无间隙金属氧化物避雷器运行状态特征参数温度特性研究

无间隙金属氧化物避雷器(MOA)的运行状态监测是保证电力系统可靠运行的重要措施,由于MOA运行状态参量受环境温度影响,会造成对MOA状态判断不准确,引发严重事故。研究了MOA运行状态主要监测参量随温度的变化特性,揭示了状态参量变化与温度、荷电率及电阻片几何尺寸的关系。持续运行电压下,在20℃～60℃范围内,直流U1mA、工频参考电压随温度单调递减,交流泄漏单调递增;全泄漏电流具有微弱的正温度系数,随温度的升高而缓慢递增,而阻性电流分量随温度变化增长更快。在80%～90%荷电率下运行,MOA的阻性电流IR、功率损耗P随温度的升高和荷电率的增大单调快速递增。     

基于RS-485总线的金属氧化物避雷器在线监测系统的研究

分析了影响金属氧化物避雷器(以下简称MOA)在线监测准确性的主要因素,比较了MOA主要的几种在线监测方法,指出了国内外MOA在线监测装置存在的问题。提出了可同时测量三相电压、电流及温度的基于RS-485总线分布式结构的MOA测量系统,它可以对现场所有MOA进行在线监测。研究了三相电压、电流及温度数据的采集方法,提出了基于三相谐波分析法的数据处理模型。该在线监测系统可以有效地减小相间干扰和电网谐波的影响,更全面地反映MOA的运行状况。     

金属氧化物避雷器泄漏电流在线测试分析

用在线监测法和定期带电检测法对金属氧化物避雷器(MOA)的泄漏电流进行了测试,影响MOA泄漏电流测试结果的因素有:MOA两端电压中谐波含量的影响;MOA两端电压波动的影响;MOA外表面污秽的影响;温度对MOA泄漏电流的影响;湿度对测试结果的影响;运行中三相MOA的相互影响。判断MOA质量状况时,建议采用标准法、横向比较法、纵向比较法和综合分析法。     

多结构元素并行复合形态滤波方法在MOA在线监测信号处理中的应用研究

基于数学形态学基本原理,构造了一种多结构元素并行复合形态滤波器并应用于金属氧化物避雷器(MOA)在线监测信号处理中。该滤波方法可以在滤除随机、脉冲等多种干扰的同时,将强干扰背景下的MOA泄漏电流提取出来,较之小波阈值和传统形态滤波方法更为有效。MATLAB仿真和实测信号的分析表明,该方法通过选取合理的结构元素,可以准确提取泄漏电流信号,大幅度提高信噪比,有利于MOA故障诊断。     

MOA在线监测存在的问题探讨

金属氧化物避雷器(MOA)被广泛应用于电力系统过电压保护,它的运行状态影响着整个系统的安全性和稳定性,研究学者对MOA在线监测技术进行了大量研究。笔者通过分析、归纳、总结国内外学者针对MOA在线监测理论及技术研究的相关文献,结合实验及仿真结果,分析探讨了MOA在线监测研究中存在的问题。     

考虑谐波电压影响的金属氧化物避雷器在线监测算法研究

为解决金属氧化物避雷器(MOA)老化在线监测问题,提出一种基于萤火虫算法(GSO)的MOA在线监测技术。利用GSO算法较好的拟合逼近效果,计算MOA等效模型中反应MOA老化情况的k,c值,从而实现对MOA老化的在线监测,并通过仿真分析研究电力电网系统中谐波电压初相位和含量对本文算法的影响。仿真分析表明:GSO算法可以较好的将模型中的计算泄漏电流拟合逼近实际测量的泄漏电流,求解出k,c值,实现对MOA老化监测。此外,本算法对于电力电网系统运行电压中谐波电压含量及其初相位具有较好的抗干扰性,验证了本文算法的可靠性,提高了MOA在线监测的准确性。     

能单独检测芯体电流的双重密封瓷外套交流无间隙金属氧化物避雷器

对瓷外套无间隙金属氧化物避雷器(以下简称MOA)密封不良的原因进行了分析。实践证明,采用双重密封结构,取消传统MOA中的隔弧筒和引拔棒,提高了MOA的密封可靠性。同时将MOA芯体与瓷套法兰绝缘,可使MOA在线监测仪在任何气候下都能监测单节及多节元件组成的MOA的芯体电流。     

SOM神经网络在金属氧化物避雷器老化在线诊断中的应用

针对金属氧化物避雷器(MOA)老化在线诊断难的问题,提出一种基于SOM神经网络的MOA老化在线诊断方法。首先利用热成像仪获取已知老化情况的MOA温度分布数据,然后将其代入SOM神经网络进行训练。当SOM网络达到训练精度后,再利用网络对未知老化情况的MOA进行诊断,从而实现MOA老化在线诊断。验证表明:利用50只MOA温度分布数据对SOM网络训练500步后,其诊断正确率达到98%。使用10只MOA温度分布数据对SOM网络进行可靠性验证,诊断正确率100%。表明该方法具有较高可靠性。     

