基于LabVIEW的变压器局部放电监测系统设计

通过设计一款变压器局部放电的超高频监测系统,将微弱的超高频信号放大到足够的幅度,采用多级滤波去除带外干扰,以便于对传输线路所采集到的超高频信号进行处理与分析,并利用Lab-VIEW软件仿真与虚拟分析,对电力系统变压器的故障进行早期诊断,对变压器早期产生病变以及发展趋势发出预警,以确保电力系统变压器安全、可靠地运行。     

神经网络在变压器超高频局部放电模式识别中的应用

结合自适应遗传算法(AGA)和BP算法各自的优点，构造了AGA-BP混合算法作为神经网络的学习算法、实验结果表明，AGA-BP神经网络既解决了BP神经网络对初始权值敏感和容易局部收敛的问题，又提高了AGA神经网络的收敛速度、稳定性和求解质量，具有较高的识别率和较强的推广能力。     

神经网络在变压器超高频局部放电模式识别中的应用

结合自适应遗传算法 (AGA)和BP算法各自的优点 ,构造了AGA BP混合算法作为神经网络的学习算法 .实验结果表明 ,AGA BP神经网络既解决了BP神经网络对初始权值敏感和容易局部收敛的问题 ,又提高了AGA神经网络的收敛速度、稳定性和求解质量 ,具有较高的识别率和较强的推广能力     

基于超高频电磁波和超声波精确定位局部放电的方法

局部放电的测量和诊断已成为评估高压电力设备运行状态的重要方法之一。超高频电磁波和超声波相配合的局部放电带电检测和定位技术(简称"声-电信号联合定位")在查找电力设备缺陷方面优点显著,具有很好的应用发展前景。本文介绍了基于超高频电磁波和超声波原理的局部放电检测方法和定位原理。对手持局部放电检测仪PDS100的应用拓展作了介绍,提供了具有一定参考价值的精确定位局部放电的方法。     

110kV GIS局部放电的实验研究

为了研究典型GIS故障类型的局部放电信号特征以及利用超高频信号进行局部放电量估计,以110 kV的GIS实体部件作为实验对象,并在其中设计了几种典型的故障类型,进行了大量的实验,实验表明不同故障类型的局部放电超高频信号在波形、频谱、幅值、检波相位分布等方面存在显著的差异,同时放电特性受到气压与电压变化的影响,对于尖刺放电类型的超高频信号幅值与放电量之间线性关系最为明显,这些都为基于超高频法的GIS局部放电类型识别与放电量评估的更深入研究打下了基础.     

基于DSP的变压器局部放电在线检测电路与信号处理

针对局部放电对变压器绝缘性能影响较大的问题,本文设计了一种基于DSP的大型变压器局部放电在线检测电路,结合小波变换对信号进行消噪、提取,并对该方法进行了仿真。仿真结果证实,通过该方法可以实时的处理变压器中发生的局部放电。     

变压器局部放电射频和超声联合检测

针对变压器局部放电超声-超声检测法在使用中存在灵敏度不高、定位误差过大等不足,提出使用射频和超声联合检测定位的方法.该方法针对超声-超声检测定位法产生误差的原因提出相应改进措施,检测中超声波信号和射频电流信号被同时使用来判断局部放电现象的发生并对放电源进行定位,既具有超声波法便于定位的优点,又具备射频检测法快速检测局部放电发生的高灵敏度,同时还可以简化定位过程,提高系统抗干扰能力和定位实时性,实现对局部放电的在线检测和定位,具有较好的实际应用价值.     

