收纳式变电设备试验辅助工具的研制及应用

1 问题的提出 在电力系统中,设备性能的优劣直接关系到电网运行的安全稳定.通过各种试验,可以了解电气设备的运行情况,发现缺陷并及时处理,防患于未然[1].试验通常需要一次设备接线(一般是高空接线)、二次端子箱处接线、测试、拆线、整理测试线(收线)等几个步骤.其中,一次设备和端子箱处的接线、拆线和收线会占用大量的测试时间,而且容易影响测试工作的效率、安全性和准确性[2].     

一起10 kV电容器组频繁跳闸故障分析

正1现场情况2017年6月30日,某110 kV变电站4号电容器组974断路器发生第三次跳闸故障,同时报不平衡电压信号:U0为19.1 V。运维人员进行现场巡视,未发现异常,电容器外壳无膨胀,电抗器未出现烧焦变形,放电线圈也未出现喷油和变形。查询设备台账,该电容器(带内熔丝)型号为槡BAM 11/2 3-334/1W,出厂日期为2015年8月1日,投运日期为     

基于PSO-SVM的电力变压器局部放电类型识别

电力变压器固体绝缘缺陷发展通常会随环境状况的变化而发生改变,而体现缺陷的局部放电信号具有一定的随机性,对局部放电类型进行有效的识别是准确评估电力变压器绝缘状态的前提。针对传统局部放电分类方法的不足,提出了一种基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的局部放电模式识别方法。该方法采用多分类法中的"一对多"分类原理,借助于粒子群优化算法实现对支持向量机(SVM)参数的优化,从而能有效地提高分类准确率。试验结果表明,PSO-SVM分类准确度明显高于反向传播神经网络(BPNN)及传统的SVM识别方法,说明该方法在电力变压器局部放电模式识别及故障预警系统领域具有良好的应用前景。