核电站主变运行中出现乙炔问题的分析及处理

针对某核电站#1主变A相油中溶解气体出现乙炔的问题,本着保守决策的原则,使用成熟的变压器油中溶解气体分析和判断导则,对油色谱数据进行多次分析并对故障类型进行判断,以确定变压器能否继续运行;之后,使用先进的超声波定位装置对故障点进行定位,为变压器故障类型的判断提供佐证;接着,使用局部放电在线监测装置对变压器内部的放电情况进行在线监测,实时跟踪变压器的运行状态;最终使变压器安全运行至机组大修,通过吊罩检查找出了故障点并进行了相应处理。     

变压器电晕放电紫外脉冲检测法

变压器局部放电常用检测方法包括脉冲电流法、油中溶解气体分析(DGA)法、超声波法、无线电干扰电压(RIV)法、光测法、射频检测法及化学方法等.在上述方法分析的基础上,根据电晕放电的紫外光特性提出了用紫外脉冲检测变压器内部放电的新方法.分析了变压器电晕放电与紫外光特性的关系、紫外光在变压器内部的传播特性,论证了电晕放电的紫外脉冲法检测原理,提出了变压器内部电晕放电故障定位方法,设计了紫外脉冲监测方法并进行了实验验证.结果表明,紫外脉冲法可用于变压器电晕放电的在线监测.     

含杂质流动变压器油放电特性研究

为了对比研究流动变压器油中金属微粒和气泡放电特性的差别,在模拟实验放电平台上对含杂质流动变压器油进行了局部放电（PD）和击穿实验,并对放电信号的波形进行对比分析,构建放电相位分析（PRPD）图谱。结果表明：流动变压器油中两种缺陷的放电特性有明显的差别,金属微粒PD可以激发特高频信号,而气泡PD仅能激发甚高频信号;金属微粒PD几乎遍布整个工频周期,气泡PD主要分布在工频负半周（236°～305°）。与金属微粒相比,气泡对变压器油击穿电压的影响更为严重。     

500kV变压器多维状态监测与故障诊断

为提升变压器故障诊断水平并有效实现状态检修,通过一起500 kV主变压器内部潜伏性故障案例介绍了利用多种在线监测、离线检测等手段与故障诊断方法快速准确查找出变压器故障原因及位置。它通过采用油色谱检测、变压器振动及声音检测、容性设备在线监测、变压器局部放电检测、带电测试等多维状态监测技术开展变压器状态评价及故障诊断,并帮助实现对主变压器内部故障的准确定位和制定状态检修策略。该主变在通过状态监测及故障诊断后实现隐患故障快速准确定位,并通过紧急处理重新恢复正常运行状态,从而避免一起重大设备事故发生。结果表明,应用变压器油溶解气体色谱分析检测技术,可通过排除法准确地判断变压器故障性质和严重程度,它是早期发现变压器潜伏性故障特别有效的方法。同时,采用基于交叉小波的变压器振动信号特征量提取方法分析评价结果表明,变压器铁芯发生接地故障后其振动信号存在大量50 Hz谐波分量。借助振动及声音检测技术,能够有助于变压器故障诊断及准确定位,提高设备状态检修效率。     

大型变压器内部放电故障实例诊断与分析

为了能在放电故障发展的初始阶段发现并监测其发展过程,及时分析判断其故障状态和严重程度,从而提高运行的可靠性,笔者针对几种常用局部放电监测方法的不足,通过油中溶解气体分析及相关电气试验,准确判断了某大变压器的内部放电性质、严重程度及可能发生的大致部位。利用脉冲电流法和超声波检测法的综合运用,成功地检测了该变压器的内部放电故障、发展趋势,并精确地进行了故障定位,在进人检查时上述方法判断和分析的结论得到了验证。     

变压器早期故障在线监测方法探讨

通过分析变压器内部故障的发展过程,提出油中氢气、水分在线监测早期检出局部放电性故障的必要性和可能性,论述了油中气体在线监测装置应具备的基本功能。     

基于超声波法的变压器重症监护系统研制及应用

变压器局部放电超声波检测技术作为一种有效的绝缘诊断技术,目前已在超特高压变电站变压器故障诊断中广泛应用。借鉴重症监护医学领域技术,研制了基于超声波法的变压器重症监护系统,并应用于存在故障隐患或危急停运的变压器设备上。该系统以变压器局部放电超声波信号特征量为基础,结合现有的在线或离线特征量,如油色谱在线监测、数据采集与监视控制(SCADA)运行负荷等实时数据,采用数据融合的方法综合分析,实时检测并准确定位局部放电源。现场应用情况表明,该系统能够有效检测变压器内部放电性故障,为变压器状态诊断及检修策略的制定提供有效支撑。     