基于串行总线同步的氧化锌避雷器在线监测系统设计

金属氧化锌避雷器(MOA)在运行过程中长时间受工频高压和恶劣环境的影响,因此需要实时监测其运行状态。阻性电流是衡量MOA运行状态的重要监测参数,其测量需同步采集MOA电压和泄漏电流。目前普遍采用外部时钟源同步技术实现数据的同步采集,该同步方案结构复杂成本高。提出一种基于串行总线的避雷器数据同步采集方法,用来完成阻性电流的计算,监测装置通过串行总线实现各信号采集单元同步采样的触发和测量数据的传输。测试数据表明该方法同步采集的误差小,阻性电流测量精度高,可以满足MOA在线监测的要求。     

MOA带电测试及其角度校正

简要介绍金属氧化物避雷器(MOA)阻性电流在线监测的重要性,分析MOA劣化原因,对MOA现场带电测试方法加以阐述,指出带电测试中应注意的问题。通过实践提出角度校正对带电测试有相当影响,并介绍角度校正方法。     

基于不等时距GM(1,1)模型预测边坡失稳变形

对边坡的失稳变形进行预测可以有效预防灾害的发生。传统灰色GM（1,1）模型多适用于等间距序列监测数据的模拟预测,而实际情况却是由于各种原因导致所获得的监测数据出现不等时距现象。为此,在分析传统等时距GM（1,1）建模原理的基础上建立了不等时距GM（1,1）模型,并对灰参数的求解方法进行了讨论。依据渝黔高速公路某边坡B3测点的监测数据,建立了该边坡变形灰色预测模型,并且将改进灰参数求解方法与传统方法进行了对比,研究结果表明,该不等时距GM（1,1）模型预测精度较高,预测结果与实际吻合较好。     

一起110kV金属氧化物避雷器事故分析

针对一起110 kV金属氧化物避雷器MOA在运行中爆炸事故,通过现场检查、试验和解体分析,确定MOA密封不良导致内部受潮。MOA内部受潮劣化后,其运行电压下全电流及阻性电流均增大。在遭受雷击后,MOA发生击穿事故。对此应加强巡检、带电检测和在线检测等多种措施来避免此类事故。     

变电站用10kV避雷器运行状态在线监测装置的研制

金属氧化物避雷器(MOA)广泛应用于10 kV变电站电力设备的过电压保护,这种避雷器由于使用量大且分布广,导致查找故障点困难,为此研制了变电站用10 kV避雷器运行状态在线检测装置。首先利用EMTP软件仿真得出只有氧化锌避雷器的阻性电流分量才能真实准确地反映出避雷器运行状态,其次介绍了用谐波分析法对MOA的阻性电流进行监测的原理,并设计了一种基于微功率无线通信技术的氧化锌避雷器的远程在线监测系统来实现对MOA状态的实时监控,最后进行了试验分析。     

基于GPRS网络的金属氧化物避雷器在线监测系统设计

为了克服金属氧化物避雷器在线监测器有线传输方式存在的弊端,提出一种基于GPRS远程监测避雷器状态的新方法。利用该方法设计的监测系统主要包括现场采集部分、GPRS通信部分和远程监测中心系统管理部分。现场采集部分以TMS320F2812微处理器为核心处理器,对避雷器的阻性电流进行实时检测。现场采集结果通过GPRS发送到监测中心数据库中形成数据报表,在监测中心可以通过远程实时对避雷器状态进行监测和对历史数据进行查询分析,达到保证电力系统稳定运行的目的。     

运行中MOA状态检测试验数据判析

阐述了运行中金属氧化物避雷器(MOA)状态检测方法,即停电例行试验、在线监测、带电试验,并分析了各检测项目的试验数据判析方法。提出运行中MOA状态检测应以带电试验为主,其他方法为辅参考MOA运行工况、检修情况进行。在进行MOA性能评价时,应综合分析判断各种检测数据,基于比较法进行全面、正确的评价,以提高MOA安全运行的可靠性。     

消弧线圈中性点避雷器炸毁的原因分析及处理方法

分析了石狮电网祥芝变10 kV厝上II回线路消弧线圈中性点避雷器炸毁的主要原因:避雷器的额定电压和持续运行电压偏低,同时系统发生谐振,产生过电压,造成避雷器炸毁。指出在运行中,如消弧线圈系统的电容电流值小于10 A,则消弧线圈不投入运行;为消除谐振,可调整消弧线圈档位,改变系统参数。     

BP神经网络在MOA故障诊断中的应用

介绍了BP神经网络在MOA故障诊断中的应用情况。运用Matlab神经网络工具箱对避雷器故障进行训练,比较可知,采用改进的自适应修改学习率算法,具有较好的网络收敛性能和稳定性,并且能够有效解决局部最小问题,但是隐含层神经元数目只能通过试凑法得到。实例分析表明,运用神经网络方法能较为准确诊断避雷器故障,能够有效地克服单纯隶属函数对正常运行工况的误诊断。     

氧化锌电阻片功耗仪和直流参数测试仪校验方法分析

简要介绍了氧化锌电阻片功耗仪和直流参数测试仪的工作原理及实现方法 ,同时对氧化锌电阻片在功耗和直流参数测试中表现的电性能特点进行了分析。通过分析 ,论述了两种测试仪校验方法的可靠性 ,并介绍了一种能校验这两种测试仪的专用装置。