断路器机械特性的监测和故障诊断

介绍了断路器的基本结构,提出了反映其机械特性的基本参数。总结了基于各种传感器的参数监测手段和相应的故障诊断方法。通过对这些参数的监测并实现诊断,为断路器实现从定期维修向状态检修打下了良好的基础。     

高压断路器在线状态监测与故障诊断

状态监测与故障诊断在电力系统电气设备的故障诊断和智能决策领域受到了越来越多的关注。阐述了断路器的各种监测方法,运用小波理论对高压断路器进行了振动信号的深入分析,提取了故障特征。     

断路器状态监测和故障诊断技术的研究与应用

针对断路器在正常运行时是一种静止设备、分合闸时又是一种高速运动设备的特点，在对断路器状态监测与故障诊断技术研究的基础上，提出了一种在设备带电运行的情况下，由微机实时对其绝缘特性、电气特性、机械特性进行监测的方法，解决了诸多在线监测的技术难题。同时对辽宁省两锦供电公司研制的断路器在线监测系统及现场应用情况进行了介绍。     

高压断路器机械特性振动信号特征提取和故障诊断方法研究

针对高压断路器机械振动信号,在正常状态、分闸弹簧单根脱落状态和操作及传动机构卡涩状态下,采用模糊C聚类分析算法比较短时傅里叶变换、小波包能量熵和希尔伯特—黄变换3种特征提取方法的分类性能,提出了基于相关向量机理论的断路器机械特性故障诊断方法,搭建了数据采集系统,研究了断路器机械特性不同状态下信号特征值的变化规律,并通过实验证明了特征提取和故障诊断方法的有效性。     

基于相空间重构的高压断路器机械故障诊断研究

针对现有时频分析方法提取断路器振动信号特征时存在的不足,引入相空间变换对一维振动观测序列进行重构,并提取有效特征信息用于断路器机械故障诊断。基于互信息法和G-P算法计算延迟时间和嵌入维数,对振动信号进行相空间重构。根据重构得到的振动模型,分别计算相点分布因数(PPDC)及振动信号的网格维数。为了增强特征对信号描述的差异性,结合常用时域特征参数,构成一种新的故障特征描述向量。最后应用支持向量机进行特征分类,实现了对断路器操作机构卡涩和基座螺丝松动等常见机械故障类型的有效识别,具有良好的应用价值。     

基于SOM的真空断路器机械故障诊断

给出了适用于小样本训练的自组织映射(SOM)网络的基本概念和突出特点,分析了真空断路器的机械特性与对应机械故障的关系。在此基础上,提出以真空断路器的机械特性作为训练与识别样本并基于SOM的真空断路器机械故障诊断方法。重点介绍了应用该方法进行断路器机械故障分类的全过程:通过提取正常与故障状态下断路器的机械特性并输入至SOM网络中进行故障区分。实验分析表明,该故障诊断方案可有效对真空断路器常见机械故障进行分类。     

高压断路器状态实时监测与故障诊断系统研究

高压断路器是电力系统中关键部件,对于电力系统的安全、稳定、可靠运行至关重要,因此对高压断路器的状态进行实时监测十分有意义,能及时发现高压断路器的异常运行情况,提高其运行可靠性。基于TMS320F2812芯片设计了高压断路器的实时监测与故障诊断系统,该系统由数据采集单元和数据处理单元组成,数据采集单元负责信号的整定、采样,数据处理单元负责故障诊断、状态监控、数据存储等,两个单元通过RS 485总线进行数据通信。该系统能对高压断路器的运行状态进行实时监测,并对其故障进行准确诊断,具有很高的应用价值。     

真空断路器故障诊断系统的研究

真空断路器是电力系统中的一种重要的电气设备，它利用真空作为绝缘和灭弧介质，主要有控制和保护两种作用，即能根据电网的需要进行电力设备及线路的投切以及当电力设备或线路发生战障时，能将故障部分迅速从电网中切除，曝证电网无故障部分可靠运行。     

直流断路器的现状及发展

本文在分析直流输电技术特点的基础上,总结了目前直流输电对于直流断路器的基本要求;介绍了用于直流领域的断路器的种类,分析了其工作原理以及性能特点;简要综述了直流断路器国内外发展现状,并分析了直流断路器存在的主要技术问题,指出混合直流断路器是直流输电领域的直流断路器研究的主要方向。     

基于低压直流断路器的机械故障机理分析与特征提取技术研究

直流断路器是轨道交通直流牵引供电系统的核心保护设备,是直流供电系统安全运行的保证,确保其稳定运行至关重要。文中针对直流牵引断路器机械结构特点,进行了断路器机械故障模拟实验,选取分合闸线圈电流及振动信号作为监测物理量,研究其机械故障机理与特征提取方法。研制信号采集硬件装置,搭建直流断路器机械故障模拟实验平台,模拟6种常见的机械故障。采集不同故障下的线圈电流及振动信号进行特征提取后进行故障机理分析,为低压直流断路器机械故障诊断提供理论支撑。     

短路故障下直流固态断路器缓冲电路的设计

在低压直流微电网发生短路故障时,直流固态断路器(Solid-state circuit breaker, SSCB)可以快速有效地将故障区域隔离,然而它自身的安全可靠性依赖于缓冲电路。由于SSCB上的缓冲电路的侧重点是过电压抑制能力和故障能量的快速吸收,而不是减少缓冲电路的损耗,所以不能直接使用适用于变换器器件的传统缓冲电路设计方法。因此,提出一种拥有过电压抑制能力的SSCB缓冲电路的设计方法。针对放电阻止型RCD缓冲电路进行保护动作后缓冲机理分析,选定三种性能指标并给出详细的参数设计步骤,然后选定工况计算出合适的缓冲参数。最后通过实验验证了上述分析结果的正确性和放电阻止型缓冲电路的有效性。     

