电力变压器典型放电模型试验研究

设计制作了5种油纸绝缘结构模型用以模拟变压器中的典型缺陷。利用数字式局放测量系统获取了大量放电谱图和放电脉冲波形。分析了不同缺陷类型的局部放电特性,为进一步研究电力变压器局部放电模式识别和绝缘老化特征提供了科学依据。     

变压器内单一局放PRPD谱图统计参量的主成分分析

设计了4类由变压器油纸绝缘缺陷引起的"单一局放模式"模型:气隙放电模型、针板放电模型、介质表面金属杂质放电模型、油隙放电模型。通过标准化试验方法得到了不同模型局部放电相位分布模式(phase resolved partial discharge,PRPD模式)的二维谱图,并对谱图进行分析得到25个局部放电统计参量。采用主成分分析对统计参量的有效性进行了分析,得到了25个统计参量对不同类型放电信息表达的新特征参量组,以及对不同放电类型识别的贡献率。     

基于局部放电能量的油纸绝缘典型缺陷放电严重程度评估方法

变压器内部缺陷引发的局部放电会导致油纸绝缘老化与损伤,甚至造成威胁变压器安全运行的绝缘故障。为探究基于局部放电信号的变压器缺陷严重程度评估方法,文中搭建了球—板、柱—板、针—板3种典型缺陷模型,得到局部放电相位谱图、放电次数和放电量等特征参量随时间的变化规律,发现球—板和柱—板模型下放电次数、针—板模型下平均放电量由上升到下降这一变化趋势的改变,可作为放电后期的判断依据。在此基础上,引入放电能量对放电强度进行量化表征,分析了缺陷类型和放电发展阶段对放电能量的影响规律,据此可将放电严重程度划分为起始、发展和危险3个等级。研究成果可为不同缺陷类型下的局部放电严重程度评估提供参考依据。     

基于三参数威布尔模型的局部放电谱图特征提取

油纸绝缘是大型变压器的主要绝缘形式,发生在油纸绝缘中的局部放电是绝缘劣化的先兆和表现形式,加强对油纸绝缘中局放的研究有重要意义。威布尔分布参数是局部放电谱图的重要特征参数,在二参数威布尔模型的基础上,提出基于三参数威布尔模型来提取局部放电放电量放电次数谱图中特征参数的方法,并利用灰狼优化算法来求取模型的参数。与二参数模型、三参数模型传统计算方法的计算结果对比表明,灰狼优化算法可以快速准确地求得参数值,求得的模型可以有效反映局部放电放电次数放电量分布谱图的特征。     

信息融合在变压器油纸绝缘局部放电识别中的应用

局部放电会引起变压器绝缘的老化和破坏,而变压器局部放电特性的研究能够很好反应变压器潜伏性缺陷,对其安全可靠运行具有重要意义,因而设计制作了模拟变压器沿面放电、气隙放电和电晕放电的3种缺陷模型,采用升压法进行相应的放电试验,通过分析油中溶解气体在局部放电发展过程中的变化规律,寻找出油中产生气体与不同局部放电的对应关系。引入局部放电的最大放电量相位特征谱图Hqmax(φ)和放电次数相位特征谱图Hn(φ),并提取基于谱图的统计特征参量,构建反向传播(back propagation,BP)神经网络和径向基函数(radical ba-sis function,RBF)神经网络对局部放电的放电类型进行初级识别,在此基础上,应用信息融合方法将初级识别结果融合油中产气特征以综合识别局部放电类型。实验结果表明,同一种溶解气体在不同放电模型中发展变化趋势是不一样的,根据统计特征参量和油中溶解气体变化规律,应用信息融合方法对变压器局部放电模式具有足够的识别能力。     

基于ANFIS的油纸绝缘局部放电模式识别技术研究

为了研究自适应神经模糊推理系统（ANFIS）在油纸绝缘局部放电模式识别中的应用,针对大型电力变压器内常见的油纸绝缘局部放电缺陷,建立了3种基本局部放电缺陷模型,并在实验室中测取了各种缺陷类型的局部放电数据。通过对局部放电谱图的统计学计算以及分析,选取可有效表征局部放电类型的几个特征量．建立了ANFIS模型作为分类器,采用减法聚类生成规则,并利用梯度下降法和最小平方估计法相结合的混合学习算法进行训练,最后对该模型有效性进行测试。测试结果表明,不同类型局部放电的识别效果略有差异．但总体识别率达90％以上。研究结果表明,采用ANFIS进行局部放电模式识别,具有识别效果好、收敛速度快、稳定性高的优点。     