超高压变压器绝缘结构中的树枝状放电

研究分析了变压器绝缘材料中树枝状放电的起因是由局部的高电场直接形成,或者由局部放电发展而成,而两者又和结构设计,制造工艺以及原材料的各种缺陷密切相关,提出了消除变压器中树枝状放电的根本措施,及变压器中树枝状放电的监测问题。     

基于小波包分析的局部放电检测频带确定

电脉冲法检测局部放电的关键问题是确定合适的检测频带。设计了一种可测量实际放电的局部放电实验电路,对实际放电波形进行小波包分解,可确定在检测过程中的合适检测频带,分析结果与实际检测结果进行对比,表明该方法对局部放电实际检测频带的确定具有指导意义。     

基于模糊ART神经网络的变压器局部放电模式识别

对变压器主要放电类型的3种局部放电典型电极模型进行试验,通过分析计算提取局部放电信号特征量,建立相应的局部放电信号特征库,以此作为模糊ART网络的输入,对局部放电的类型进行模式识别,并将识别结果与BP网络的识别结果进行对比。实验结果表明,模糊ART网络用于变压器局部放电模式识别是有效的。     

ANN based pattern recognition of partial discharge in power transformer

０　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＰａｒｔｉａｌｄｉｓｃｈａｒｇｅ（ＰＤ）ｉｓｔｈｅｍａｉｎｃａｕｓｅｆｏｒｄｅｔｅｒｉｏｒａｔｉｏｎｏｆｉｎｓｕｌａｔｉｎｇｍａｔｅｒｉａｌｓａｎｄｂｒｅａｋｄｏｗｎｏｆｉｎｓｕｌａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｏｃｃｕｒｓｗｈｅ...     

检波技术在超高频PD信号提取中的应用研究

介绍了包络检波技术的基本原理及其在超高频局部放电信号提取中的应用,分析了影响信号检波失真的主要因素,设计了用于超高频局部放电检测的检波电路并进行了计算机MATLAB仿真。计算机仿真验证了在超高频局部放电信号提取中,应用包络检波技术可降低检测系统的采样频率并保留放电信号的峰值和相位特征。仿真结果表明,应用包络检波技术提取超高频局部放电信号是可行的。     

基于聚类分析的变压器局部放电智能诊断的研究

现场局部放电在线监测系统所检测的原始信号一般包含多种干扰信号和不同类型的局部放电信号,不同类型的局部放电信号叠加同样也会给局部放电的诊断造成困难。聚类分析是将相似的数据对象组成多个簇的过程,通过聚类能够从大量数据中提取有价值的知识和模式,同时还可以有效地处理噪声数据。根据大量的现场测量,提取工频周期上局部放电特高频(UHF)检波信号的特征参数,采用模糊聚类的方法,排除了脉冲干扰信号。采用灰评估以及关联分析的方法,提取不同类型局部放电所对应的相位统计谱图(PRPD)的特征参数,对比实验室建立的标准局部放电类型模式库和状态模式库,智能化诊断出现场局部放电信号所表征的放电类型和放电状态。     

一种检测局部放电信号的新方法

为了提取局部放电信号,提出一种基于各向异性扩散的局部放电噪声抑制方法．根据局部放电信号的特点构造了新的扩散函数,比经典的扩散函数更能有效地抑制白噪声和窄带干扰,并且保持相同的运算速度．相比于常规的小波去噪方法,该方法不受小波函数和小波分解层数选取的限制,能直接应用于空域,更加简单、有效．     

电力变压器局部放电检测与诊断方法评述

介绍了电力变压器局部放电检测中的主要测量方法,阐述了局部放电检测过程中的电磁干扰抑制、局部放电定位和放电模式识别的研究现状。对目前存在的主要问题进行总结以及对未来的发展进行展望。     

变压器局部放电信号分析中小波基函数的选择和比较

通过分析小波基函数的性质,选取了Symlets小波基和Coiflets小波基在相同的条件下对局部放电仿真信号进行小波变换分析.仿真结果表明:Symlets小波基更适合局部放电信号的分析,可以得到更理想的分析结果,也为下一步进行局部放电信号特征提取和处理打下了良好的基础.     

基于主动学习SVM的变压器局部放电模式识别

对局部放电类型进行有效识别是准确评估变压器绝缘状态的重要前提.然而放电类型识别过程中往往需要大量训练样本的学习才能达到较高的识别精度.针对这种情况,提出一种基于主动学习支持向量机的局部放电模式识别新方法.该方法在选择训练样本的过程中采用主动学习的方法,挑选出对分类器最有价值的放电样本进行训练.研究结果表明,该方法在保障识别精度的前提下有效减少了放电信号需要的训练样本个数,缩短了训练时间,提高了样本的学习效率.