变压器状态评价的非停电检测技术

总结了变压器运行监测经验,提出了可以有效反映变压器状态变化的非停电检测状态量。根据形态学理论,构造了适用于在线监测数据处理的开-闭、闭-开和混合滤波器。建立了局部放电、油色谱、套管泄漏电流、套管介质损耗因数等18个非停电检测状态的评价函数,建立了基于状态量、部件和整体的3级评价模型,该模型可用于运行中变压器的状态评价。     

金属氧化物避雷器状态量异常的分析处理

针对一起金属氧化物避雷器状态量异常的事件,通过红外测温、在线监测、运行中持续电流及停电试验等状态检测方法,判别、分析出避雷器状态量异常缺陷的发生部位。根据状态检测数据作出异常避雷器内部严重受潮的结论。解体结果验证了分析结论,证明了状态量检测对及时、准确发现金属氧化物避雷器缺陷的重要性。     

无间隙金属氧化物避雷器在线监测方法对故障诊断的有效性验证分析

通过对无间隙金属氧化物避雷器红外测温在线监测全电流、阻性电流及功率损耗,根据热成像显示的发热部位和温度分布、阻性电流及功率损耗的增加幅度采判断避雷器的缺陷部位和缺陷成因,并通过直流试验进一步验证故障诊断的有效性,从而利用在线监测和诊断技术为状态检修提供了有效的保证。     

无间隙金属氧化物避雷器在线监测方法对故障诊断的有效性验证分析

通过对无间隙金属氧化物避雷器红外测温在线监测全电流、阻性电流及功率损耗．根据热成像显示的发热部位和温度分布、阻性电流及功率损耗的增加幅度来判断避雷器的缺陷部位和缺陷成因,并通过直流试验进一步验证故障诊断的有效性,从而利用在线监测和诊断技术为状态检修提供了有效的保证。     

基于智能监测器的避雷器状态诊断系统

在金属氧化物避雷器状态检测技术的研究基础上,研制了一种智能化的避雷器在线监测器,并建立了金属氧化物避雷器的状态监测系统。在线监测器可以记录避雷器动作电流幅值、极性、次数和发生时间,显示全电流及阻性电流峰值、功率损耗,通过蓝牙通讯方式接收测试数据,按照综合温度因子的统一判据,对测试数据进行分析归纳,并能自动显示预警信息,从而实现避雷器的状态检修。     

金属氧化物避雷器泄漏电流在线监测数据自适应滤波算法

为有效剔除避雷器泄漏电流在线监测数据中的干扰信号,提出了一种基于形态学原理的新型自适应滤波算法。笔者首先比较了传统形态开—闭滤波器和传统形态闭—开滤波器对数据的滤波效果,分析了传统形态滤波器的结果偏倚现象。其次加权级联了形态开—闭滤波器和传统形态闭—开滤波器,实现了权重系数的自适应调整。最后通过仿真分析证明,该算法能有效地剔除避雷器在线监测数据中的脉冲干扰和白噪声干扰,实现数据的消噪与平滑处理。     

金属氧化物避雷器监测装置现场校准技术研究

针对金属氧化物避雷器在线监测装置难以在不停电状态下开展现场校准的问题,提出了一种对泄漏电流置空后再注入标准信号的现场校准方法。对相关校准的特征量值展开分析,并通过电路仿真及频率波动对相位影响的研究,研制了氧化锌避雷器在线监测装置现场计量标准。试验结果表明文中提出的方法及计量标准可对准确度为1%及以上金属氧化物避雷器在线监测装置展开现场校准试验。     