油浸式变压器内多源局部放电谱图类型识别方法研究

电力变压器内的局部放电现象既是造成绝缘劣化的主要诱因，也是表征绝缘状况的特征量，准确识别局部放电的类型对于变压器绝缘状况诊断具有重要意义。本文提出一种基于Faster-RCNN算法的多源局放谱图类型识别方法，可以从多源谱图中检测到不同类别的局部放电信息簇。结果表明：将该算法运用到35 kV变压器测试获得的局放谱图中，多源放电的平均识别准确率达到72.1%，其中气隙缺陷放电点数量密集，谱图特征也较为明显，其漏检率和错检率相较于其他缺陷较低，具有较好的可分辨性。尖端缺陷由于间断性放电的特点和起始放电电压较高，导致漏检率较高。     

基于ANFIS的油纸绝缘局部放电模式识别技术研究

为了研究自适应神经模糊推理系统(ANFIS)在油纸绝缘局部放电模式识别中的应用,针对大型电力变压器内常见的油纸绝缘局部放电缺陷,建立了3种基本局部放电缺陷模型,并在实验室中测取了各种缺陷类型的局部放电数据。通过对局部放电谱图的统计学计算以及分析,选取可有效表征局部放电类型的几个特征量,建立了ANFIS模型作为分类器,采用减法聚类生成规则,并利用梯度下降法和最小平方估计法相结合的混合学习算法进行训练,最后对该模型有效性进行测试。测试结果表明,不同类型局部放电的识别效果略有差异,但总体识别率达90%以上。研究结果表明,采用ANFIS进行局部放电模式识别,具有识别效果好、收敛速度快、稳定性高的优点。     

交直流复合电压下油纸绝缘内部气隙缺陷局部放电特性

为了研究换流变压器油纸绝缘的局部放电特性,制作了典型的油纸内部气隙缺陷放电模型,设计了交流和直流电压叠加的实验回路,模拟换流变压器绝缘承受的电压类型。针对实验模型施加不同分量的交流电压和直流电压,用脉冲电流法分别检测该模型局部放电的各个特征参数,进行比较研究。总结了复合电压下油纸气隙放电模型的局部放电脉冲特征规律,并分析了其放电机理。结果表明,交直流复合电压下的油纸绝缘气隙放电具有不同于交流和直流下局部放电新的特点。为实现换流变压器的绝缘状态在线监测与综合评估积累了经验数据。     

变压器局部放电典型模型设计

目前,人们对高压电气设备中存在局部放电而最终导致绝缘击穿的现象己越来越给予重视,因而对局部放电的发生过程、绝缘体的破坏机理以及局部放电的检测技术进行广泛的研究。文中主要根据变压器内部的局部放电类型设计制作了4种典型模型以及对这4种典型模型进行局部放电试验,根据所得到的结果进行分析,认为沿面放电在变压器各类局部放电中危害性最大,值得生产厂家和用户注意。     

Partial discharge study in transformer oil due to particle movement under DC voltage using the UHF technique

Converter transformers are one of the key components in high voltage DC power networks. The insulation of these transformers is stressed by both AC and DC voltages. Therefore, AC and DC voltage tests are routinely applied during factory tests to verify the performance of the insulation structure. Partial discharges in an insulation system are incipient discharges that can damage materials and may eventually lead to complete failure of the insulation system during operation. Recently it has been shown that monitoring such discharges formed under AC stress is feasible using Ultra High Frequency (UHF) measurement technique and that there is a reasonable correlation between the partial discharge magnitude and the amplitude of the UHF signal generated by partial discharges. However, the partial discharge activity under DC voltages is not fully understood. This paper describes a study using the UHF technique to improve our understanding of particle-induced partial discharge activity under DC voltages in mineral oil insulation. UHF signals generated due to conducting particle contamination in transformer oil under AC and DC voltages are compared and analyzed. A method for distinguishing particle discharges in regions of high or low electric field stress is proposed based on frequency-domain analysis of the measured UHF signal.     