直流混合型断路器与直流故障限流器的匹配研究

目前,直流断路器的开断容量还难以达到直流电网的要求,通过限流器和断路器的配合是解决问题的有效方式之一。本文在分析混合型直流断路器开断原理及其特性的基础上,对断路器与直流限流器的配合问题进行研究。首先,以ABB公司混合型直流断路器为例,通过PSCAD/EMTDC软件建立仿真模型,对其开断原理和过程进行分析;然后,根据直流电网电压等级、开断电流大小和开断过程IGBT承受电压电流等不同要求,研究限流器对断路器的影响,进而确定匹配原则;最后,通过故障状态分析计算确定限流器的参数。     

高压断路器机械故障诊断专家系统设计

针对高压断路器的操动机构故障信息能反映在线圈电流、机械振动和辅助触点位置信号中的特点,在分析各信号特征提取和利用专家系统实现故障诊断的优点的基础之上,提出一种多参数规则推理的故障诊断专家系统.首先阐述高压断路器的操作过程,并根据其操作特性提取隐含在线圈电流和机械振动信号的有效信息,找出特征参数与断路器状态的对应关系,接...     

断路器远距离故障诊断

机内故障监测与报警是新一代断路器的重要特征。该文提供了智能断路器主要故障的诊断方法，继而提供了远距离超远程故障监控方案。     

基于CEEMDAN样本熵与FWA-SVM的高压断路器机械故障诊断

针对振动信号判别断路器机械故障过程受干扰影响的特征提取问题,提出一种自适应白噪声完整集合经验模态分解(CEEMDAN)与样本熵相结合的故障特征提取方法。通过CEEMDAN提取若干反映断路器操动过程机械状态信息的本征模态函数(IMF)分量,依据各IMF相关系数与能量分布,将前7阶IMF分量进行小波包软阈值去噪,计算其样本熵作为特征量,最后采用基于免疫浓度思想的烟花算法(FWA)优化支持向量机(SVM)分类器,对断路器不同运行状态进行分类识别。实验结果表明:基于CEEMDAN样本熵特征对于信号干扰不敏感,FWA-SVM诊断方法对于高压断路器分闸操动过程故障辨识效果良好。     

基于限流器与断路器协调的混合直流输电系统故障隔离方法

为妥善处理混合直流输电系统的故障隔离问题,提出了一种基于限流器和直流断路器协调的故障隔离方法。阐述了限流器和直流断路器的结构与建模思路,设计了两者的时序协调方案。考虑限流器动作和断路器分断各暂态阶段,建立了混合直流输电系统的故障等效电路,理论推导了系统峰值电流、耗散能量和故障清除时间的数学关系。利用PSCAD/EMTDC平台,搭建了320 kV混合直流输电仿真测试系统。仿真比较了不同限流电阻、主断路器延时及故障深度下系统的暂态性能。仿真结果验证了所提方法在抑制短路电流、加速故障隔离与降低断路器耗散能量等方面的积极效应,肯定了其应用于混合直流输电系统的有效性和适应性。     

基于SO-PAA-GAF和AdaBoost集成学习的高压断路器故障诊断

针对在小样本和复杂工况下高压断路器故障诊断识别精度不高的问题,提出一种基于振动信号处理和Ada Boost集成学习的高压断路器故障诊断方法。首先,搭建高压断路器实验平台并采集8种工况下的分闸振动信号。其次,对振动信号进行绝对值处理后,使用分段聚合近似(piecewise aggregate approximation, PAA)进行分段平均,将输出的新序列采用格拉姆角场(Gramian angular field, GAF)转换成图片,并使用Relief F方法对提取的高维图片特征进行重要度排序。最后,将保留的重要特征输入到Ada Boost集成学习模型进行故障诊断,并用蛇优化算法确定最优PAA分段步长和输入分类器特征数量,以进一步提高故障诊断精度。通过分析多种信号处理方式及分类模型可知,图片信号和Ada Boost集成学习模型能够有效处理振动信号并准确判断故障类型,为准确、可靠地诊断高压断路器故障提供了新途径。     

基于概率神经网络的高压断路器故障诊断

高压断路器是最重要的电力设备之一,在电力系统中起控制和保护作用。为了提高高压断路器故障诊断的准确率,提出了一种基于概率神经网络(PNN)的高压断路器故障诊断方法。该方法在分析高压断路器的故障特性来确定特征信号的基础上建立了PNN故障诊断模型,该模型将采集的特征数据作为网络的输入,通过Parzen窗估计法得到类条件概率密度,进而按Bayes决策规则对特征数据进行分类。经仿真表明,概率神经网络故障诊断模型具有收敛速度快、故障诊断准确率高、容易训练等特点。因此,该方法是一种有效的故障诊断方法,具有良好的应用前景。     

基于多端口混合直流断路器的LCC-VSC混合多端直流输电系统故障清除方案

混合多端直流输电系统是解决大规模新能源送出和消纳的有效手段之一,快速有效的故障清除方案是保证其安全稳定运行的关键.然而,已有的基于换流器自清除的故障清除方案会导致健康换流站短时停电,而借助直流断路器的故障清除方案存在实施成本过高的问题.为此,提出一种二极管桥式多端口混合直流断路器拓扑,以一个三端混合直流系统为例设计了基...