图1 加速老化试验电路
Fig.1 Accelerated aging test circuit
摘要 金属化膜电容器（MFC）是模块化多电平变流器（MMC）中较为薄弱的部件之一，准确地评估其健康状态对柔性直流输电系统的安全稳定运行意义重大。该文对MFC超声信号的局部放电相位分布（PRPD）谱图进行分析，提出一种基于健康指数公式的老化状态评估方法。首先，通过搭建超声监测试验平台采集声信号，分析MFC在老化过程中的失效机理；其次，基于自愈放电和局部放电比例的显著变化，探讨老化对PRPD谱图中放电信号分布的影响；最后在此基础上，构建基于健康指数公式的线性回归模型进行老化状态评估，并通过试验验证所提方法与模型的可行性和有效性。结果表明，与现有方法相比，该方法只需采集超声信号的PRPD谱图信息即可评估MFC当前的老化程度，解决了传统方法会对系统回路造成影响、抗干扰能力弱且监测精度较低的问题，为MMC的状态监测和寿命评估提供了新的手段，并为MFC非电量状态监测方法的研究奠定了基础。
关键词：金属化膜电容器 超声法 局部放电相位分布（PRPD）谱图 老化状态评估
大力建设高压直流输电工程符合我国构建新型电力系统、实现双碳节能减排目标和解决能源传输问题的需要[1-2]。基于模块化多电平变流器（Modular Multilevel Converter, MMC）的柔性直流输电因开关频率低、运行效率高等优点，成为当前主要的输电方式之一。金属化膜电容器（Metallized Film Capacitor, MFC）相比传统的箔式电容器具有工作场强高、容量大、寿命长等特点[3]，与换流器件IGBT构成子模块，广泛应用于柔性直流输电系统的阀塔中[4-5]。研究表明，在承受较大负载时，子模块中金属化膜电容器的核心温度会升高，内部产生热应力，长时间的纹波电压和热应力的共同作用会导致电容器老化直至失效，最终引发系统故障。因此，评估金属化膜电容器的老化状态对提升柔性直流输电系统的安全可靠运行具有重要意义[6-8]。
目前，国内外学者围绕金属化膜电容器的状态评估已经开展了大量研究工作。研究人员主要通过监测电容器的电气特性参数，如电容量、等效串联电阻（Equivalent Series Resistance, ESR）和等效串联电感等对其状态进行评估。文献[9]向系统电路注入受控交流电流，并利用数字滤波器提取直流输出中的交流纹波电压和电流分量监测ESR值，但会增加系统的额外损耗。文献[10]提出了基于放电电阻的放电数据监测电容值的方法，但是此方法不仅改变了子模块原始结构，还降低了子模块利用率。文献[11]基于子模块开关器件的死区时间，利用5个工频周期内的子模块开关序列计算电容值，该方法需要实时测量子模块的开关状态。文献[12-13]建立电压高频信息与ESR的映射关系实现状态评估，但需依赖较高的采样率。A. Shrivastava等提出了一系列非电量，例如质量、内部温度、内部压力、光学参数和声学参数等，用于评估电解电容器和多层陶瓷电容器的健康状态，取得了良好的效果[14]，但这些非电量方法尚未应用于金属化膜电容器中。目前，非电量方法中的超声法已被广泛应用于变压器、气体绝缘开关设备（Gas Insulated Switchgear, GIS）、开关柜等设备的局部放电（Partial Discharge, PD）检测中，通过在设备外壳上安装超声传感器测量放电产生的超声信号，具有强抗电磁干扰能力[15]。对于金属化膜电容器而言，其内部的局部放电和自愈放电同样会产生超声信号，且该信号与其老化程度密切相关，是一种值得深入研究的非电量监测方法。
本文提出一种基于超声信号局部放电相位分布（Phase-Resolved Partial Discharge, PRPD）谱图的金属化膜电容器老化状态评估方法，用于MFC健康状态的实时监控和预测。首先，搭建交直流叠加电压下的超声信号监测平台，用于采集MFC放电的超声信号；其次，在此基础上分析不同老化程度电容器的超声信号PRPD谱图特征及其变化规律；最后，研究基于健康指数模型及线性回归模型的MFC老化状态评估方法，并进行试验验证。这种基于超声信号的评估方法能够直接关联PRPD参数与MFC的老化阶段，有助于在MFC长期运行过程中进行精准的状态评估。
