便携式GIS局部放电检测系统

为查找运行中GIS设备的绝缘缺陷位置以及为检修维护方案提供有效支持的重要手段,局部放电定位技术在GIS现场安全维护中得到广泛的关注。通过分析GIS局部放电检测定位技术的优缺点,设计并制作了便携式GIS局部放电检测系统。现场应用情况表明,便携式GIS局部放电检测系统同时检测局部放电的超高频和超声信号,并对两类信号进行比较分析,能更加有效地排除现场干扰,检测运行中GIS的局部放电信号并对绝缘缺陷进行准确定位。     

三相共筒式GIS局部放电检测的内置传感器研究

气体绝缘组合电器(GIS)局部放电检测对于保证其安全运行具有重要意义.为克服传统的局部放电检测传感器的缺点,在对三相共筒式GIS局部放电传感器研究的基础上,设计了一种内置蝶形天线传感器.理论计算和实测数据表明:所研制的蝶形天线内置传感器性能优异,在超高频(UHF)频段内频率响应特性好,满足三相共筒式GIS局部放电信号测量要求.最后,在实验室三相共筒式GIS模拟缺陷装置上,对内置蝶形天线传感器和外置微带型贴片传感器进行了局放测量的对比.     

基于改进小波阈值的GIS局放监测抗干扰研究

在气体绝缘组合电气设备(GIS)运行的过程中,需要对GIS的各个物理量进行智能监测,从而来保证GIS的安全运行。其中局部放电积累到一定程度会对设备绝缘造成损害,同时,局放信号易受噪声干扰,会使监测的局放信号产生畸变,对监测设备的准确性带来不良影响。该文针对GIS局部放电脉冲信号易受白噪声干扰的问题,在已有的小波阈值去噪基础上,改进了传统硬阈值去噪的不连续性,克服了软阈值去噪的平滑问题。通过仿真来验证该方法去除现场环境的噪声干扰的有效性,为GIS内部局放信号的去噪方法提供参考。     

高压开关柜局部放电综述与放电信号分析

高压开关柜在制造和运行过程中难免发生绝缘缺陷问题,主要缺陷类型表现为以下方面：内、外绝缘面对地闪络击穿,电压相间绝缘闪络击穿,雷电危害过压闪络击穿,绝缘件接地不良、断裂等造成的闪络击穿。同时,这些绝缘缺陷在最终发生击穿之前都伴有局部放电现象,通过检测局部放电的强弱就可以及时地了解绝缘状态,因此,通过在线检测局部放电信号可以准确地判断绝缘状态,实现电气设备的安全可靠运行。     

GIS局部放电测试技术比较

通过介绍GIS局部放电测试经常使用的几种方法的基本原理及优缺点,建议现场GIS局部放电检测应采用声-电联合使用的办法,才能更好的发现GIS内部局部放电缺陷。     

GIS设备局部放电特高频信号线性判别分析识别研究

局部放电测量是监测绝缘系统缺陷的典型非破坏性实验方法,提出了一种基于局部放电特高频(UHF)信号的多尺度特征提取能量参数和线性判别分析的识别方法,设计了4种绝缘缺陷模型模拟气体绝缘开关(GIS)设备局部放电现象。对局部放电UHF信号进行小波包多尺度变换,提取出UHF信号的16维能量参数;又对局部放电UHF信号进行了线性判别分析的设计,在局部放电信号特征量中随机选取30组进行10次采样;对其训练分类器的UHF局部放电信号进行模式识别,得到10个相关结果;试验获得最终的30组训练样本正确率平均值较高。研究结果表明线性判别分类器能够有效地将4种局部放电模型分开。     

气体绝缘组合电器局部放电特高频包络检波装置设计

文章设计了一款用于气体绝缘组合电器局部放电的特高频包络检波装置。分析了气体绝缘组合电器局部放电产生原因，介绍了这种局部放电特高频包络检波装置设计方法，采用该特高频包络检波装置对绝缘缺陷模型局部放电信号进行检测和分析。结果表明该装置可以有效提取输入信号的峰值包络，检测气体绝缘组合电器局部放电信号，避免电气设备运行过程中故障的发生。     

GIS内部缺陷模拟试验在线检测的研究

分析超声波局部放电法对于GIS内部缺陷检测的特点、方法，并通过在平顶山高压开关厂内的几种GIS内部缺陷模拟试验，对各种缺陷模拟下的超声波典型数据进行了分析，得出了电压大小、电流大小、超声波探头位置、SFS气体品质、传统pc值与超声波幅值的关系，以及超声局部放电法对各种模拟缺陷的灵敏度。     

