基于WOA-BP和D-S证据的高压电机局部放电模式识别方法

针对单一信号源特征无法准确识别局部放电(PD)类型的问题,提出了一种基于改进BP神经网络(BPNN)和D-S证据的高压电机PD模式识别方法。对不同类型PD的脉冲相位信息、特高频信号和超声波信号进行采集,提取不同信号的特征向参数,再分别构造基于鲸鱼优化算法(WOA)改进的BPNN识别模型对PD类型识别,将3个识别模型的识别结果作为证据体采用D-S证据组合规则进行融合,最后对融合结果进行决策。研究结果表明：基于3类单一信号源独立识别各类PD类型的准确度存在差异性和不确定性,识别率分别为83.3%、90.0%、83.3%,但3类信号源的共性和差异性可以融合互补,有各自优势,可以解决故障诊断中的不确定性问题。在此基础上,基于D-S证据融合的高压电机PD类型的整体识别率提升至96.6%,实现了3种信号源的优势互补,与单一模型对比,所提方法可以稳定、准确地识别PD模式,具有更高准确率和可靠性,验证了所提方法的有效性与正确性。     

用谐波小波包变换法提取GIS局部放电信号多尺度特征参数

超高频(UHF)法在GIS局部放电(PD)检测中已得到了广泛应用,UHF PD信号的特征提取对准确识别GIS内部绝缘缺陷类型和指导检修工作具有重要意义,但目前仍然缺乏有效的特征提取方法。为此,本文利用谐波小波具有严格盒形频谱的优点,提出一种提取UHF PD特征信息的谐波小波包变换(HWPT)方法,对实验室获取的4种典型放电模型产生的UHF PD信号,采用HWPT进行多尺度分解,以克服实小波包分解子带间存在频谱混叠和能量泄漏的缺陷,利用UHF PD信号在不同尺度能量和复杂度的差异,提取多尺度能量和多尺度样本熵参数作为模式识别的特征量,更加精确地描述了UHF PD信号的时频域信息。最后利用支持向量机分类识别的结果表明,该方法可以取得比实小波包更好的识别效果,多尺度能量和多尺度样本熵特征参数均能有效识别4种绝缘缺陷。     

基于尺度-能量熵特征对的特高频局部放电辨识方法

对气体绝缘组合电器(GIS)进行局部放电(PD)检测,可以发现GIS内部早期绝缘缺陷和隐患,并预防绝缘事故发生。文中采用复小波分解(CWT)对GIS内部特高频(UHF)PD信号进行多尺度分解,分析了CWT能量熵(CWT-EE)随CWT尺度的变化规律,发现UHF PD信号信息主要分布在能量熵变化梯度较大的尺度下。为此,文中提取CWT-EE及其对应尺度,构建尺度-能量熵(SP-EE)特征对,既保留了PD信号能量特征信息,又保留了UHF PD信号小波尺度信息。最后,采用支持向量机(SVM)进行UHF PD类型辨识,结果表明:SP-EE特征对不但可以有效识别GIS内部4种典型绝缘缺陷,而且能够有效降低UHF PD信号分解层数和PD特征维数。     

利用辐射UHF信号反演局部放电脉冲电流

获取局部放电(PD)特征信息是局部放电特高频(UHF)检测的关键问题之一,研究UHF信号与PD脉冲电流之间的关系有助于绝缘缺陷的诊断.文中从电磁辐射理论出发,计算了变压器油箱外壳等复杂环境影响下的PD脉冲电流辐射场,分析了PD脉冲电流辐射场的横电磁波特性.在此基础上,提出了利用检测UHF信号的时间积分反演PD点脉冲电流的新方法,并讨论了UHF传感器及检测系统频带对PD脉冲电流推测算法的影响.仿真和油中针-板型放电实验结果表明:文中所提出的方法能有效推测PD脉冲电流波形,对变压器PD信号UHF在线监测和智能化诊断有一定的参考价值.     

基于D-S证据组合规则的双模型融合局部放电模式识别方法

针对传统的局部放电模式识别存在的特征提取单一、识别准确率低等缺点,提出了一种基于D-S证据组合规则的双模型融合局部放电模式识别方法.根据基于相位信息的局部放电(PRPD)谱图的统计数据特征和图像特征的特点,分别建立了反向传播(BP)识别模型和卷积神经网络(CNN)识别模型.根据2个识别模型的识别结果,提出了基于信息熵改进的D-S证据组合规则以解决常见的悖论问题,基于此建立了判定模型,更好地融合了2个识别模型的输出结果,实现了2种特征识别的优势互补.根据实际数据测试,与单一模型对比,所提方法可以稳定、准确地识别局部放电模式.     

