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局部放电既是GIS绝缘劣化的征兆和表现形式,又是绝缘进一步劣化的原因。对GIS进行局部放电检测能够有效地发现其内部早期的绝缘缺陷,以便采取措施,避免其进一步发展,提高GIS的可靠性。文章分析了GIS产生放电的原因,介绍了GIS局部放电的在线监测方法。 相似文献
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为了检测沟槽电缆绝缘层局部放电区域,文中提出了一种基于超声波的局部放电在线检测技术。基于绝缘层三电容模型和气隙放电模型,分析局部放电产生超声波的机理及信号特征;研究了高灵敏度、便携式沟槽电缆局部放电超声波在线检测装置;基于MATLAB的GUI功能研究了数据处理系统。测试结果表明:该装置能可靠地采集处理局部放电超声波信号,且信号幅值与放电量成正比,与传播距离成反比;在局部放电信号频率范围内,低频段放电信号的幅值较大。 相似文献
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《机电信息》2018,(36)
在电力系统中,高压断路器对系统运行的灵活性和稳定性有着很大的影响,能控制高压线路的负荷电流和空载电流,又能与继电保护相互协作,在系统出现故障时,快速切断电流,保护电气设备,为系统的可靠运行提供保证。由于受设计生产、运行工况、检修与维护等因素的影响,断路器在系统中经常发生故障。现对御道口550kV HGIS断路器绝缘故障进行分析研究,结合故障现场情况,深入剖析了断路器发生严重故障的原因,发现设备由于表面与层间存在气孔,当设备带电时,绝缘拉杆靠近灭弧室高电位区的气孔发生局部放电,随着局部放电的持续,缺陷劣化至绝缘拉杆外表面,最终导致绝缘拉杆沿面放电,造成严重绝缘故障。 相似文献
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引言
气体绝缘金属封闭开关设备是电力系统的重要设备,是保证供电可靠性的基础,一旦发生故障必将引起局部以致全部地区停电.而导致设备故障的主要原因是其绝缘性能的劣化.实践证明,GIS设备内部故障以绝缘性故障为多.一般认为,GIS中出现的放电造成SF6气体分解,进而严重影响电场分布,导致电场畸变以及绝缘材料的劣化,最终引发绝缘击穿.GIS局部放电既是绝缘性故障的先兆,又是故障的表现形式,监测GIS局部放电可以及时有效地发现GIS设备存在的绝缘缺陷和故障隐患,对保障GIS的安全运行具有重要意义[1][2].目前,国内外广泛采用超高频局部放电测量法(UHF法)检测GIS局部放电[3][4]. 相似文献
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设计了基于超声波、超高频及高频电流3种检测方法的局部放电在线监测系统,在硬件上采用多路信号的同时采集,从而增强了局部放电判定的可靠性。快采慢读数据采集方案,降低了系统的硬件成本。多传感器采集方案更加适用于不同电力设备放电检测。研究了超声定位时延的计算,采用基于FFT的互相关函数法实现了放电点的精确定位。经现场试运验证,设计的系统完全可实现放电信号的提取与定位,并在监控主机上实时显示放电波形与趋势。 相似文献
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运用ARM S3C2410s微处理器,针对变压器局部放电产生的超声波信号特征设计了一种变压器局部放电信号采集系统.该系统由超声波预处理电路和基于S3C2410s的信号采集、图形显示、键盘操作和数据存储等功能模块组成,具有速度快、结构简单、经济、方便携带等优点.测试表明:该系统能可靠地采集处理变压器局部放电超声波信号,准确地反映信号的大小、频率及波形. 相似文献
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基于多重分形维数的GIS局部放电模式识别 总被引:7,自引:0,他引:7
根据气体绝缘组合电器(GIS)设备内部绝缘缺陷产生局部放电的特点,设计了4种典型的GIS缺陷模型,采用甚高频高速采集大量局部放电样本,构造了局部放电图谱;以差盒维数和多重分形理论为基础,给出了基于差盒维数的多重分形计算方法;提出了一种基于多重分形特征的GIS局部放电图谱特征提取方法,对局放图像求取了相应的差盒维数、多重分形维数及放电重心特征,最后将提取的特征量通过RBF神经网络进行分类,识别结果显示本文方法有效地提高了GIS局部放电4种缺陷的识别率。 相似文献
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在基于超高频和超声波相控接收原理的局部放电定位法基础上融入MUSIC算法,以达到对电力变压器气局部放电点的准确定位,并对其进行了仿真研究。基于超高频和超声波相控接收阵的局部放电定位法,可得出局部放电源的几何位置。但该方法不能区分一个波束宽度内的多个放电源,因此应用改进MUSIC算法对接收信号进行空间谱分析,完成变压器内一个及多个局放点的方位估计,并确定相近的多个信号源个数。 相似文献
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围绕压电式超声传感器发射/接收电路的设计,讨论了绝缘栅场效应管在超声波发射电路中的应用,重点研究了利用单片机80C196MC产生同步信号电路,驱动场效应管的电路,以及放大滤波电路。系统实验证明,以此电路为基础的超声探伤仪精度高,能获得较为理想的回波电脉冲信号,工作稳定。 相似文献
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利用小波变换.对变压器局部放电超声波信号进行分析.实现了变压器局部放电的检测及定位.达到了良好的效果。 相似文献
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探讨了放电模型的神经网络识别,研究了以统计算子为输入量的发电机局部放电信号的神经网络模式识别,通过神经网络模型的建立及学习,分析如何识别几种典型局部放电模型信号,为发电机绝缘故障类型的判别提供了理论基础。 相似文献