为加速金属化膜电容器的老化并获取不同电容下降量的样品，搭建了高压直流电源驱动的直流加速老化试验平台，其电路如图1所示。加载条件依据标准GB/T 17702—2021《电力电子电容器》[16]实施，主要采用直流电压，从而有效地确保加速老化过程的稳定性，为后续的超声监测试验奠定基础。
图1 加速老化试验电路
Fig.1 Accelerated aging test circuit
试验选用的电容器为同一批次的金属化聚丙烯膜（Metallized Polypropylene Film, MPF)电容器，镀层金属为锌和铝，其中锌约占95%，铝约占5%。为了降低试验的分散性，选用额定电容为18 μF、额定电压为2 kV的电容器置于恒温烘箱中，烘箱温度设为65℃，即换流阀厅的最高环境温度；老化电压设为1.5UN（UN为电容器额定电压）[17]。试验过程中，每间隔24 h取出一次电容器，使用高精密电桥测量MFC元件电容值下降情况，获取不同老化程度的电容器样品。测试过程中，当电容器电容值下降5%[18]，则认为该电容器绝缘失效。
柔性直流输电工程中，换流阀中MMC子模块会被频繁地投入和切除，MFC将承受复杂的交直流叠加电应力。为研究实际工况下电容器运行过程中产生的超声信号特征，基于文献[19]的加载条件及金属化膜电容器实际承受的电应力，搭建了交直流叠加电压作用下不同老化程度电容器的超声在线监测平台，示意图如图2所示。其中直流电源与限流电阻串联提供直流电压，交流电源与隔离电容串联输出谐波。
图2 电容器在线监测平台示意图
Fig.2 Schematic diagram of capacitor monitoring circuit
试品的老化程度分别为94%C0、96%C0、98%C0、100%C0（C0为初始电容量，94%C0表示电容器的当前电容量为初始电容量的94%），由1.1节所述方法制备。将获得的电容器元件试品置于恒温烘箱中，烘箱温度设为20℃。施加1.35UN的直流电压并保持不变，谐波频率选择直流支撑电容器实际运行工况中含量最大的50 Hz基波，有效值为0.15UN，对应的纹波率(交流电压/直流电压)为11%[19]，直流与谐波叠加电压有效值为1.5UN。
超声传感器选用PXR15传感器，该超声传感器在120～300 kHz频段内具有较高的灵敏度和良好的频率响应特性，能够有效地采集电容器内部产生的超声信号。信号放大器采用PXPA3放大器，该放大器具有增益高、动态范围宽、噪声低、输入阻抗高的特点，可以将检测到的超声信号放大100倍并滤除噪声，从而显著提高信噪比。超声传感器布置在电容器元件接地端，每次连续采集1 h的超声信号。
试验中选择较高的谐波比例，旨在加速放电特征的显现，使放电行为在较短时间内更加显著地表现，以便更有效地分析放电过程中的超声特征。尽管实际运行条件中的谐波比例可能较低，但这一设计可以模拟MFC在严苛工况下的长期运行特性。
金属化膜电容器能够通过蒸发周围的金属喷涂层来阻断放电通道从而实现安全运行，这一过程通常被称为“自愈”放电。然而，这种“自愈”行为会导致电容损失量的累积，从而引发MFC的最终失效。MFC中存在的另一种放电类型是局部放电（PD），一般与电晕现象有关。PD往往发生在电应力集中的区域，如空气腔或绝缘的尖锐边缘。PD同样会导致电极腐蚀和电容损失[20]。目前国内外很多学者针对金属化膜电容器的自愈放电和局部放电老化机制进行了深入研究。然而，各种老化因素之间的相互联系仍有待探索，金属化膜电容器的电致老化机理也有待进一步研究[21-22]，例如，金属化膜电容器运行过程中的自愈放电、局部放电等老化机制发生的先后顺序和发生区域等。上述两种放电类型在电容器老化过程中共生互动，紧密相连，都是导致介质老化和极板电化学腐蚀的关键因素，且放电过程中都会辐射超声信号。
为研究这两种放电类型对MFC老化过程的影响，制备电容器双层薄膜样品进行膜特性试验。将膜特性试验得到的不同特征老化区域在扫描电镜下进行微观分析，结果如图3和图4所示。图3为自愈放电形貌特征的电镜扫描结果，炭化通道中心具有圆形自愈击穿孔，这是薄膜自身电弱点在自愈时留下的击穿痕迹，属于正常的自愈现象。图4a为局部放电整体形貌特征的电镜扫描结果，放大倍数较低，可见多个脱金属区聚集在一片区域。图4b为放大倍数较高的老化区域，可见局部放电击穿区域无击穿孔洞。在相同放大倍数下的扫描电镜图像中，自愈放电现象表现为典型的圆形击穿孔，而局部放电未观察到明显的击穿孔洞，表明局部放电主要引发金属层的局部劣化或剥蚀。与自愈放电现象的随机分布不同，局部放电损伤更具集中性，且通常发生在薄膜的边缘区域。
