正极性振荡型冲击电压下带尖刺SF_6间隙击穿过程的数学模型构建

对GIS进行振荡冲击耐压试验有助于发现GIS的内部缺陷故障。对于GIS中较为常见的高压导杆尖刺缺陷,其在正极性振荡冲击电压下的击穿电压较低,但相应的击穿过程尚不是很明确。因此,该文基于SF_6气体击穿的物理过程建立一种正极性振荡冲击电压下SF_6绝缘间隙击穿过程的数学模型,对SF_6绝缘间隙的放电过程进行数值计算。数学模型通过有效电子的产生、流注起始、先导发展3个部分定量描述间隙的放电过程,并考虑空间电荷的影响,阐述先导逐级发展的特性。通过在实体GIS上开展击穿试验,验证模型的准确性。该文所建立的模型可用于对正极性振荡冲击电压下SF_6气体绝缘间隙的击穿过程进行数学描述,并对击穿特性进行定量计算。     

GIS局部放电光、电信号传播特性对比研究北大核心CSCD

GIS局部放电是造成绝缘材料劣化、电气设备故障的主要原因,检测GIS腔体内部的局部放电情况,有助于保证电力系统的安全可靠运行。然而在实际工程中,GIS内部结构较为复杂,不同弯角和绝缘子结构必然会对电磁波和光信号的传播特性产生一定的影响。文中根据252kVGIS的结构尺寸,建立仿真模型,研究不同距离、不同弯角结构、不同绝缘子下电磁波和光信号传播特性的差异,得到电磁波和光信号在设备腔体内部的变化规律。仿真结果表明,随着与放电源距离的增大,电磁波信号在400mm以外电场强度幅值近似呈线性衰减趋势,光信号强度整体呈指数衰减的趋势;L型、T型弯角结构对电磁波和光信号均有较强的衰减,但电磁波在弯角结构中反射严重,原始波与反射波叠加会造成信号强度增加;放电信号在经过不同绝缘子结构时,光信号的衰减远大于电磁波信号,盆式绝缘子比圆盘式对电磁波信号的衰减作用更大,光信号的传播依赖于开孔的大小。文中的研究为实际特高频、光传感器的安置提供一定的理论指导。     

基于矩阵填充的泛在电力物联网电能质量数据修复算法

电网智能优化运行依赖于对系统的泛在感知和完整正确的数据支持,这也是泛在电力物联网感知层必然要达到的最基本要求。在泛在电力物联网应用中,获取完整正确的量测数据是治理电能质量问题的基础。然而,在实际电网采集传输的全环节中,会不可避免地发生数据残缺。针对上述情况,提出基于低秩矩阵填充理论的泛在电力物联网电能质量感知数据补全新方法。首先证明了电能质量数据具有近似低秩的特性,以此为依据,设计多范数联合的秩优化模型,并应用交替方向乘子法将其分解为若干子问题分别求解。同时针对传统交替方向乘子法求解缓慢的问题,提出自适应迭代步长最优选取策略,加快模型求解速度。通过电压暂升、电压中断、脉冲振荡、电压暂降、谐波污染等高频故障场景验证所提方法的有效性,实验结果表明所提方法适用于多场景下的电能质量数据恢复,在缺失50%数据时仍能保证数据矩阵恢复误差在3%以内。     

环境友好型绝缘气体沿面放电特性及固体析出物研究现状

C₄F₇N、HFO1336mmz(Z)等全球变暖系数(global warming potential,GWP)低、绝缘强度高的环保气体有望一定范围替代高压电力设备中广泛应用的SF6,推动绿色低碳高压装备发展,助力“碳达峰、碳中和”目标。气固界面放电特性、异常情况下固体析出物的生成及抑制方法等会直接影响环保型设备绝缘系统的服役安全,有必要在规模化应用前完成系统深入研究,针对上述内容的现有研究进展进行综述。梳理环保绝缘气体及其相关高压设备的国内外发展和应用情况;分析环保气体中气固界面电荷积聚特性及沿面闪络特性的研究进展;讨论了环保气体深度分解形成固体析出物的成分、生成过程,以及析出物对界面绝缘的影响规律和抑制措施。该文可为环保气体的研究、环保型气体绝缘设备的研制等提供参考。     

