不同气隙尺寸的油纸绝缘气隙放电特征及发展阶段识别

油纸绝缘作为电力变压器的主要绝缘方式,气隙放电特别是大气隙时的放电对其危害极大。为全面评估气隙放电的危害程度,制作了五种气隙尺寸的放电模型,研究气隙大小对局部放电特性的影响,并通过试验研究了其放电发展过程中不同放电阶段的局部放电信号,基于聚类-随机森林算法实现了不同气隙尺寸的气隙放电发展阶段识别。研究结果表明:相对于小气隙缺陷的放电,大气隙放电起始放电场强低,起始放电量大,起始放电相位滞后,当放电发展到后期,大气隙中正放电脉冲的相位不会发展到工频负半周;大气隙缺陷内较小的气隙表面电子脱陷概率和较小的反向电场是使其起始放电相位滞后的主要原因;聚类分析将大小气隙模型的放电分为三个阶段:初始放电阶段、微弱放电阶段和放电爆发阶段;对于发展阶段的识别,相比于径向基函数(RBF)神经网络和核函数支持向量机,随机森林的识别准确率更高,达到93.15%。试验结果为更准确地评估气隙放电的发展阶段提供了依据。     

基于概率神经网络的油纸绝缘局部放电发展阶段识别北大核心CSCD

采用阶梯升压法进行油纸绝缘沿面放电与气隙放电实验,根据放电发展过程的差异将局部放电划分成4个阶段:放电初始阶段、放电发展阶段、放电稳定阶段和临近击穿阶段,分析两种模式下放电特征参量的发展规律。提取放电相位分布(PRPD)图谱的29个统计特征参量,通过局部线性嵌入算法降维得到新的六维特征参量,采用概率神经网络(PNN)算法对两种放电模式下油纸绝缘放电发展阶段进行识别,并与广义回归神经网络(GRNN)模型以及反向传播神经网络(BPNN)模型进行比较,发现其识别结果更加准确。     

基于概率神经网络的油纸绝缘老化诊断技术研究

对油纸试样进行加速热老化处理,根据聚合度变化将其老化过程划分为5个老化阶段;基于气隙放电模型进行局部放电试验,采集不同老化阶段油纸试样的PRPD图谱;利用统计算子提取特征量,采用因子分析法(FAM)对原始特征数据降维,比较降维前后特征数据的聚类特性;建立概率神经网络(PNN)模型识别油纸绝缘的老化阶段,作为对照,搭建反向传播(BP)神经网络模型以及支持向量机(SVM)模型,使用相同的数据对其进行训练,比较三者的识别结果.结果表明:老化会导致纸板内部产生孔隙,从而促进局部放电的发生;与其他模型相比,FAM-PNN模型在识别准确率和运算效率上具备明显优势,使用FAM-PNN模型可以准确高效地对变压器油纸绝缘的老化状态进行评估.     

温度对油纸绝缘扁平气隙缺陷局部放电特性的影响

Partial discharge based risk assessment method has rapidly developed as an effective diagnosis method in oil/pressboard insulation system.The temperature in field power transformer is variable according to loading and the PD properties in insulation are also variable in different temperature.In order to assess the influence of temperature on partial discharge properties in oil/pressboard insulation system,a partial discharge testing system with temperature adjusting function was adopted in this paper.The partial discharge data obtained from the experimental work were presented in phase-resolved PD(PRPD) pattern analysis and pulse sequence analysis(PSA).The single pulse in time domain at different temperature is also analysed in this paper.     

变压器油纸绝缘气隙放电能量-小波矩特征及放电过程划分

基于油纸绝缘气隙放电模型,研究放电能量的变化规律。通过引入放电重复率,提出用每秒平均放电能量描述气隙放电的发展过程。引入放电发生的工频相位,构造基于放电能量的φ-W-n三维统计图谱,投影到放电能量-相位平面得到灰度图像。采用一种基于小波矩特征的局部放电灰度图像特征提取方法,得到灰度图像的全局特征和局部特征。根据提取到的不同放电时刻的小波矩特征值,采用模糊C-均值聚类的方法将整个放电过程划分为放电产生和振荡发展阶段、微弱放电阶段、放电爆发阶段以及放电预击穿阶段。     

基于LLE-PNN模型的油纸绝缘沿面放电发展阶段识别

研究了不同老化程度油纸绝缘的沿面放电发展过程,建立局部线性嵌入-概率神经网络(LLE-PNN)模型识别沿面放电的发展阶段,对比了不同老化程度油纸绝缘宏观与微观形貌的差异,并比较LLE-PNN模型与传统主成分分析(PCA)法所建立的PCA-PNN模型及反向传播神经网络(BPNN)模型的识别结果。结果表明:根据放电发展过程的差异可将沿面放电划分为放电初始阶段、放电发展阶段、放电稳定阶段和临近击穿阶段;老化导致纸板内部产生孔隙结构,促进沿面放电的发展;与其他模型相比,LLE-PNN模型在识别油纸绝缘沿面放电发展阶段上具有一定的优越性。     

交流及直流复合电压下油纸绝缘气隙缺陷局部放电特性研究

构建了油纸绝缘常见的纸板内部气隙缺陷,研究了交流电压、交流电压与直流电压复合作用下缺陷的局部放电特性,研究了各独立电压分量对复合电压下局部放电特性的作用和影响规律。     

油纸绝缘气隙放电特征信息提取及其过程划分

油纸绝缘是油浸式电气设备的常用的绝缘方法,其一旦发生局部放电会引起绝缘的老化和破坏,及时了解局部放电的产生与发展特性能判断运行设备的潜伏性故障及其发展.论文对油纸绝缘气隙放电进行了研究,采用核主成分分析的方法对其统计特征算子进行了降维处理,提取了新的特征因子.采集局部放电发展过程中不同时刻的信号样本,对新的特征因子进行...     