图3 自愈放电形貌特征电镜扫描结果
Fig.3 Scanning electron microscopy results of self-healing morphology characteristics
图4 局部放电形貌特征电镜扫描结果
Fig.4 Scanning electron microscopy results of partial discharge morphology characteristics
通过示波器采集电容器薄膜发生自愈放电以及局部放电时的超声信号波形，并将采集到的自愈放电超声信号和局部放电超声信号进行小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）分析，观察放电信号能量释放的时频域特点，如图5所示。
图5 不同放电种类超声信号的时频分析
Fig.5 The time frequency analysis of ultrasound signal under different discharge types
由图5可见，局部放电信号呈现短暂的脉冲状，持续时间很短，频谱上通常表现出较高的频率成分。在CWT时频图上，局部放电信号呈现为短暂的宽频高强度带，是一束短而宽的频带。而自愈放电的持续时间比局部放电更长，频谱上主要表现为低频成分的增强。在CWT时频图上，自愈放电信号呈现为持续时间较长的窄频带高强度区。因此，局部放电与自愈放电在能量释放的时频域特征上存在显著差异：局部放电信号呈现短暂的脉冲和高频成分，而自愈放电信号则表现出持续时间长和低频成分增强的特征。这一时频域特征的差异不仅有助于区分这两种放电机制，还为深入理解其在电容器老化过程中的不同作用提供了重要依据。
对健康状态为100%C0、98%C0、96%C0、94%C0的电容器1 h内监测的超声信号进行CWT分析，并依据图5的特征进行分类，其放电种类占比统计如图6所示。在CWT时频图中，初期信号多呈现为持续时间较长的窄频带高强度区，后期信号多呈现为短暂的宽频高强度带。在老化初期，电容器自愈能力较强，自愈放电参与程度较高。随着电容器的老化，自愈击穿会形成圆形绝缘区域，该区域边缘电场不均匀且存在气体。随着内部缺陷的增加，由于电场分布不均匀和介质材料的缺陷，电容器内部易发生更频繁和剧烈的局部放电。在电容器老化后期，自愈能力下降，局部放电参与程度提高，即在电容器老化到94%C0的过程中，自愈放电信号会逐渐减少、局部放电信号会增多。
图6 放电种类占比统计
Fig.6 Statistical chart of the proportion of discharge types
自愈放电释放的能量一般高于局部放电，且幅值较大，同时自愈击穿易发生在电压正峰值处或其附近。不同于自愈放电，金属化膜电容器的局部放电在较低电压下就可以发生，且局部放电信号幅值一般较小[23]。根据上述分析可知，监测过程中采集的超声信号幅值以及出现的电源电压相位会随着老化发生变化：老化初期，超声信号多集中出现在电源电压峰值附近，且幅值较高；老化后期，超声信号出现在电源电压不同相位处，且幅值较低。
PRPD谱图包含了丰富的相位和放电幅值信息，可用于研究金属化膜电容器老化过程中电源电压相位和放电幅值分散性的变化趋势。
金属化膜电容器在交直流叠加电压作用下时，所产生的超声信号会出现在电源电压的不同相位。超声信号相位分布典型波形如图7所示，采集到的超声信号出现在电压峰值处，此时相位为90°。通过统计健康状态分别为100%C0、98%C0、96%C0、94%C0电容器1 h内超声信号出现的电压相位和放电信号幅值，绘制相应的PRPD谱图，结果如图8所示。
图7 超声信号相位分布典型波形
Fig.7 Typical waveform of ultrasound signal phase distribution