基于改进深度残差网络的GIS局部放电在线监测白噪声干扰抑制

针对GIS局部放电(partial discharge, PD)监测中背景白噪声较多、GIS局部放电信号干扰较大的问题,应用改进深度残差网络设计一种新的GIS局部放电在线监测白噪声干扰抑制方法。进行局部放电在线监测中白噪声、局部放电脉冲信号的多尺度特性分析,在局部放电脉冲染噪信号中提取白噪声信号。加入感知损失,设计由生成图像网络与损失网络构成的改进深度残差网络,对白噪声信号波形图像实施超分辨率重建。通过SN-EMD算法提取白噪声信号波形图像的模态域特征。通过构建复小波滤波器组,对模态域特征实施滤波处理,实现GIS局部放电在线监测中的白噪声干扰抑制。实验测试结果表明,设计方法去噪后的信噪比最高可达97.22 dB,干扰抑制前后信号的幅值相对误差最高可达63.20 dB,干扰抑制前后信号相关系数一直大于0.75,完成GIS局部放电在线监测白噪声干扰抑制。     

基于串联谐振技术的振荡波电缆局部放电检测方法

针对现有直流充电型振荡波局部放电检测系统试验电压较低以及被试电缆承受直流电压的缺点,研制一种基于变频谐振的振荡波电缆局部放电检测系统,试验电压达1000kV甚至更高,并且满足局部放电试验要求.     

基于声发射技术的绝缘子在线监测对比

为了深入了解声发射技术在绝缘子在线监测方面的应用,在充分了解声发射检测技术原理的基础上采用声发射技术对陶瓷绝缘子和复合绝缘子的污秽放电进行了对比研究。实验结果表明：两种绝缘子虽然实验电压存在高低差异,但在不同污秽度和实验电压下的污秽放电发出的声信号具有基本相同的特性,进一步证明了声发射技术在绝缘子污秽放电中是可行的。另外,在污秽实验中提取实际的声发射信号的特征量,采用模糊推理方法对实际数据进行处理,结果表明模糊推理可以正确判断污秽放电的强弱以及它对绝缘子的威胁程度。     

融合PHOG和BOW-SURF特征的接触网绝缘子缺陷检测方法

绝缘子图像中存在的噪声对提取绝缘子细节纹理特征具有较大影响,单个特征描述子不能描述绝缘子的更多细节纹理特征,而提取到绝缘子细节纹理特征的多少直接影响了绝缘子缺陷检测的精度和速度.针对以上问题,提出改进快速导向滤波算法和融合PHOG与BOW-SURF特征来实现绝缘子缺陷的精确检测.首先,采用改进的快速导向滤波算法对接触网绝缘子原始图像进行滤波;然后,提取绝缘子滤波后图像的PHOG和BOW-SURF特征;最后,将两者融合后送入SVM分类器进行训练,实现绝缘子缺陷的检测.实验结果表明,该方法检测绝缘子缺陷的精度为100%,平均每张图像的处理时间为0.039s,为接触网悬挂状态检测监测装置对图像分析及缺陷检测奠定了必要的基础.     

表面粗糙度对变电站绝缘子冲击闪络特性的影响

为了研究表面粗糙度对绝缘子闪络特性的影响,使用了不同目数的砂纸对绝缘子表面进行均匀打磨,并利用激光共聚焦显微镜对绝缘子表面粗糙度进行了量化处理.利用陡前沿冲击试验装置产生标准雷电冲击,并对不同粗糙度的绝缘子施加正负标准雷电波,观察了在不同极性的标准雷电波的作用下绝缘子沿面闪络电压和表面粗糙度的关系,并从实验得出,随着绝缘子表面粗糙度增大,绝缘子50％闪络电压逐渐降低,在正、负极性的标准雷电波下,新绝缘子即未经过砂纸打磨的绝缘子的平均50％击穿电压最高,分别为424.9,429.1 kV,各个粗糙度下的绝缘子的闪络电压与未打磨的绝缘子的闪络电压的比值在半对数坐标系下与粗糙度呈线性关系.     

