电缆接头缺陷在线监测技术研究

随着电力能源需求增长，电缆化率不断提高，电缆接头缺陷易导致绝缘击穿，最终演变成永久性故障，因此迫切需要一种能对电缆接头缺陷实现有效在线监测的技术手段。针对XLPE电缆结构，分析了4类典型电缆缺陷，推导了局部放电信号的传输特性。利用光纤光栅超声传感器实现局部放电信号的在线采集，并通过小波分析法实现降噪处理。对处理后的波形进行特征提取，并输入到BP神经网络样本模型中进行多轮训练，输出4种典型电缆接头缺陷的辨识结果。     

基于2D-LPEWT的特征提取方法在 电缆局部放电分析中的应用

局部放电检测对识别电力电缆绝缘缺陷具有重要意义,其中提取有效的特征参量为其研究重点。该文提出一种基于二维Littlewood-Paley经验小波变换(2D-LPEWT)的特征提取方法,可实现电缆局部放电不同缺陷类型的准确识别。通过搭建电缆绝缘局部放电检测平台,利用2DLPEWT对四种典型缺陷模型下局部放电产生的?-Q-n图谱进行分解,对得到的经验小波系数子图提取了Tamura特征、矩特征和熵特征,并讨论了不同的特征提取方法对KNN、决策树、支持向量机(SVM)三种分类算法性能的影响。结果表明所提出的特征提取方法在不同的分类器下均可达到很高的识别精度,具有很好的实用性。     

电力电缆局部放电特征分析及运维检修策略研究

电力电缆局部放电检测是检测电缆绝缘状态的重要故障检测方法。然而,目前对于XLPE直流电缆局部放电的特征与分析相对空白,因此研究XLPE直流电缆局部放电的现象与特征,有助于对XLPE高压直流电缆绝缘状况的有效评估,同时对高压电缆的故障诊断与运维检修工作有着重要意义。首先使用Comsol仿真软件对XLPE电缆中间接头进行了仿真,分析了不同缺陷情况对XLPE电缆的影响;随后对不同类型的电缆绝缘缺陷进行了模拟试验,总结了XLPE直流电缆局部放电过程中的各类现象和特征,提出了XLPE电缆运维与检修工作的参考策略。     

硅橡胶/胶联聚乙烯界面金属颗粒沿面放电严重程度的评估

硅橡胶绝缘预制型电缆接头由于制作工艺问题在硅橡胶/胶联聚乙烯界面上形成半导电或金属颗粒缺陷最终导致沿面击穿的故障时有发生。探寻硅橡胶/胶联聚乙烯界面金属颗粒沿面绝缘缺陷局部放电的发展过程,可为电缆中间接头放电严重程度的评估提供依据。在35k V电缆中间接头硅橡胶/XLPE界面上设置金属颗粒缺陷,通过逐级升高电压激发出局部放电信号并加速缺陷发展。测量了局部放电起始直至绝缘击穿全过程中的局部放电信号,生成了单位时间内局部放电平均能量、总能量及放电次数共计三个表征参量随时间的变化曲线。基于曲线的发展变化规律,将局部放电发展全过程划分为四个阶段,得到了表征各阶段局部放电重复率及平均放电量相位分布特征的?-n、?-qave二维谱图以及灰度图,从中提取了两个能够表征各阶段局部放电统计规律的特征量。研究结果表明,在预设缺陷局部放电的发展过程中,局部放电相位谱图的形貌特征发生变化,从相位谱图中提取的两个局部放电特征量均呈现单一增大的趋势,且在放电后期增长速率加快。基于对局部放电相位分布特征及特征量变化趋势的综合分析,提出了一种硅橡胶/胶联聚乙烯界面金属颗粒沿面放电严重程度的评估方法。     

电缆线路中间接头绝缘缺陷电场仿真与放电小室局放检测研究

高压电缆作为输送电能的优选设备而被广泛应用,但其长期处于高压环境下,将会导致故障的发生。电缆接头是电缆中最为薄弱的环节,由于其制造过程的不严谨和长期运行与高压环境,将会产生诸多绝缘缺陷,导致局部放电。缺陷会导致内部场强的增加和温度的升高,将严重影响电缆的正常工作,甚至导致绝缘击穿引发巨大故障。为预防绝缘缺陷引起的故障,对电缆进行气隙,杂质和受潮3种典型的绝缘缺陷进行仿真分析,通过对比来得出不同缺陷对电场强度和电压的影响,接着对中间接头的典型绝缘缺陷进行了局部放电检测,结果显示即使微小的缺陷也会引起场强和电压的突变,从而导致绝缘劣化。     

