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理解局部放电分析中的 PRPD 和 PRPS 图

news 来源：原创 2025/6/26 2:09:45

理解局部放电分析中的 PRPD 和 PRPS 图

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引言

局部放电（Partial Discharge, PD）是高压设备中绝缘缺陷的重要信号，及时检测和分析 PD 活动对于预防设备故障、延长设备寿命至关重要。在 PD 分析领域，**PRPD（相位分辨局部放电）**和 PRPS（相位分辨脉冲序列） 图是两种核心的可视化工具。它们通过展示 PD 事件与交流电压周期的关系，帮助工程师识别缺陷类型并评估绝缘状况。本文将详细介绍这两类图的绘制方法、数据需求、采集方式以及实际应用。

PRPD 和 PRPS 图的绘制方法

PRPD 图

PRPD 图是一种二维散点图：

X 轴：表示 PD 事件的相位角（0-360 度），对应交流电压的周期。
Y 轴：表示放电幅度，通常以皮库仑（pC）为单位。

通过分析 PRPD 图的模式，工程师可以推断出缺陷的类型。例如：

电晕放电：通常在相位角 90° 和 270° 附近出现对称峰值。
内部空隙放电：表现为相位角分布较宽的随机散点。
表面放电：呈现不对称的放电集群。

PRPS 图

PRPS 图在 PRPD 图的基础上增加了时间维度：

X 轴：相位角（0-360 度）。
Y 轴：放电幅度（pC）。
Z 轴或颜色：表示时间序列，通常反映最近几秒内的放电活动。

PRPS 图的优势在于能够揭示 PD 行为的动态变化。例如，通过观察放电强度的随时间演变，可以判断绝缘缺陷是否在恶化，从而提高诊断的准确性。

所需数据及其来源

数据类型

PRPD 图：需要 PD 事件的相位角和放电幅度。
PRPS 图：除了相位角和放电幅度外，还需时间戳或序列号。

数据采集设备

在实际应用中，PD 数据通常通过以下传感器采集：

UHF（超高频）传感器：检测超高频电磁波，适用于空隙放电检测。
HFCT（高频电流变压器）传感器：安装在接地引线上，适合检测高导电性 PD 信号。
超声波传感器：捕捉 PD 产生的声波，常用于定位放电源。

这些传感器广泛应用于 GIS（气体绝缘开关设备） 等高压系统中，确保数据的全面性和可靠性。

数据格式与存储

常见格式

PD 数据通常以表格形式存储，包含时间、相位角和幅度等列，常见格式包括：

CSV 或 Excel：简单直观，适合小型数据集。

标准化二进制格式

为提高效率和兼容性，美国国家标准与技术研究院（NIST）提出了一种标准化二进制格式，结构包括：

文件头（FILE_HEADER）：定义文件结构和实验条件。
校准信息（CALIBRATIONS）：提供二进制数据到工程单位的转换系数。
PD 循环记录（PD_CYCLE）：存储相位角、幅度等实际数据。

该格式支持多种数据类型（如 ASCII、Integer、Double）和转换函数（如线性、对数），确保数据的准确性和跨平台兼容性。

绘制工具与软件

专用软件

OMICRON MPD 600：一款专业 PD 测量系统，内置 PRPD 和 PRPS 图生成功能，适合现场应用。

通用工具

MATLAB：提供强大的数据处理和可视化能力。

Python + Matplotlib：开源且灵活，可通过编程实现自定义图表。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npphase = np.random.uniform(0, 360, 1000)  # 模拟相位角
amplitude = np.random.uniform(0, 100, 1000)  # 模拟放电幅度
plt.scatter(phase, amplitude, s=5)
plt.xlabel('Phase Angle (degrees)')
plt.ylabel('Amplitude (pC)')
plt.title('PRPD Plot Example')
plt.savefig('prpd_example.png')