基于特高频和CNN-LSTM-Attention算法的高压电缆故障诊断方法

随着高压电缆的加速发展和老化,由局部放电(partial discharge, PD)引起的故障问题亟须解决。为此,提出了一种基于特高频(UHF)局放技术与CNN-LSTM-Attention算法的高压电缆故障在线智能诊断方法。首先,对高压电缆的PD产生机理,以及UHF局放技术的实现过程进行描述。其次,利用巴特沃斯(Butterworth)对PD信号进行高通滤波,采用小波变换对信号进行去噪,IPLR算法对PD信号进行降维处理,进而实现特征量的准确提取。最后,建立由CNN-LSTM-Attention算法构成的智能诊断模型。模型中卷积层(CNN)提取轮廓特征,长短期记忆层(LSTM)提取信号时序特征,注意力层(Attention)学习信号重要时序部分。通过实际数据仿真表明：相比传统神经网络方法,CNN-LSTM-Attention神经网络检测方法能够准确识别高采样率的异常放电信号特征,且故障识别准确率明显提高。     

基于双模型的输电线绝缘子自爆检测算法

针对输电线路无人机巡检图像中绝缘子自爆缺陷目标小而难以精准检测的问题,提出一种基于Faster R-CNN和改进的YOLO v3级联双模型的绝缘子自爆缺陷检测算法。首先,利用无人机巡检图像构建绝缘子串缺陷数据集,并对训练图像样本进行翻转预处理,增加样本数量,提高模型泛化能力,避免过拟合;然后,利用Faster R-CNN检测图像中的绝缘子串,再将检测到的绝缘子串图像送入改进的YOLO v3网络进行自爆缺陷的定位。改进的YOLO v3网络是在YOLO v3基础上借鉴FPN的思想,增加特征提取层并进行特征融合,充分利用深层特征和浅层特征;同时采用CIoU Loss函数作为损失函数,以解决边界框宽高比尺度信息。实验结果表明,本文算法在所构建的绝缘子缺陷数据集上的检测准确率达到91.2%,相比Faster R-CNN或YOLO v3等单模型检测算法提升了3.31个百分点以上,能有效实现无人机巡检中绝缘子自爆缺陷的检测,为输电线路智能化巡检故障诊断提供方法支持。     

基于电镀技术的微间隔制作及在气体检测中应用的研究

本文开发了一种基于电离现象的气体传感器。文章首先研究了采用低成本的电镀方法来制作具有微米间隔的镍电极对,然后通过测试在不同条件下电极对的击穿电压和电流来实现气体检测。实验结果表明该器件对乙醇气体,其击穿电压在300 V左右;而对水蒸气,其击穿电压在320 V左右。同时,对乙醇而言,随着乙醇浓度的增加,在同一击穿电压下击穿电流也不断增大。对不同浓度的水蒸气的实验中也得到相类似的结果。     

航拍图像中绝缘子缺陷的检测与定位

长期暴露在自然环境下的绝缘子易产生自爆缺失故障,对此提出了一种绝缘子缺陷检测和定位的图像处理方法。依据绝缘子在航拍图像中的型态特征,采用最大类间方差法以及中值滤波进行图像预处理,提出基于粒子群优化参数的蚁群算法来检测其中的绝缘子轮廓及其数目,最终实现在原图中标记出缺陷绝缘子所在位置的目的。该方法针对简单背景下绝缘子缺陷的标记具有良好的效果,并为进一步实现复杂背景下绝缘子缺陷检测和定位提供了预研基础。     

基于电镀技术的微间隔制作及其在气体检测中应用的研究

开发了一种基于电离现象的气体传感器。首先研究了采用低成本的电镀方法来制作具有微米间隔的镍电极对,然后通过测试在不同条件下电极对的击穿电压和电流来实现气体检测。实验结果表明该器件对乙醇气体,其击穿电压在300 V左右;而对水蒸气,其击穿电压在320 V左右。同时,对乙醇而言,随着乙醇浓度的增加,在同一击穿电压下击穿电流也不断增大。对不同浓度的水蒸气的实验中也得到相类似的结果。     

电压频控中抗强干扰软件关联缺陷检测

针对传统电压频控软件缺陷检测技术未考虑软件缺陷分类,存在检测精度低的问题,提出一种电压频控中抗强干扰软件关联缺陷检测技术。对软件关联缺陷检测原理进行分析,采用判别函数对待测软件样本进行识别,引入统计模式识别算法处理软件原始数据,依据关联缺陷概率分配,确定关联缺陷类别,计算缺陷特征值,利用贝叶斯分类器对关联缺陷进行划分,完成抗强干扰软件关联缺陷的分类,从而实现关联缺陷的高精度检测。实验结果表明,该检测技术对软件缺陷进行准确分类,在保证强抗干扰性的前提下,有效提高了检测精度。