2.5.3 指紋診斷

對設備進行測試，并對測得的數據進行處理，將得到的某種特殊圖形與樣板進行對照，從而判斷設備狀態的方法，稱為指紋診斷。以設備的局部放電為例對該法進行說明。

早期，僅靠觀測設備的最大放電量，以此作為判斷其絕緣狀態的一個依據（對一些重要設備，有關規程規定了其放電量閾值）。隨后，又由示波器屏幕顯示的圖形判斷其放電類型，對于不同類型的放電及各種干擾，它們的圖形會有所差異。人們總結了一些典型的放電圖譜，將測得的放電圖形與典型圖譜進行對照，便可判斷出放電類型或是否為干擾。隨著微電子和計算機技術的發展，出現了局部放電數字化、計算機測量裝置。應用這種裝置除可測得較長時間段內每次放電的放電量q外，還可獲得每次放電發生時工頻電壓的相位φ，以及每秒內的放電次數n。對所得φ、q、n信息進行整理，得到放電的統計特性，畫出一些特殊圖形，如二維φ-q、q-n、φ-n及三維φ-q-n譜圖，得到所謂“指紋”，將這些指紋與樣板對比，可比較全面地診斷設備狀態。顯然，相對于僅根據最大放電量進行的閾值診斷來說，指紋診斷顯得全面一些。

指紋診斷方法可分為目測法和參數法。

1. 目測法

對放電信息φ、q、n進行整理，得到放電統計特性的過程如下。

畫出φ-q平面，將φ軸及q軸各分為I份和J份，即φ-q平面被劃分為棋盤狀的I·J個小格，每一小格的中心為（φ_i，q_j），i=1，2…I；j=1，2…J。統計單位時間內放電的（φ，q）處于某一小格（i，j）的次數n_ij，并在φ-q-n坐標系內畫出相應點（φ_i，q_j，n_ij），將這些點連接起來，即得φ-q-n三維譜圖，如圖2-5所示。

計算某一φ_i時各次放電的平均放電量

由（φ_i，q_i），i=1，2…I，可畫出φ-q二維譜圖，如圖2-6所示。

計算某一φ_i時放電的總次數

由（φ_i，n_i），i=1，2…I，可畫出φ-n二維譜圖，如圖2-7所示。

計算某一q_j時放電的總次數

由（q_j，n_j），j=1，2…J，可畫出q-n二維譜圖，如圖2-8所示。

不同設備、不同類型、不同嚴重程度的放電二維、三維譜圖的形狀不一，將測得的譜圖與樣板進行目測對比，這種診斷方法稱為目測診斷。顯而易見，目測法診斷的準確度在很大程度上取決于操作人員的經驗。

2. 參數法

由于指紋目測診斷的科學性不夠，可設法由指紋提取出特征參數，然后根據參數進行診斷，這種方法稱為指紋參數診斷。

根據不同的具體情況，可以提取不同的特征參數。例如，可以提取二維譜圖圖形的偏斜度這一參數進行指紋診斷。

偏斜度s(skewness)原本是用來衡量統計分布圖形的不對稱性的，有

或

式中 x——隨機變量的取值；

f(x)——概率密度分布函數；

m——均值；

σ——標準差。

例如均勻分布、正態分布等對稱分布的圖形，可算出其s=0；s的數值反映了分布的不對稱性，其符號是正還是負，則反映了圖形是往左還是往右傾斜。

對二維譜圖，例如φ-q譜圖也可用偏斜度來衡量圖形的不對稱性，在上述s的計算公式中x_i用φ_i代替，f(x_i)用q_i代替，即可求得φ-q譜圖的偏斜度。根據由譜圖提取出的特征參數——偏斜度s即可對設備進行診斷。