数,xi 是第i个相窗的相位；x是相窗宽度； pi 、 和是把谱图看成概率密度分布图、以i 为随机变量时，相窗i 内的事件出现的概率、均值和标准差。偏斜度反映了谱图形状相对于正态分布的左右偏斜情况：Sk0 说明该谱图形状左右对称；Sk0 说明谱图形状相对于正态分布形状向左偏； Sk0说明谱图形状相对于正态分布形状向右偏。 陡峭度Ku (2.2)上式中的各量定义均与(2.1)式中的对应量定义相同。 陡峭度用于描述某种形状的分布对比于正态分布形状的突起程度：正态分布的陡峭度Ku 等于0；如果Ku0，则说明该谱图轮廓比正态分布轮廓尖锐陡峭；如果Ku0，则说明该谱图轮廓比正态分布轮廓平坦。局部峰点数Pe局部峰点数用于描述谱图轮廓上局部峰的个数。在轮廓点(i yi ) 处是否有局部峰，可根据下式判定： （2.3）上式变为差分方程，即: （2.4）由于在谱图中， ，因此上式可简化为： （2.5）2） -q 谱图的轮廓差异特征互相关系数cc （2.6）式中、 是相窗i 内的平均放电量，上标“+”、“”对应于谱图的正负半周。互相关系数cc 反映了谱图在正负半周内的形状相似程度。互相关系数cc 接近于1，意味着-q 谱图正负半周的轮廓十分相似；cc 接近于0，说明-q 谱图轮廓差异巨大。 放电量因数Q （2.7）式中 、 是相窗i 内的放电重复率(即单位时间内的放电次数)，上标“+”、“”对应于 q 谱图的正负半周。放电量因数Q 反映了-q 谱图正负半周内平均放电量的差异。相位不对称度 （2.8）式中、分别是-q 谱图正负半周内放电的起始相角。相位不对称度 反映了-q 谱图正负半周内放电的起始相位的差别。修正的互相关系数mcc （2.9）修正的互相关系数mcc 用于评价-q 谱图正负半周内放电模式的差异。采用指纹法或其他统计方法提取放电特征存在的问题是：需要提取的特征量较多，学习和识别速度慢，并且在很大程度上受电压值影响从而影响最终识别结果28。4.1.2 威布尔参数文献29，30应用威布尔(Weibull)分布对放电脉冲幅值进行了分析，将得到的统计参数作为模式识别特征量。研究了局部放电脉冲幅值分布的统计特性，证实了单一放电H(q) 分布符合两参数的威布尔分布。 （2.10）式中q 是系统监测到的各放电量与最小放电量(系统灵敏度)之间的差值。由威布尔变换，上可以重写成： （2.11）文献29,30认为，混合放电的H(q) 符合多参数威布尔分布，通过威布尔分析，能够估计出各组H(q) 之威布尔参数及权重值，即分离出各单一放电的H(q) ，根据权重值的大小就能判断各组放电的放电量相对大小。4.1.3 时频分析特征传统局放识别方法主要对局放脉冲时域或频域特征进行分析，若采用脉冲波形特征或傅里叶变换等，对于暂态、非平稳的局放信号是不够的31。时频联合分析既能反映信号的频域内容，也能反映出该频率内容随时间的变化规律，将信号的时域分析和频域分析紧密地结合起来26。从中可以提取各个时刻的频率分量、各频率所包含的能量和带宽，准确反映出局部放电信号的时频特性32。小波变换为分析信号时频特征提供了有力工具，通过小波变换，将原来局限于时域或频域的信号扩展到三维时频面，使信号时频特征得到分离，这对分析宽带超高频局放脉冲具有实际意义31。文献31分析了变压器局放缺陷，建立4种典型的局放模型，用超高频检测方法采集局放信号，通过小波变换将超高频局放时域脉冲展开为由时间、频率和振幅分量构成的三维空间，该三维谱图综合反映了局放信号的3个基本特征：时间分量、频率分量和放电能量的分布。根据时频谱构造4种局放模型的三维匹配滤波器，待测局放信号与同类型滤波器相匹配。 结果表明，该方法可以有效提取出局部放电信号的主要特征和趋势。文献26中采用了时频分析方法的一种WVD分布。它是由 Wigner-Ville 提出的时频分布函数，能将一维的时间信号函数和频域函数映射为时间频率的二维函数，并且能准确地反映出信号的能量随时间和频率的分布，应用十分广泛。该文对空气中尖尖、尖板、沿面放电三种放电进行了识别，从识别效果来看，几种脉冲波形特征提取方法中，时频域特征提取方法的识别效果最好，最能反映各种放电类型之间的差异。同时该文也指出，时频域特征提取方法的提取算法尚需改进，以减小计算时间。 文献32将短时傅立叶变换谱、Wigner分布及Gabor 谱等3种联合时频分析方法应用于离散时间域，分析并处理了油中沿面放电波形。结果表明，时频分析方法可以较好地描述局部放电信号频谱的时变特性。其中Gabor谱不仅在时频域具有和Wigner分布相同的高分辨率，优于短时傅里叶变换谱，而且能有效地消除Wigner分布中交叉干扰的影响。对时频谱的分析还发现局部放电信号的频率分量可达到GHz，为超高频和超宽频带局部放电检测的研究提供了理论依据。