金属氧化物避雷器在线监测的谐波校正及研究

泄漏电流阻性分量是金属氧化物避雷器(MOA)在线监测的重要指标,传统的容性电流补偿算法并未考虑谐波电压的作用,对监测结果产生很大的误差。为解决该问题,利用电压过零时避雷器阻性电流与容性电流的关系求解避雷器晶介电容C,并推导了谐波电压下的容性电流补偿系数G,提出了一种金属氧化物避雷器在线监测的谐波电压校正方法,有效降低谐波电压对阻性电流提取的影响,提高避雷器阻性电流的提取精度。MATLAB仿真结果表明,通过MOA在线监测谐波校正方法,避雷器晶介电容C、基波阻性电流分量i_(R1)、3次谐波阻性电流分量i_(R3)误差均≤10%,有效地减小谐波电压给监测结果带来的影响,降低了阻性电流提取的误差,提高了避雷器在线监测结果的准确性。     

高压换流站交流侧避雷器在线监测系统的研制

针对高压换流站中的交流侧金属氧化物避雷器(MOA)设计一整套避雷器在线监测装置.装置包含避雷器泄漏电流(全电流)采集装置和PT电压信号采样装置.MOA监测装置向IED传送泄露电流幅值、泄露电流与参考相的夹角.PT采样装置向IED发送PT电压频率、谐波和电压转换成电流后与参考相的夹角.在监测IED内部计算得出泄露电流与母线电压的夹角,进而得出容性电流和阻性电流.最终通过IEC61850规约上送到变电站状态监测后台,实现整站交流避雷器状态的在线监测.在某避雷器有限公司的交流避雷器监测项目中的实际运行经验表明,设计的监测装置能够实现预期目标.     

基于有限元法的避雷器阻性电流检测的相间干扰计算分析

在线监测氧化锌避雷器阀片电阻可有效反映避雷器运行状态。避雷器实际运行时多呈一字排列且三相距离近,相间干扰对泄漏电流的影响很大。为此,提出了一种新的高压氧化锌避雷器在线监测方法,该方法基于阻容网络模型,通过对避雷器泄漏电流进行测量,采用有限元法计算避雷器部分电容,最后利用迭代算法求解避雷器阀片电阻,可有效消除相间干扰对在线监测的影响。以变电站500k V和220k V避雷器为例,计算出各相避雷器每节的阀片电阻,并与实际测量值进行对比,计算结果和测量结果吻合,验证了该方法的有效性。     

基于小波分析诊断和支持向量机的避雷器在线监测数据故障分析

金属氧化物避雷器(MOA)的健康状况对变电站中线路和设备有着巨大影响,对MOA在线监测数据进行故障诊断能够有效减少因事故引起的负荷损失。以基于Penalized软阈值的小波包对某变电站的MOA在线数据进行滤波,从统计角度得到滤波后的故障信号特征,采用支持向量机对信号进行分类,能够在MOA完全失效前诊断出故障出现的时间点,为计划停电检修提供依据。     

在线监测技术在线路避雷器故障诊断中的应用

通过对避雷器在线状态量的监测,发现运行中的220kV麻丹线205开关A相避雷器,持续电流超注意值且接近注意值趋势显著,在跟踪监测过程中监测到避雷器承受二次过电压冲击;收集各专业相关数据,佐证了避雷器（MOA）因泄漏电流增大导致单相接地短路故障,从而引发MOA遭受两次过电压冲击导致避雷器爆炸事故。     

氧化锌避雷器在线检测技术现场运用与结果分析

通过对氧化锌避雷器在线检测结果的分析，给出了不同型号氧化锌避雷器在运行电压下的全电流、阻性电流的经验值，指出影响测试结果的各种因素。     

智能变电站金属氧化物避雷器在线监测智能电子设备的设计

针对智能变电站设计一种金属氧化物避雷器（metaloxidearrester,MOA）在线监测智能电子设备（intelli—gentelectronicdevices,tED）,对MOA的全电流、容性电流、阻性电流、雷击次数、温度和湿度等参数进行运算与初步诊断,与MOA在线监测终端共同实现MOA绝缘状态与运行状态的在线监测,并按照要求将监测结果发送至主IED。该设计采用高级精简指令集计算机微处理器（advancedreducedinstructionsetcomputermicro—processor,ARM）与数字信号处理器（digitalsignalprocessor,DSP）相结合的结构实现快速数据分析、处理以及复杂事务管理;采用IEC61850协议作为智能变电站MOA在线监测IED与主IED、主IED与信息一体化平台之间的通信规约,保障不同厂家之间同类设备的互操作性;采用IRIG-B码实现设备之间的同步,提高了在线监测精确度。该设计在唐山虹桥变电站得到实际运行检验,能够实现预期目标。     