基于Hankel矩阵的复小波–奇异值分解法提取局部放电特征信息

气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)在产生局部放电(partial discharge,PD)时,会向外辐射特高频(ultra-high frequency,UHF)电磁信号,有效提取UHF PD信号的特征信息可实现GIS的在线监测与故障诊断。针对UHF PD信号经过复小波变换后,层间奇异信息分布和层内奇异信息复杂度的差异性,采用二元树复小波变换(combined dual-tree complex wavelet transform,DT-CWT)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)相结合的信号处理方法,提取了UHF PD信号的特征信息。采用Birge-Massart阈值策略对DT-CWT分解后的复小波系数模值序列进行压缩,并构造复合矩阵,分析复合矩阵的奇异熵和复小波分解层数的关系,提出一种求解复小波最优分解层数的算法;利用最优分解层数下的压缩后的各高频系数模值序列构造Hankel矩阵,提取各Hankel矩阵的最大奇异值和奇异熵作为PD辨识的特征参量。结果表明:该特征可以有效识别4种典型绝缘缺陷,且识别率都到达了92%及以上。     

采用二元树复小波变换的GIS局放信号识别

GIS局部放电模式识别的研究对于保证GIS的安全可靠运行有着十分重要的意义。为此,采用具有优良平移时不变特性的二元树复小波变换对超高频局部放电(UHF PD)信号进行分解,提出了一种采用二元树复小波变换的时频域特征提取方法,阐明了该算法的原理,给出了具体计算公式和步骤;通过伸缩和平移等运算功能对实验室获得的大量UHF PD信号进行多尺度细化分析,综合选用了UHF PD信号在各频带投影序列的能量、在各个尺度下的模极大值和统计参量,构造了完整的UHF PD信号特征空间;并将UHF PD信号特征空间分别输入到RBF组合神经网络分类器的成员分类器中,获得了优良的识别效果,总体识别率86%。     

基于深度学习的变压器局部放电模式识别研究

针对传统PD模式识别用统计特征量需要依赖专家经验而缺乏一定的泛化性问题和卷积神经网络(CNN)模式识别算法缺乏PD图谱时序特征信息的问题,文中构建了基于CNN-LSTM深度学习的PD PRPD图谱模式识别模型,该模型综合了CNN善于挖掘PRPD图谱局部空间信息的优点和长短时记忆网络(LSTM)善于挖掘PD图谱时序特征信息的优点,可同时提取PRPD图谱的局部空间特征和时序特征,利用变压器典型绝缘缺陷放电图谱对构建的网络进行性能测试,并与CNN和LSTM对比,结果表明,对于PD图谱稳定的悬浮电位缺陷,CNN-LSTM和CNN的识别能力均为100%,但是对于金属突出物缺陷、油纸气隙缺陷和沿面放电缺陷,CNN-LSTM的识别能力优于CNN,CNN-LSTM网络的整体识别性能优于CNN和LSTM。     

基于信号能量谱特征的局部放电故障识别方法及其系统实现

为解决传统超高频(ultra-high frequency,UHF)法实现局部放电(partial discharge,PD)故障模式识别对采样频率、传输带宽和处理速度要求苛刻的困难,提出一种基于信号能量谱特征的局部放电故障识别新方法。该方法通过提取局部放电超高频电磁波信号在不同频段的能量值,构建能量谱序列作为模式识别判据,能够有效降低局放信号对采样频率、传输带宽和处理速度的要求。其次通过5种典型空气绝缘缺陷局部放电试验获得了模式识别的初步判据,验证了该方法的有效性;基于该方法,应用射频理论构建了相应的信号处理系统,并再次通过局部放电试验构建了基于此系统的模式识别判断依据,最后通过验证性试验证明该系统的识别正确率基本达到90%。     

基于时频分布图像纹理特征的局部放电特高频信号的特征参数提取方法

针对局部放电特高频(ultra-high frequency,UHF)信号畸变导致模式识别准确率下降的问题,提出了基于时频分布图像纹理特征的特征参数提取方法。首先对局部放电UHF信号进行s变换得到时频分布图像,然后采用灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,CLCM)算法,从时频分布图像中提取出纹理特征参数。采用主成分分析(principal component analysis,PCA)法对由纹理特征参数构成的特征向量进行降维处理,得到局部放电UHF信号特征参数及特征向量,并输入到支持向量机(support vector machine,SVM)分类器中进行模式识别。结果表明,该特征参数可以有效识别4种典型变压器内部局部放电UHF信号,识别准确率最高达到97.50%。     

在线、离线检测方法在配电网电缆局部放电检测中的应用

介绍了目前10 kV交联聚乙烯绝缘(XLPE)电缆状态检测常用的两种方法,即以OWTS振荡波和Longshot在线局放检测仪为测试基础的电缆局部放电诊断技术。通过大量的实际测试,对比在线与离线测试结果,证明了两者在10 kV电缆局放检测方面的有效性和相关性,为国内刚刚起步的配电网络中电缆局部放电检测工作提供了宝贵的经验。     