电晕放电信号小波分析的综述

研究电晕放电信号可以为大型电力变压器的局部放电在线监测和实现有效的气体绝缘系统(GIS)放电性故障监测提供重要的理论依据,而电晕放电信号是一种突变信号,必须选择合适的方法来对其进行研究。本文综述了国内外学者以小波变换为基础对电晕放电信号分析的方法,从中得出基于小波变换对电晕放电信号分析的几种方法。     

一起220kV变压器油中氢气问题分析和处理

本文中作者以一起220kV变压器运行时油中氢气增长的案例为例,通过油色谱分析、局部放电试验、超声定位等手段,结合变压器的结构,对故障的原因进行了排查分析,最终确定了故障的位置并进行了处理.     

变压器油中局放UHF信号能量与放电量的关系

为研究变压器油中的金属微粒缺陷下局部放电(PD)放电量与超高频(UHF)信号累积放电能量之间的关系,利用50Ω无感电阻测量电流脉冲和超高频电磁波检测系统,对两种检测方法的实验室人工模拟变压器PD信号进行了测量,发现变压器油中的金属微粒缺陷下的局部放电放电量和UHF信号累积能量之间有二次曲线关系,且当电压与缺陷质量增加时,PD的放电量与天线接收的累计能量均会增加。这一结果表明:结合IEC 60270标准,可以通过计算UHF信号累积能量来获取局部放电量,这为进一步系统研究用超高频法定量检测PD的难题,提供了一种有价值的方法和手段。     

利用电磁式电压互感器实现小电流接地系统行波故障定位和选相

提出利用电磁式电压互感器传变暂态行波信号,实现小电流接地系统各种故障类型快速识别和故障准确定位。建立了电磁式电压互感器行波传变特性分析模型,并以实际的电压互感器参数为例对其行波传变特性进行了研究,研究结果表明,电磁式电压互感器能够有效传变行波波头,满足行波故障测距要求。分析了三相电磁式电压互感器的行波传变特征及规律,分析发现,单相接地故障和各种短路故障暂态行波信号都以一定的规律有效传变到电磁式电压互感器二次侧,在此基础上,提出利用二次侧的暂态行波信号实现线路故障快速定位以及各种故障类型快速识别的原理与方法。现场试验结果证明了所述方法的正确性。     

利用配电变压器获取行波信号

提出利用配电变压器传变行波,解决行波故障测距中线路末端信号不易获取的问题。分析了故障测距用行波信号对测量互感器的要求。建立了配电变压器行波传变特性分析等值电路,利用实际的变压器参数对其行波传变性能进行了研究,结果表明,配电变压器能够有效传变行波波头,满足行波故障测距要求。在此基础上进一步分析了三相配电变压器的行波传变特征及规律,分析发现,尽管中性点非有效接地系统单相接地故障后线路稳态线电压保持不变,但其故障暂态过程仍产生电压行波线模分量,并且它们可以有效传变到变压器低压侧,且只利用变压器低压侧的2个线电压就可以有效获取各种类型故障初始行波信号。现场试验结果证明了所述方法的正确性。     

小波模糊神经网络应用于配电网输电线的故障测距

在小电流接地系统单相接地故障特征分析的基础上，提出了一种基于故障后稳态及暂态电气量的小波模糊神经网络的故障测距方法。单相接地故障时的暂态分量故障特征非常明显，且故障暂态高频分量受故障前负荷的影响较少，故可以采用故障暂态分量描述故障模式特征并进行故障定位，鉴于已有的小波神经网络模型不适合于故障测距，作者从广义的小波神经网络概念出发，结合模糊控制理论，提出了适合于电力系统故障暂态和稳态信号分析的小波模糊神经网络方法，并将该方法应用于小电流接地系统直配输电线路的故障测距。理论分析及大量的EMTP仿真结果表明：本文所提出的小波模糊神经网络理论，模型及算法具有较好的故障测距性能，并可应用于电力系统的故障分析。     

基于轻量AlexNet的电容型电压互感器故障诊断

电容型电压互感器（CVT）是重要的一次侧电压监测元件。针对环境温度、湿度以及元件老化等因素造成的电容型电压互感器一次侧电容上下臂击穿或互感器二次侧短路等故障,提出了一种基于轻量AlexNet的电容型电压互感器故障诊断方法。该方法利用Matlab建立了CVT电路模型,分别对高压臂电容击穿、低压臂电容击穿以及互感器二次侧短路3种典型的故障进行仿真。采集CVT二次侧电压数据,利用马尔可夫变迁场将其转化为特征矩阵,最后使用轻量化的AlexNet神经网络对电压特征矩阵进行故障分类。仿真实验证明,所提方法在不拆除CVT的情况下,能准确检测出CVT的故障类型。     

A novel extension method for transformer fault diagnosis

Dissolved gas analysis (DGA) is one of the most useful techniques to detect incipient faults in power transformers. However, the identification of the faulted location by the traditional method is not always an easy task due to the variability of gas data and operational variables. In this paper, a novel extension method is presented for fault diagnosis of power transformers, which is based on the matter-element model and extended relation functions. Thus, incipient faults in power transformers can be directly identified by the degree of relation. The application of this new method to some transformers has yielded promising results.     