基于GPRS的氧化锌避雷器状态监测系统

避雷器作为电力设备的过电压保护装置,其性能的优劣对电力设备安全运行起着很大作用。针对避雷器传统在线监测时现场数据不能及时传输,导致故障不能及时的预测、报警和处理等问题,提出了一种基于GPRS的氧化锌避雷器远程在线监测系统,并利用谐波分析法来诊断MOA运行状态。实际测量表明本文所设计的监测系统具有较高的测量精度,可以实现对MOA状态的远程监测。     

氧化锌避雷器在线监测系统的应用

氧化锌避雷器(MOA)在线监测技术需要在应用中不断改进和完善。介绍了传统MOA在线监测的方法和监测系统结构。以浙江省云会智能变电站内MOA在线监测系统为研究对象,阐述了改进后的基波参考法测量MOA全电流和阻性电流来实现动态监测MOA绝缘状况的在线监测方法,以及相应的监测系统结构,探讨了改进后的监测系统结构还存在的问题并提出了解决办法。     

MOA泄漏电流在线监测方法

由于阻性泄漏电流很大程度上能反映氧化锌避雷器的健康状况,因此在线监测阻性泄漏电流尤为重要,分析比较了MOA的几种在线监测方法及几种测量方法存在的问题,指出了两种影响测量精度,但未引起重视的干扰源,并对近些年国内外此方向的发展动态和未来的发展趋势加以综述。     

数据融合用于MOA在线监测数据的处理

为解决MOA在线监测测量数据产生的误差,采用算术平均值和分批估计相结合的数据融合方法,平滑MOA在线监测过程中外界因素的干扰,保留了真实信号的基本特征,使其结果更能有效反映MOA当前的绝缘状况。两种方法处理MOA在线监测数据的标准差结果显示数据融合方法能得到比简单的算术平均值更加精确的数据。该方法程序简单、可操作性强、适于现场应用。     

基于模糊综合评价模型的直流电源监测与评价平台

蓄电池组状态的实时监测与评价是变电站直流电源系统在线监测的关键技术。建立了蓄电池落后单体的动态和静态评价指标体系,提出了一种利用模糊综合评价模型对蓄电池落后单体评价的算法。开发了变电站直流电源状态监测与评价系统平台,阐述了系统软件的功能组成和设计框架,介绍了基于数据采集层、数据透明转发层和监控中心管理层的数据架构。实现了模糊综合评价模型算法在软件中的嵌入式应用,对掌握蓄电池组的实时健康状况具有重要作用。     

基于Spark的电力设备在线监测数据可视化方法

大数据可视化可以实现海量电力设备在线监测数据中各种属性、运行状态等电力特征信息的图形、图像化直观呈现,为设备运行状态的及时有效监控分析提供有力保障。因此,本文提出一种基于Spark的电力设备在线监测数据可视化方法,为实现大数据环境下的电力设备在线监测数据的状态信息快速提取,在Spark大数据计算平台上,建立了基于设备状态评估指标体系与模糊C均值聚类(FCM)的电力设备状态信息提取算法。针对数据的多维、时序特性,构建三维平行散点图的数据可视化展现形式,实现电力设备在线监测数据信息全貌的可视化展现。将该方法运用于吉林省某风电场的风电机组在线监测数据集,实验结果证明了该方法的有效性。