电缆中间接头应力锥安装错位检测的试验研究

模拟制作了电缆中间接头应力锥安装错位缺陷,以此建立缺陷检测的试验平台,对比分析阻尼振荡波电压法局部放电检测、工频交流耐压试验和局部放电在线检测等典型试验方法对电缆应力锥错位缺陷检测的有效性和灵敏度。试验结果表明:三种试验方法均可有效检测电缆应力锥错位缺陷,其中阻尼振荡波电压法的灵敏度更高且可实现精确定位。由此得出结论:可采用阻尼振荡波电压法局部放电检测和工频交流耐压试验进行10 kV电缆交接验收试验,将电缆绝缘状态检测关口前移;可采用局部放电在线检测方法检查在运电缆的绝缘状态。     

交联聚乙烯电缆局部放电灰度图像的模式识别

局部放电模式识别是判断电气设备绝缘状况的重要方法之一。分形理论在局部放电特征的提取上是一种行之有效的方法,通过构造交联聚乙烯(XLPE)电缆局部放电信号的灰度图像,采用逐段搜索确定无标度区域,并采用盒维数与信息维数为特征量作为人工神经网络的输入,对局部放电缺陷进行模式识别。研究表明分形特征在局部放电模式识别上具有良好的效果。     

XLPE电缆典型缺陷局部放电特性研究

实时准确地监测电缆内部绝缘缺陷的局放量对电缆状态的评估意义重大。介绍了一种基于新型差分电容传感器的内置局部放电检测系统,该系统可精准测量检测部位的局部放电。同时设计并构造了3种绝缘缺陷模型,分别采用内置式局部放电检测系统和试验室局部放电检测系统对缺陷电缆接头进行局部放电检测,试验结果证明该检测系统与试验室局部放电检测系统的放电相位及相应趋势完全一致,验证了该系统的可靠性。最后分析3种缺陷模型下获得的PRPD谱图,结果表明不同缺陷模型的局部放电信号特征明显,能真实反映电缆接头放电机理,为进一步进行放电类型的模式识别提供了试验依据。     

基于图像特征的电缆绝缘缺陷诊断方法研究

局部放电是表征XLPE交流电缆绝缘状况的重要特征量之一。为了准确地了解和掌握XLPE电缆内缺陷类型性质和特征,设计了四种XLPE典型绝缘缺陷模型并进行试验,随后对得到的灰度图像进行小波分解并进行特征提取,以探究特征集不同的情况下四种分类器对缺陷模式的识别效果。结果表明:在样本较多时,应用颜色特征集的SVM分类器、颜色特征或综合特征集的DT分类器识别效果较好;在样本较少时,应用颜色特征集的SVM分类器效果较好。     

基于统计不相关最优鉴别矢量集的GIS局部放电模式识别

针对气体绝缘金属封闭开关设备（GIS）局部放电及其缺陷特点，设计了4种典型的GIS缺陷模型，采用甚高频高速采集大量局部放电样本，构造了局部放电灰度谱图。文中将主分量分析线性鉴别方法应用于局部放电模式识别，即首先进行主分量分析，将数据从超高维空间降至低维空间，再提取统计不相关的最优鉴别矢量集，最后采用最小距离分类器进行模式识别。识别结果表明该方法对GIS各类模拟缺陷的正确识别率高，效果良好。     

局部放电灰度图象数学形态谱的研究

局部放电模式识别是判断电气设备绝缘状况和区分外部脉冲干扰的有效手段之一。数学形态学颗粒分析是一种十分有效的图像处理工具，主要用来处理灰度图像的粒度和形状特征，或者说通过数学形态谱以分析图像的纹理特征。提出了一种适用于局部放电模式识别的局部放电数学形态谱提取方法。该方法基于形态学颗粒分析理论，采用多尺度形态学“开”运算提取局部放电灰度图象的数学形态谱，并以此作为局部放电模式的特征向量。通过双隐层人工神经网络分类器实现放电模式识别。针对电力变压器内部放电和空气中放电设计了6种典型的放电模型，计算其形态谱，输入双隐层人工神经网络实现放电模式识别，识别结果表明了该方法的有效性。     

基于GLCM和LBP的局部放电灰度图像特征提取

针对变压器局部放电模式识别中传统统计谱图特征提取维数高、识别率差等问题,提出基于灰度共生矩阵和局部二值模式的局部放电灰度图像纹理特征提取方法。该方法从宏观角度将灰度图像转化为灰度共生矩阵并获取其8维特征,从微观角度计算邻域像素相对灰度响应并获取其10维特征量。搭建四种局部放电实验模型,通过脉冲电流法采集局部放电信号;结合两类特征,以支持向量机作为分类器来识别放电类型并用传统特征提取方法作为对比。结果表明利用该方法提取灰度图像特征在避免特征灾难的同时仍有较高识别率,能有效识别四种放电模型,验证了该方法的有效性。     