操作冲击电压下油纸绝缘气隙局部放电特性

针对电力设备在操作冲击电压下产生局部放电现象,构建了油纸绝缘气隙模型,基于局部放电发展过程特征变化,分析了放电重复率和放电量。     

油纸绝缘气隙放电发展能量熵特征研究

油纸绝缘是变压器绝缘系统的重要结构之一,气隙放电是油纸绝缘局部放电的主要形式;研究气隙放电及其发展过程的特征信息,对于及时了解绝缘劣化状态和发现潜伏性故障具有重要意义。通过模拟实际变压器运行环境,建立气隙放电模型,根据油纸绝缘不同劣化状态的变化对局部放电能量分布造成的突变影响,构建了以不同频带能量分布为基础的能量熵模型,提出将能量熵作为气隙放电发展的新特征量,每次能量熵的"阶跃"变化分别对应油纸绝缘不同劣化状态的转换,通过试验验证了其有效性,为探索新的特征参量揭示油纸绝缘气隙放电的发展特性提出了新的思路。     

基于局部放电因子向量和BP神经网络的油纸绝缘老化状况诊断

模拟真实变压器的内绝缘运行环境,设计了一种单因子加速热老化试验。提取了局部放电脉冲相位分布(PRPD)模式的四个图谱及其对应的27个特征量,利用因子分析方法从27个特征量中提取了10个主成分因子。在局部放电10个主成分因子的基础上,选择BP神经网络对油纸绝缘的老化状况进行诊断。输入训练样本数据分别采用BP标准算法和四种改进算法对网络进行了训练,并对测试样本进行了老化诊断。基于10个主成分因子的BP网络在一定程度上能够诊断油纸绝缘的老化状况。各种算法的诊断结果表明L-M算法是比较合理的油纸绝缘老化诊断的BP网络算法。     

旋转电机定子线圈绝缘气隙放电的限值研究

通过对旋转电机定子线圈主绝缘中气隙放电的单气隙一介质串联模型和双气隙一介质串联模型的计算分析,研究了在不同的主绝缘厚度下气隙放电的极限气隙间距和极限起始放电电压(有效值).结果表明当主绝缘厚度从3mm增加到7mm时,放电气隙的极限间距从309 wm或431 jLm变化至595p,m或6671Lm,极限起始放电电压从3....     

油纸绝缘老化的超宽频带局部放电信号时频域特性逐步判别分析

传统局部放电检测方法测量和分析1MHz以下信号,测量频带窄、信息量少、易受干扰,不能全面反映局部放电本质特征。首先对多个试品进行电热联合老化试验,然后用超宽频带局部放电测试系统,将时域参数和频域参数相结合诊断油纸绝缘老化状态。通过逐步判别分析,先选取13个时频域特征参量中的8个重要特征参量,建立典型判别方程,描出对应的散点图。继而又推导出分别表征油纸绝缘5个老化阶段的Bayes线性判别方程。经原样本组内验证和Jackknife法交叉验证,所建方程组用于诊断油纸绝缘老化状态具有良好的效果。     

基于时间序列对油纸绝缘局部放电模式识别的研究

文中制作了5种典型的油纸绝缘局部放电模型,从局部放电的测量结果中提取出局部放电幅值的时间序列,对放电脉冲幅值的时间序列进行预处理,运用自回归模型对预处理的序列进行拟合,并将拟合所得的模型系数作为局部放电模式识别的特征向量,运用BP神经网络对这5种放电模型进行模式识别。笔者运用不同阶的自回归模型对局部放电脉冲幅值序列进行拟合,并在各阶的情况下分别对局部放电进行模式识别。结果表明,在运用4阶或6阶滞后模型对局部放电进行拟合时,能获得较高的正判率,均达到了80%以上。     

基于神经网络GIS局部放电模式的识别

全封闭气体绝缘开关设备（GIS）广泛应用于电网中,其内部缺陷导致的设备故障可能会引起大面积停电事故.针对GIS缺陷放电模式识别问题,设计了3种GIS典型放电模式,通过实验平台获取放电指纹数据,并从中提取出12种特征.对基于单一网络方式的概率神经网络、自适应神经网络以及基于复合神经网络方式下的GIS局部放电识别问题进行对比研究,考察3种网络方式在输入验证、部分训练集等不同条件下的放电模式识别率与一致性问题.实验结果表明,采用上述单一方式神经网络可以作为一种局部放电识别手段,但识别结果的一致性较差,而复合神经网络不仅具有高识别率,而且一致性也较好,可以较好地满足GIS局部放电识别.     

基于Fisher判别法的油纸绝缘老化阶段识别

本文首次将判别分析法用于油纸绝缘老化程度的识别,提出了一种基于Fisher 判别法和多个局部放电特征参量的油纸绝缘老化程度识别方法.以30个老化特征向量为经验样本,构造判别函数,将十一维特征向量映射到二维平面上,通过对其他30个样本进行老化程度的判别分析,结果表明采用Fisher判别函数能够对新样本的绝缘状态作出合理的判断.     

空间电荷对油纸绝缘击穿和沿面闪络的影响

换流变压器是直流输电工程的核心设备之一,其结构和工作状况比传统交流变压器更为复杂,需要对其绝缘系统进行更深入的研究.本文针对换流变压器的特点,设计了相应的试验装置,对油纸绝缘中的体击穿和沿面闪络进行了试验研究.本文实现了变压器油纸绝缘空间电荷的测量,根据空间电荷的实测结果对油纸绝缘系统中极性反转现象进行了探讨,对直流电...