根据三维谱图识别变压器绝缘典型模型放电的研究

分析了变压器绝缘的主要放电形式,设计了模拟变压器放电的４种试验模型,进行了不同情况下模型的放电试验。使用数字化测量装置,在双层屏蔽试验室内,取得了各种模型放电的放电量－相位信息。采用三维谱图提取放电指纹特征,并用人工神经网络业识别不同的放电类型,分析了不同数据处理方式对放电识别的影响,研究结果表明,人工神经网络对油纸变压器绝缘放电有足够识别能力。     

基于人工神经网络的变压器绝缘模型放电模式识别的研究

分析了变压器绝缘的主要放电形式,设计了模拟变压器放电的7种试验模型和3种模拟空气中放电干扰的模型,进行了不情况下模型的放电试验。使用数字化测量装置,取得了各种模型放电的放电量－相位信息。采用三维谱图提取放电指纹特征,并用人工神经网络ANN来识别不同的放电类型。研究结果表明,人工神经网络对油纸变压器绝缘放电有足够的识别能力。     

油纸绝缘电热老化的聚类判别算法

油纸绝缘老化诊断是保障充油电力设备安全运行的重要手段之一。为研究采用局部放电参数进行油纸绝缘老化诊断的新方法,设计了新的油纸绝缘缺陷模型模拟变压器匝间绝缘缺陷,通过电热联合老化试验,采集老化过程中缺陷模型的局部放电信号及绝缘纸样本聚合度。采用因子分析方法,从传统的27个局部放电统计算子中提取一组新的9个局部放电主成分因子向量,组成统计矩阵进行聚类及老化状态的判别。采用c-均值聚类算法和模糊c-均值聚类算法分别对两种向量进行聚类分析,聚类结果表明,基于局部放电统计算子和其主成分因子,采用模糊c-均值聚类算法对油纸绝缘老化状态识别,都可获得稳定的识别结果,正确识别率均>70%,优于c-均值聚类算法。     

干式电流互感器绝缘试验分析

介绍了干式电流互感器投入运行后发生的击穿事故,分析了交流耐压试验、介质损耗试验、绝缘电阻试验和局部放电试验4种检测电流互感器绝缘的方法,根据分析和应用可知局部放电试验是目前检测干式电流互感器存在潜伏性缺陷最有效的方法.     

基于脉冲波形时域特征的局部放电识别

建立了一套数字化实时高速局部放电波形测量系统,由简单实验室模型和工业仿真模型取得了不同类型局部放电的脉冲电流波形,包括空气中和油中尖板电极放电,电机模型线棒内部气隙放电,线棒端部沿面放电,用分段的时域数据压缩法提取了脉冲波形特征,采用分级人工神经网络进行放电模式识别,以得较好效果。     

温度对有机复合绝缘干式高压电气设备局部放电水平影响的研究

有机复合绝缘干式高压电气设备(包括电流互感器、穿墙套管和电缆终端)作为一种新型电力设备,其局部放电特性的研究工作做得还比较少。笔者以有机复合绝缘干式电流互感器为研究对象,结合其绝缘结构和材料特性对不同温度下的局部放电特性进行了试验研究及理论分析,并运用EMTP程序进行温升计算,提出以局部放电水平为判据来确定有机复合绝缘干式高压电气设备的温升限值。     

基于小波和分形分析的GIS局部放电信号特征提取

结合小波包分频和分形技术原理,提出一种气体绝缘金属开关装置(GIS)局部放电信号特征的提取方法.文中指出了小波变换和分形理论相结合用于特征提取的有效性;求出不同故障类型局部放电信号的分维数,利用其大小进行特征提取;对于不能以此参数区分的放电信号,利用小波包对其进行频带分解,通过设定阈值找出不同故障类型与特征频带的分维数的相关性,从而实现故障特征提取.针对GIS局部放电的5种典型放电模型,通过试验获得大量放电样本数据,利用上述特征提取方法对其进行区分,获得了较好效果,结果表明利用小波包分形维数能够较好地进行局部放电信号特征提取.