4.1.4 分形特征L.Satish于1995年首次将分形特征应用于局部放电识别，他以-q-n谱图的分维数和空缺率为特征量，研究了环氧树脂空穴放电的识别。随后A. Krivda验证了分形特征对空气中电晕、油中气泡放电、固体介质中空穴放电的识别能力，并建议考虑放电的相位信息以改善识别结果33。分形特征由于其模式描述和区分能力强、特征参数少而得到了日益广泛的应用34。文献35经过计算分析与仿真，证明了小波分析与分形分析的基本思想都是尺度变换，因而存在互补性。提出在模式识别中将两者有机地结合，相互补充，可提高模式识别的可靠性；文献36采用分形特征实现对三维时频谱图的定量化分析，该文经过试验表明，应用分形理论可较好地实现三维时频谱图的定量化描述并提取典型放电特征。文献37提取了局部放电灰度图像原图像和不同尺度子图像的分形特征和矩特征。在此基础上组成特征集对在不同尺度上的识别效果进行了分析比较，并通过5种人工放电模型试验对样本进行识别，取得良好的识别效果，找到了在这种特征集下具有较好识别效果的LH3子图像。文献33提出一种新的分形特征提取算法，即从放电脉冲序列的二维散点图中提取Hausdorff维数、信息维数和分布重心，并利用模拟局放数据对比了新老方法的识别结果。用分形维和重心构成特征向量，可全面描述局放散点图的分布情况，辅以合适的网络结构和训练方法，有助于对放电模式（类型和程度）作出有效的判别。新方法提取的分形特征表现出了更好的模式描述能力，识别效果理想。文献38提取GIS 局部放电灰度图象的盒维数和信息维数作为识别特征量，盒维数只考虑了每个盒子中是否有放电点存在，是一种比较粗糙的统计分形；信息维数是盒维数的推广，它的优点在于它不但考虑盒子是“空”还是“非空”，并且考虑了不同的盒子提供的信息量大小，尽量地反映了分形内部的不均匀特性。因此该文采用盒维数和信息维数联合表征GIS 局放灰度图象的分形特征，有助于对其进行完整描述，全面提取其分形特征。文献39构造了放电相位、时间差与放电次数分布的三维谱图 ，并分析提取了其灰度图象的盒维数与信息维数特征参量，最后以分形维数作为输入，径向基函数神经网络(RBFNN)作为模式分类器对5种人工绝缘缺陷模型进行识别。研究表明识别率均> 90 %并具有较强的抗干扰能力。 文献40指出，分形特征由于其模式描述和区分能力强、特征参数少在局部放电图谱特征量提取中得到广泛应用，取得了一定的成果。但是单一的分形维数是从图像的整体来揭示图像的本质，忽视了图像的局部特征，所以对于不同的分形体其分形体维数可能很接近，甚至完全相同，因此采用单一维数作为描述局部放电信号的特征是不够的。该文提出了一种基于多重分形特征的 GIS局部放电图谱特征提取方法 ，对局放图像求取了相应的差盒维数、多重分形维数及放电重心特征,最后将提取的特征量通过 RBF神经网络进行分类,识别结果显示本文方法有效地提高了GIS局部放电4种缺陷的识别率。4.1.5 基于移动时间窗的特征提取所谓时间窗 ，就是对数据集进行截取，提取时间窗内的数据来进行处理(忽略时间窗外的数据) 在施加时间窗之后，就可以针对时间窗内的数据信息，采用信号处理方法对该局部信号进行详细分析与处理。在实时数据处理中的数据是实时采集的，而在施加时间窗之后，每次只处理时间窗内的数据，故必须处理时间窗的移动问题。在移动时间窗中，最重要的问题是时间步长的选取。太小的步长将减少信号处理的效率 ，而太大的步长容易丢失数据信息。一般要求时间窗与步长的比值远大于1 ，通常根据实际应用来选择41。文献41该文通过对局部放电数据施加时间窗，解决了直流局部放电中没有相位信息的不足，并通过时间窗的移动实现局部放电的在线监测。文中把时间窗宽度设置为步长的整数倍，提出计算时间窗内局部放电特征参数的递推算法。实验结果表明，文中提出的方法能够提取局部放电的特征信息，所得到的特征量能够很好地表征电气设备的绝缘性能，为电气设备绝缘在线监测提供了理论依据。同时文中指出，该方法只能提取用于电气设备绝缘性能判别的特征量即故障诊断，而不能识别局部放电的类型即模式识别。4.1.6 自回归模型参数（AR模型系数）AR 模型是一种全极点数学模型，其基本思想就是假定所研究的过程x(n) 是由一个输入序列u (n)激励一个线性系统H(z) 的输出， （2.12）为一线性移不变的离散因果系统。然后用已知的序列x(n)及其自相关函数rx(m) 来估计H(z)的参数， 以此系数来表示x(n)的性质。AR模型是根据波形模拟均方误差为最小原则建立的，模型的系数ak代表了波形在二阶统计特性上的特征14。由于模型系数是由输入放电波形数据序列唯一确定的,因此可以利用AR模型模拟放电脉冲,以模拟的模型系数作为脉冲波形的特征量26。AR 模型系数的求解方法很多,有自相关求解法,改进的自相关法,协方差法，Burg方法等等。文献42中