图8 不同老化程度电容器PRPD谱图
Fig.8 PRPD spectra of capacitors with different degrees of aging
通过图8所示的PRPD谱图可以看出，随着电容器的老化，其放电超声信号的相位分布更加分散，而放电幅值则表现出更加集中且普遍较低的特点：电容器在健康状态下，放电易发生在正半波峰值处及其附近，随着电容器健康状态的劣化，放电超声信号的相位分布变得更分散。100%C0和98%C0的健康状态中，放电点虽然较少，但幅值较高的超声信号相对较多；而94%C0和96%C0的健康状态中，放电点不仅多且放电幅值相对较低，并且更集中在低幅值区域。
由于PRPD谱图的相位信息和放电幅值信息随着电容器的老化有明确的分散性变化趋势，本节对其进行进一步研究。基于统计学信息并结合实际应用需要，本文选择的统计参数主要是放电超声信号相位和幅值的标准差及信息熵[24]。其中，相位分布的分散性可以从相位熵和相位标准差来分析，相位熵能够衡量相位分布的随机性和均匀性，而相位的标准差能够衡量相位数据的离散程度；放电幅值的分散性可以从放电幅值熵和放电幅值标准差来分析，放电幅值的熵能够衡量放电幅值分布的随机性，而放电幅值的标准差能够评估放电幅值的集中性变化。
为评估电容器的健康状态，对相位熵Sphase、相位标准差σphase、放电幅值熵Samp和放电幅值标准差σamp四个关键特征参数的变化趋势进行分析，如图9所示。
图9 PRPD谱图关键指标变化趋势
Fig.9 Trends in key indicators of PRPD spectra
图9中的试验数据表明，电容器在不同老化阶段呈现不同的特征。在老化早期阶段，放电幅值特征参数骤降，而相位信息变化不大，内部结构相对稳定；随着老化的深入，在后期阶段，放电幅值熵和标准差趋于平缓，而相位熵和标准差显著增加，电容器内部结构变得更加不稳定。
基于图9反映的变化规律，结合相位和放电幅值的分散性，本文基于倒数形式和正比形式构建一个综合健康指数来量化电容器的老化状态。相位熵和相位标准差的倒数用于反映相位集中度。电容器健康状态越差，其PRPD谱图的相位熵和相位标准差越大，使用倒数可以更直观地反映这一点，即倒数数值越大，相位越集中，健康状态越好。而放电幅值熵和放电幅值标准差直接用于反映放电幅值的分散度。电容器健康状态越好，其PRPD谱图的相位熵和相位标准差越大，采用正比形式可以更直观地反映这一点。
此外，对其他可能的构建形式而言，无倒数形式不能直观地反映相位集中度对健康状态的影响，乘积形式可能会放大某一单项指标的影响，导致健康指数对其变化的响应度过高。因此，基于对试验数据的深入分析，选择当前的线性组合来构造综合健康指数表达式，具体表示为
（1）
式中，IH为综合健康指数；α为相位集中性权重；β为放电幅值分散性权重。
电容器的健康状态对放电超声信号的相位以及幅值的影响程度反映在相应的权重系数上。式（1）中的相位集中性权重和放电幅值分散性权重需通过非线性优化进一步确定。基于不同健康状态的电容器，利用超声法获取PRPD谱图，并计算出相位和幅值的熵和标准差信息。针对不同健康状态的电容器，设定一个已知的健康指数
（例如100%C0对应的=1，98%C0对应的=0.8，以此类推），构建目标函数为综合健康指数公式预测值IH与实际定义值之间的平方差的总和，即
（2）
通过非线性最小二乘法调整权重参数α、β的值以最小化目标函数J(α, β)，从而求解出最优的权重值。确定最优权重值后，通过式（1）计算不同健康状态电容器的IH。在MFC研究中，电容量被视为反映老化状态的统一标准[16]，因此将IH与离线测量得到的电容量下降百分比相结合，建立线性拟合模型，以预测和评估电容器的老化状态。
基于上述分析，本文提出一种基于超声信号PRPD谱图分析的金属化膜电容器老化状态评估方法。该方法包含两个阶段：线性回归模型建立阶段和实际监测评估阶段。
在进行金属化膜电容器的老化状态评估前，需要建立线性回归模型。在同种类电容器使用之前，通过加速老化试验获取不同健康状态的电容器。首先采用超声法监测收集不同健康状态电容器的PRPD谱图信息：相位和放电幅值的熵以及标准差。再通过非线性优化确定综合健康指数公式的最优相位集中性权重和最优幅值分散性权重，并且计算电容器不同健康状态下的综合健康指数。然后进行建模工作，使用收集到的综合健康指数和其对应的电容量下降百分比数据生成一个拟合模型。该阶段流程如图10所示。