基于核统计不相关最优鉴别矢量集的GIS局部放电模式识别

GIS局部放电故障诊断对于准确掌握GIS内部的缺陷性质和指导GIS的检修工作有着重要意义.针对线性Fisher鉴别分析用于局部放电故障诊断时存在的问题,文中借鉴核方法思想,提出了一种基于核的统计不相关鉴别矢量集算法(KSUODV),用以解决高维特征空间内的非线性特征提取问题,并且消除了变换后样本特征之间的统计相关性.在对实验室获取的7种缺陷PD三维谱图模式识别试验表明,KSUODV算法的识别性能优于SUODV算法性能,效果良好.     

基于GK模糊聚类和LS-SVC的GIS局部放电类型识别

局部放电可以反映气体绝缘组合电器(Gas Insulated Switchgear,GIS)内部的绝缘缺陷,对正确识别GIS的放电类型具有重要意义。在GIS重症监护系统研究平台上人工设置4种GIS的典型缺陷。基于4种缺陷不同电压等级下的局部放电样本数据,提取局部放电灰度图像的分析特性作为识别特征量。同时考虑到现场干扰对局部放电信号的影响,利用GK模糊聚类算法对分形特征量进一步处理,以提取隔离干扰后的分析特征量。最后设计了基于LS-SVC的局部放电模式识别器。试验结果表明所提方法能有效识别GIS放电类型,比人工神经网络方法具有识别率高、稳定性好的优点。     

模块化多电平变换器全桥型子模块优化均压控制方法

模块化多电平变换器(MMC)子模块(SM)的数量与直流侧电压成正比,当SM增加时,会导致MMC的开关损耗急剧增加,因此降低功率器件的开关频率一直是MMC的重要研究方向之一。采用最近电平逼近调制(NLM)方式,提出一种基于全桥型SM的改进均压排序法,旨在降低MMC中功率器件IGBT的开关频率,该方法实现相对简单,无需额外的控制器,且易于扩展。最后,通过在MATLAB/Simulink平台搭建了19个全桥SM的仿真模型,验证了该方法的有效性。验证了所提全桥型SM优化均压策略,可以有效避免IGBT不必要的反复投切,降低IGBT的开关损耗,同时对外部输出特性不会产生负面影响。     

基于准比例谐振控制的MMC新型环流抑制器

模块化多电平换流器(MMC)存在内部环流,文中对其环流进行了简要分析,指出了对之进行抑制的必要性。提出了一种基于直接反馈控制原理的MMC新型环流抑制器,该控制器通过陷波器来提取环流中的二次基频分量,并以准比例谐振控制器对子模块调制信号进行补偿,从而达到了限制二次环流的目的。该方法原理简单,易于实现,同时对单相及三相系统均适用。仿真结果验证了所述方案的正确性和可行性。     

基于小波变换抑制局部放电监测中平稳性干扰的滤波器的研究

根据局部放电（ＰＤ）信号的非平稳统计特性,提出了一种用于抑制窄带干扰和测试设备产生的随机性干扰的新方法。该方法将多分辨分析和硬阈值结合起来构成一种基一皮变换的平稳－非平稳滤波器（ＷＴＳＴ－ＮＳＴ）,用于提取局部放电信号。实验结果表明,该方法能有效地实现局部放电信号和器材怕信号的分离,并具有计算时间短、提取出的ＰＤ信号波形畸变小等优点,有用于局部放电的在线检测中。     

联合灰度阈值分割及轮廓形态识别的河道提取

在合成孔径雷达(SAR)所获取的遥感图像中,河道区域由于其中水介质的电磁波反射率较低,在图像中呈现灰度低且灰度起伏小的特征。此外,河道区域由于水流的冲击作用,也具有显著的条带状轮廓形态特征。鉴于河道的这2种特征,联合灰度阈值分割及轮廓形态识别方法,采用多级分割策略,实现对河道区域的准确提取。实验结果证明,与经典的Otsu灰度阈值分割及其多种改进方法相比,多级分割方法能够更好的提取河道区域轮廓,且漏警率和虚警率均较低。     

一种基于分水岭和Radon变换的波向检测方法

根据波浪图像的纹理特征,提出了一种新的基于分水岭和Radon变换的波向检测算法,该方法利用波浪纹理特征,选择效率高且易于实现的分水岭变换,对图像波谷进行分割,提取波谷形态方向并推算出带有±180°方向模糊的波浪方向;截取波浪纹理图像并生成时栈图像,通过Radon变换去除方向模糊,实现波向的有效检测.仿真实验结果表明,该算法简单有效,有利于提高波向检测的精度和效率.