Time and frequency domain analyses based expert system for impulsefault diagnosis in transformers

The presence of insulation failure in the transformer winding is detected using the voltage and current oscillograms recorded during the impulse test. Fault diagnosis in transformers has several parameters such as the severity of fault, the kind of fault and the location of the fault. Detection of major faults involving a large section of the coils have never been a big issue and several visual and computational methods have already been proposed by several researchers. The present paper describes an expert system based on re-confirmative method for the diagnosis of minor insulation failures involving small number of turns in transformers during impulse tests. The proposed expert system imitates the performance of an experienced testing personnel. To identify and locate a fault, an inference engine is developed to perform deductive reasoning based on the rules in the knowledge base and different statistical techniques. The expert system includes both the time-domain and frequency-domain analyses for fault diagnosis. The basic aim of the expert system is to provide a non-expert with the necessary information and interaction in order to make fault diagnosis in a friendly windowed environment. The rules for fault diagnosis have been so designed that these are valid for the range of power transformers used in practice up to a voltage level of 33 kV. The fault diagnosis algorithm has been tested using experimental results obtained for a 3 MVA transformer and simulation results obtained for 5 and 7 MVA transformers     

某大型变压器运行缺陷的分析与处理

介绍了一例500kV大型变压器缺陷的分析、处理过程,它综合了常规电气试验、油中溶解气体色谱分析、局部放电试验、局部放电定位等多种检测手段。认为油色谱分析对于发现变压器的潜伏性缺陷十分有效,局部放电试验是检验大型变压器绝缘性故障的有效手段,而大型变压器的超声波局部放电定位还属初步尝试,需积累更多的经验。     

远海风能集中接入的多端直流系统直流故障分析与故障检测方法

二电平电压源换流器(VSC)和半桥模块化多电平换流器(MMC)在直流故障期间缺乏对直流短路电流的调控能力。在多端直流系统中,为了避免整个系统因换流阀的闭锁而停运,有必要在直流故障后的第一阶段(即电容放电阶段)快速识别并隔离故障。因此,对多端直流系统故障检测而言,直流故障电容放电阶段的短路电流计算至关重要。提出了适用于多端直流系统故障分析的暂态等效模型,该模型仅保留原故障网络中的高频成分,使故障初期的电路分析大为简化。基于此模型,可以得到故障线路和健全线路的故障电流解析表达式。根据故障线路和健全线路电流的差异,提出了基于暂态电流均值的故障检测方法,该方法具有计算复杂度小、耐过渡电阻能力强、采样率低等优点。通过EMTP仿真验证了暂态等效模型的准确性和故障检测方法的有效性。     

Fiber-Optics-Based Fault Detection in Power Systems

A fiber-optics-based sensing network applicable for fault detection in power system is presented. The proposed scheme is secure and immune from interferences. At each monitoring location, passive rugged fiber-Bragg-grating-based sensors are deployed. They use fast and compact magnetostrictive transducers instead of current or potential transformers to translate current-induced magnetic field into optical signal. These sensors can be compensated for temperature drift and easily be integrated into an optical sensing network. A broadband light source at a substation scans the change in reflected optical power at a unique frequency band that corresponds to the surge in magnetic field associated with an increased fault current at a certain location. A unique feature of this real-time scheme is that it only requires current information for fault detections in both radial and networked systems with various pole structures and line configurations. It can easily coordinate with other protective devices and is free from any time-current coordination curves. The proposed scheme has been extensively tested by simulations. They confirm that the proposed scheme is able to detect the faults irrespective of the type and location. It also performs well in presence of harmonics, high impedance, and sensors malfunctions, as well as sensor noise.     

中性点经ZnO非线性电阻接地系统的故障识别方法

根据中性点经ZnO接地系统下发生不同故障时高频分量的差异性特点,提出了中性点经ZnO非线性电阻接地系统的故障识别方法。首先,利用小波多尺度变换分析不同故障时高频分量的衰减性差异,其次,利用Prony算法提取高频分量的幅值信息,并计算固定时间窗内的幅值比提出识别判据,最后,结合实际系统继电保护方案及ZnO非线性电阻作用的有效性形成故障识别方法。通过大量仿真及计算表明,无论故障点位置在何处,该方法均能够正确、有效识别瞬时性故障和永久性故障。