图10 线性回归模型建立阶段流程
Fig.10 Flow chart of linear regression model establishment stage
实际监测评估阶段流程如图11所示。在实际监测中，定期收集电容器的超声信号，进行PRPD谱图分析，提取当前阶段的相位熵、相位标准差、放电幅值熵、放电幅值标准差，通过综合健康指数公式计算电容器的综合健康指数。根据建模阶段生成的拟合模型，用监测得到的综合健康指数估算电容器的电容量下降百分比，从而评估其健康状态和剩余寿命。
图11 实际监测评估阶段流程
Fig.11 Process of actual monitoring stage in engineering
本文进行了同批次20 μF电容器的加速老化试验。当电容器的电容量每下降1%C0时，将其取出进行交直流叠加条件下的超声信号监测，每次监测记录时长为1 h。试验中，统计了三种健康状态100%C0、98%C0、96%C0的相位熵、相位标准差、放电幅值熵、放电幅值标准差。规定三种健康状态100%C0、98%C0、96%C0对应的健康指数实际定义值分别为1、0.8、0.6。通过非线性优化求解最佳权重得到该综合健康指数的最优权重值，即α=9.643，β= 0.141 78。根据当前确定的最优权重，通过式（3）重新计算三种健康状态下电容器的健康指数。
（3）
基于计算得到的电容器在100%C0、98%C0、96%C0健康状态下的综合健康指数，并结合已知的电容量下降百分比（∆C=(C0-C)/C0×100%，其中，C为某时刻的电容量），建立线性回归模型。线性拟合结果如图12所示。拟合表达式为
（4）
由式（4）和图12可知拟合优度较高。
图12 线性拟合结果
Fig.12 Linear fitting results
选取不同厂家生产的同批次的4个18 μF和2个20 μF电容器，用于模拟实际监测评估阶段。监测交直流叠加条件下1 h内的超声放电信号，分别统计PRPD谱图的相位、放电幅值信息。基于式（3）计算这6个电容器当前阶段的综合健康指数，并且代入式（4），获取其相应的电容量下降百分比，对其进行健康评估。考虑到元件之间的差异性且放电幅值熵的计算准确度会受到其幅值范围的影响，在计算综合健康指数前，需要进行放电幅值范围的映射工作，将当前放电幅值范围映射到建模阶段放电信号的幅值范围，这样可以确保不同元件的数据在相同的维度上进行比较。基于超声的老化状态评估方法结果见表1。
表1 基于超声的老化状态评估方法结果
Tab.1 Results of ultrasound based aging state evaluation method
编号健康指数电容下降量(%) 18 μF-1号0.9890.053 18 μF-2号0.8781.203 18 μF-3号0.5654.448 18 μF-4号0.3566.615 20 μF-1号0.8771.214 20 μF-2号0.7372.666
通过高精密电桥对电容器的容值进行离线测量，该电桥的技术参数见表2，满足测量电容C的精度要求。
表2 电桥技术参数
Tab.2 Technical data of electric bridge
参数测量范围/pF最大分辨率/pF精确度/pF 电容C≥0.010.001±0.02%RD±0.01
将该电容器容值与其初值C0进行比较，计算这6个电容器电容量的下降百分比。在线监测与离线测量的电容下降量见表3。通过离线验证可得：根据线性拟合模型计算得出的电容衰减量与高精密电桥测量结果接近，金属化膜电容器电容值监测的误差小于1个百分点，监测精度较高。因此，该老化状态评估方法可用于判断电容器的健康老化状态。
表3 在线监测与离线测量对比结果
Tab.3 Comparison results between online monitoring and offline measurement