基于特高频法的雷电冲击电压下实体GIS导杆尖刺缺陷局部放电检测和分析

为保证气体绝缘组合电器(GIS)的安全运行,在现场开展冲击耐压试验越来越重要,振荡型冲击电压产生效率高,适合现场耐压试验使用。在开展冲击耐压试验的同时测量局部放电,可以更加全面掌握GIS的绝缘状态。导杆尖刺是GIS中比较典型的内部绝缘缺陷之一。为研究GIS导杆尖刺在雷电冲击电压下的局部放电特性,在实体330 kVGIS导杆上布置一尖刺缺陷,施加标准和振荡型雷电冲击电压波形,通过内、外置特高频传感器有效检测了局部放电信号,对比分析了标准和振荡型雷电冲击下的局部放电特性。结果表明利用多个特高频传感器可以有效检测冲击电压的局部放电信号;振荡型冲击电压下,放电信号既出现在电压波峰处,也出现在电压波谷处,而标准雷电,冲击电压下,放电只出现在电压的波峰附近;相比于标准雷电冲击电压,振荡型雷电冲击电压下的放电数较多而放电起始电压较低。     

高压组合电器水平母线振动特性研究

高压组合电器设备（gas insulated switchgear,GIS）运行中产生异常机械振动缺陷,对设备危害极大,因此,GIS正常运行时的振动特性对其运行状态评价与故障诊断具有重要意义。以三轴加速度传感器为核心搭建了振动检测系统,在某330 kV变电站GIS上测取振动信号,从时域和频域出发分析了振动的成因。研究结果表明,GIS表面信号可由径向、轴向和切向振动描述,由于受力模式不同,振动特性与测点位置有关：同一测量面的不同测量点,由上至下,径向振动幅值先降后升,切向振动幅值先升后降;同一测量点的不同测量面,越靠近母线中央,径向和切向振动幅值越大,轴向振动表现复杂。振动频率集中在100 Hz左右,存在2种特殊情况。     

气体状态对SF6气体中局部放电的影响研究

GIS是现代电力系统中的重要设备，SF₆因其电气强度高等特点而被广泛应用于GIS等气体绝缘设备中。GIS设备运行过程中，SF₆气体状态的变化会影响设备的局部放电。为了考察气体气压、温度与湿度对于SF₆局部放电的影响，搭建了气体气压、温度与湿度可调的局部放电测试平台，利用特高频法与脉冲电流法测量了不同气压、温度与湿度下的局部放电起始电压与局部放电发展特性。试验结果表明，局部放电起始电压随气压升高而升高、随湿度升高先下降后上升以及随温度升高而升高。同时对局部放电基本特性随气压、温度及湿度的变化规律进行了统计分析，为分析现场检测数据及识别放电类型提供了一定的参考。     

基于深度学习融合的高压电缆局部放电诊断算法研究

为了研究电力电缆局部放电的模式识别，解决传统单一智能算法识别率低的问题，文中提出了一种融合多深度学习算法的混合智能算法。首先，设计并制作5种典型缺陷模型以模拟实际电力电缆中的缺陷，据此展开实验并收集数据；然后，通过对PRPD谱图的相窗归一化、去极端值等改进，以及绘制PRCD谱图，更全面凸显局部放电有用特征；最后，训练基于PRPD或PRCD的多种深度学习分算法，通过可信度融合得到混合智能算法。实验结果表明，该混合智能算法相比常规单一深度学习算法识别率有显著提升，总体可达98.504%，能够准确分辨出模拟电力电缆缺陷的5种类型，具有良好应用前景。     

直流电压下绝缘油中杂质集聚特性及其影响因素

近年来特高压直流输电在我国迅速发展，换流变压器是特高压直流输电系统的核心设备之一，长期运行时其出线处电极表面易发生纤维固体杂质物的集聚沉积，影响绝缘油的耐受能力。改变电极间距以及杂质微粒的初始浓度和材料等参数进行仿真计算和实验，探究杂质的集聚特性及其机理。研究结果表明：改变电极间距会影响电场的分布和杂质的受力，长间隙下杂质会在电极表面进行聚集，短间隙时改变间距还会影响“纤维小桥”是否形成；杂质的浓度越高，其集聚程度越高；纤维杂质比金属杂质更易集聚。该研究有助于明确绝缘油中杂质在电极表面的集聚沉积机理，为合理设计换流变压器出线装置提供一定的理论基础，有利于防止电力设备出现绝缘事故、提高电力设备长期运行可靠性。