Formation Characteristics of SF6 Decomposition under Partial Discharge Induced by Metal Protrusions with Varying Degrees of Severity

Due to its excellent insulating and arc-suppression properties, sulfur hexafluoride (SF₆) is widely used in gas-insulated switchgear. In the presence of partial discharge, SF₆ decomposes into various by-products according to discharge scenarios. These by-products are often used to detect and identify partial discharge. In this article, formation characteristics of SF₆ decomposition under partial discharge induced by metal protrusions with varying degrees of severity are investigated. The varying degrees of severity of partial discharge were assessed by partial discharge applied voltage and partial discharge inception voltage. Partial discharge applied voltage and partial discharge inception voltage are related to magnitude of partial discharge and varying degrees of the non-uniform electric field distribution distortion, respectively. The results show that the production rates of SO₂F₂ and SOF₂+SO₂ decrease with increasing partial discharge inception voltage, while increasing proportionally to partial discharge applied voltage. The ratio of SO₂F₂ to (SOF₂+SO₂) exhibits a similar trend. As partial discharge applied voltage increases, the production rates of CO₂ and CF₄ increase, but the ratio of CO₂ to CF₄ decreases. Based on the experiments, the formation mechanisms of SF₆ decomposition by-products under varying degrees of severity of partial discharge are analyzed.     

局部放电在线监测系统在500kV电缆上的实用性研究

从500 kV局放在线监测系统的结构和原理出发,结合近几个月的试运行情况,开展对该系统的现场实用性研究。研究表明,该系统能较好的满足电缆运行现场的实际需要,能及时发现疑似信号并自动报警,它所提供的历史数据和远程实时监控功能为进一步判断信号来源提供了有力依据。     

基于内置差分电容的电缆接头局放检测技术研究

实时准确测量电缆局部放电对电缆运行状态的评估意义重大,目前电缆局部放电主要运用高频互感技术,通过高频电流传感器检测电缆局部放电,但极易受环境噪声干扰,无法准确判断电缆局部放电。本文介绍一种基于差分电容的内置差分容式局放检测技术,该技术可以精确测量电缆局部放电。根据GB/T 7354-2003、IEC 60270:2000标准,通过模拟电缆典型缺陷,对基于差分电容的电缆接头局放检测技术的有效性进行试验验证,试验证明了本技术与实验室局部放电系统的放电相位及响应趋势完全一致,验证了该技术的可靠性和有效性。并将该技术应用于工程实践,极大地提高了电缆局放检测水平。     

750kV大型变压器局放试验实例

局放试验是检测变压器绝缘性能的重要手段之一,对确保电厂稳定送电和电网安全有重要作用,本文介绍了某电厂750kV#2号变压器局放试验要求、试验过程,根据试验过程中出现局放量超标的现象,分析局放量超标的原因,排除各种干扰源并进行试验,最终确为变压器套管绝缘性能不合格导致试验过程出现放电;为大型变压器局放试验提供了一定的经验参考。     

500kV变压器局部放电试验的分析处理

介绍了对出厂局部放电试验不合格的某500 kV变压器的多次处理和分析试验的情况,确定局部放电量偏大的原因是调压线圈内部固体绝缘存在大量封闭性气泡,解体验证也予以证实。实践表明,对于局部放电量较小,(仅为数百pC)的内部缺陷,难以定位,需要综合放电波形和放电特性各个要素,结合试验分析推理,才能找到缺陷部位。     

电力变压器典型局放模型的放电信号图谱

根据电力变压器内实际存在的典型局部放电类型设计制作几种相应的放电模型并对其在空气中和模拟的变压器油箱内进行了局放试验,获得了ｑ－。ｎ－…两种放电图谱,以利于对变压器局部放电的模式进行识别。     

GIS局部放电故障诊断试验研究

建立了模型GIS中局部放电在线检测的测量系统,采用特高频(UHF)电磁波测量、常规局部放电测试以及相位分析等方法,对GIS中典型的几种局部放电特征进行了研究,以求识别放电类型.通过常规局部放电测试与UHF特高频局部放电测量结果对比,可估计UHF信号的放电量,提高UHF特高频局部放电测试在工程中的实用性.     

铜街子电站13号主变局部放电试验故障判定

对龚嘴电厂铜街子电站13号主变进行局部放电试验，通过变换试验加压方式及对故障波形的判断，确定出该变压器的故障部位和故障类型。     

10kV配电网电力电缆局部放电监测研究及应用

主要是对10kV配电网运行状态下的电力电缆局部放电检测装置可行性的研究,通过研究目前国内外先进的电力电缆局部放电检测技术,对比选取一种有效、准确便携式易于测量的电缆局部放电检测装置,通过在实际运行中采集数据,得出电缆局部放电特征信号,最后通过软硬件的处理,实现的运行状态下电力电缆的局部放电检测.