编号在线监测电容下降量(%)离线测量电容下降量(%) 18 μF-1号0.0530 18 μF-2号1.2031.380 18 μF-3号4.4484.123 18 μF-4号6.6156.807 20 μF-1号1.2141.053 20 μF-2号2.6662.990
本文主要关注单个电容元件的特性。在超声信号从MFC内部传播至外壁的过程中，由于绕制结构和材料介电常数的差异，信号可能会发生幅值衰减和相位偏移。然而，这些畸变的影响较小，通过适当的信号处理方法[25]，可以有效地控制幅值和相位的变化，从而确保对超声特征的准确识别和分析。
实际应用中的电容器由多个电容元件串并联而成，且超声信号的传递路径复杂多变，因此，超声信号在传递过程中可能会出现畸变，但这种信号畸变并不会影响IH的准确度。PRPD谱图的核心在于幅值和相位信息的准确性，由于本文关注的是相对熵和分散性，这些相对概念可以有效地排除因路径差异和衰减程度造成的影响，即只要一个电容器的损伤是固定的，其信号的衰减和传递路径也是固定的，综合健康指数在这种情况下仍然能够准确地反映电容器的健康状态。
分析监测过程中超声信号的放电时间序列特征后可知，电容器的放电事件间隔较大，尤其是在损伤初期（如电容量在95%以上的范围内），这种多个信号的叠加现象基本不会发生。因此，可以忽略两个放电信号间隔较近而产生的叠加干扰。
综上所述，本文提出的综合健康指数公式考虑了相位熵、相位标准差、放电幅值熵和放电幅值标准差的相对变化，并通过试验数据验证了其有效性，在实际应用中具备良好的鲁棒性和适用性。
本文提出了一种基于超声信号的金属化膜电容器的老化状态评估方法，从非电量中检测到的PRPD谱图可直接关联MFC的老化阶段。对不同老化程度的MFC样品进行超声监测，并与基于离线测量的结果进行对比，验证了所提方法的有效性。主要结论如下：
1）在金属化膜电容器的老化过程中，自愈放电信号逐渐减少，而局部放电信号显著增加。当电容器健康状态从100%C0降至94%C0时，超声监测结果显示，自愈放电的比例从47.6%显著下降至18.5%，而局部放电的比例则从52.4%大幅上升至81.5%。
2）放电种类的变化趋势表明，PRPD谱图中的放电信号分布可作为MFC老化程度的重要表征。随着电容器的老化，PRPD谱图呈现出明显的变化规律：放电事件的相位分布变得更加分散，而放电幅值则趋于更加集中且整体水平降低。
3）通过PRPD谱图提取放电信号的相位熵、幅值熵及其标准差，构建了表征电容器健康状态的综合健康指数公式。将该公式与电容下降量相结合，建立线性拟合模型，实现对MFC老化状态的实时评估。试验验证结果表明，基于该线性模型计算的电容下降量与高精密电桥离线测量的结果之间误差不超过1个百分点，监测精度较高。该老化状态评估方法具有对系统回路影响小、抗干扰能力强、精度较高等优点，为直流支撑电容器的状态监测和寿命评估提供了新的手段，并为MFC非电量状态监测方法的研究奠定了基础。
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Abstract Metallized film capacitors (MFCs) are essential components in modular multilevel converters (MMCs) used for flexible direct current (DC) transmission. The assessment of their aging state is critical to ensuring the reliability of MMCs. This study aims to establish a non-intrusive aging evaluation method for MFCs based on the analysis of phase-resolved partial discharge (PRPD) spectra derived from ultrasonic signals, thereby providing real-time condition monitoring without interrupting system operation.
An experimental setup was constructed to facilitate accelerated aging of MFCs and to capture discharge events through ultrasonic sensing. Metallized polypropylene film capacitor samples, each with a rated capacitance of 18 µF and rated voltage of 2 kV, were subjected to an elevated voltage of 1.5 times their nominal rating under a controlled temperature of 65℃. The ultrasonic signals generated during discharge events were recorded using high-sensitivity ultrasonic sensors placed at the grounded terminals of the capacitors.
The recorded ultrasonic data were processed to obtain PRPD spectra, which characterize the discharge event phase distribution and amplitude. Several key metrics were extracted, including phase entropy, amplitude entropy, and their respective standard deviations. These metrics were used to construct a comprehensive health index (HI) that was combined with the observed capacitance decline data. A linear regression model was subsequently developed to relate the HI to the aging state, with optimal weights for the HI parameters determined through nonlinear optimization.
The experimental results revealed distinct changes in PRPD characteristics as aging progressed. Initially, the self-healing discharges dominated, but as the capacitor aged, partial discharges became more significant. As the capacitance degraded from 100% to 94% of its nominal value (C0), the proportion of self-healing discharges decreased from 47.6% to 18.5%, while the proportion of partial discharges increased from 52.4% to 81.5%. The PRPD spectra showed that the phase distribution of discharges became more dispersed, while discharge amplitudes concentrated at lower levels during the aging process.
The health index effectively captured the trends in PRPD spectra, with the linear regression model demonstrating an error of less than 1 percentage point compared to offline capacitance measurements conducted using a high-precision bridge. This finding indicates that the health index can reliably represent the MFC aging state, providing a basis for real-time evaluation without invasive electrical testing.
The proposed method presents a novel, non-intrusive approach for assessing the aging of metallized polypropylene film capacitors, particularly suitable for use in MMCs within flexible DC transmission systems. The ultrasonic-based analysis of PRPD spectra not only avoids interference with electrical circuitry but also provides strong anti-interference capability and high precision. The health index, constructed from phase entropy, amplitude entropy, and their standard deviations, correlates effectively with the decline in capacitance, enabling a quantitative assessment of the aging state. This contributes to the development of non-electrical parameter-based monitoring techniques for power electronic capacitors.
Future work will focus on further refining the health index model and exploring its application to other capacitor types or components in high-voltage power systems. Expanding the use of non-electrical monitoring parameters could enhance the reliability of aging assessment methods in critical power electronics applications.
keywords：Metallized film capacitors, ultrasound method, phase-resolved partial discharge(PRPD) spectrogram, aging status assessment
DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.241498
中图分类号：TM536
国家重点研发计划资助项目（2023YFB2406900）。
收稿日期 2024-08-24
改稿日期 2024-10-22
许馨愉 女，2002年生，硕士研究生，研究方向为柔性直流输电用金属化膜电容器状态劣化特性及检测实验方法。E-mail：460232@stu.xjtu.edu.cn
汲胜昌 男，1976年生，教授，博士生导师，研究方向为电力设备在线监测及故障诊断、振动噪声机理及抑制技术。E-mail：jsc@xjtu.edu.cn（通信作者）
（编辑 李 冰）