基于超高频特高频法的GIS局部放电特征图谱提取与研究

局部放电检测对发现GIS设备内部潜在的缺陷发挥着重要作用,不同类型的放电对GIS的危害程度存在明显差别,正确识别GIS的放电类型对于保证设备安全运行、评估绝缘状况和制定检修策略具有十分重要的意义。文中研究了三相共筒式GIS在运行中常见的故障类型,根据具体的试验条件,,设计了4种典型的绝缘缺陷模拟常见的GIS故障类型,并通过采用超高频特高频(UHF)法对存在故障的GIS进行了局部放电检测,分析了4种绝缘缺陷放电的典型图谱,为GIS的稳定运行和故障的及时检修提供了依据。     

三相共箱式GIS局部放电超高频信号特征的研究

GIS在制造和装配过程中难免会留下一些潜伏缺陷,导致在运行中引起GIS内部局部放电。研制了一种超高频宽带振子天线——套筒天线传感器,并对其性能进行了仿真计算,结果表明可以用作局部放电检测的超高频传感器。为研究三相共箱式GIS中存在缺陷引起的局部放电超高频信号的特征,建立了6种典型缺陷模型来模拟局部放电故障,采用自建的局放检测系统测量得到了各种缺陷下GIS局部放电的宽频带特征,为三相共箱式GIS局部放电缺陷的监测和诊断奠定了良好的基础。     

气体绝缘组合电器中电磁波特性研究

研究气体绝缘组合电器(GIS)中的电磁波传播特性对于其内部的故障检测至关重要。为了提高局部放电检测水平,采用三维电磁仿真软件HFSS对三相共筒式GIS内存在的毛刺缺陷进行了建模和仿真计算。结果表明:当采用脉宽为1 ns、幅值为10 V的波端口脉冲电流作为局部放电的激励源时,与共轴式GIS中电磁波传播不同,局部放电产生的超高频电磁波在三相共筒式GIS内主要沿着三相高压导体间传播。在实验室三相共筒式GIS模拟缺陷装置上,对安装在绝缘子上的天线传感器和腔体内表面传感器进行了局放测量的对比,测验结果与仿真计算结果一致。     

基于信号包络谱的GIS局部放电超声诊断方法研究

笔者应用基于信号包络谱的分析方法对局部放电超声信号进行研究,并在实验室环境下建立悬浮电极、针尖电晕、自由金属微粒3种GIS内部典型绝缘缺陷的局放模型进行诊断识别,根据识别结果总结出了不同类型缺陷所表现出的不同测量特征.     

三相共筒式GIS内典型绝缘缺陷局部放电试验的比较分析

气体绝缘组合电器(简称GIS)在输变电系统中的应用越来越广泛,为了更好地保证GIS在运行中的稳定性,本文研究了三相共筒式GIS在运行中常见的故障类型,根据具体的试验条件,设计了三种典型的绝缘缺陷模型,并采用超高频法(UHF)对存在故障的GIS进行了局部放电检测,分析了几种绝缘缺陷放电的典型图谱,为GIS的稳定运行和故障的及时检修提供了依据。     

基于原始信号多尺度信息的局部放电特征提取与识别

不同类型的局部放电脉冲,对电缆的危害程度不同,其判断标准也不一样,因此对局放类型的辨识具有重要意义.制作了沿面放电、悬浮放电、针-板放电和自由颗粒放电4种典型的故障缺陷模型,并搭建实验平台测取放电数据.对数据去噪处理后,构建4种放电类型的局部放电相位分布模式PRPD(phase resolved partial dis?charge),并利用谐波小波包变换对原始局放信号进行分解,提取局放信号的多尺度能量特征参数和多尺度样本熵参数,将它们组成特征向量,送入支持向量机SVM(support vector machine)中进行分类识别.4种放电类型的平均识别率为94.5％,因此利用多尺度参数特征可以有效识别出不同类型的局放信号.     

基于支持向量机的GIS超高频局部放电模式识别

局部放电(PD)可以反映气体绝缘组合开关电器(GIS)内部的绝缘缺陷,不同类型的放电对GIS的危害程度存在明显的差异,正确识别GIS的放电类型对于保证GIS安全可靠运行、评估GIS的绝缘状况和制定合理的维修策略具有十分重要的意义。为了研究GIS中不同缺陷所激发的局放信号的特征,设计了4种典型放电缺陷模型来模拟GIS中可能存在的绝缘缺陷,通过试验从超高频(UHF)信号中提取出8个统计特征参数来描述放电的典型特征。基于支持向量机(SVM)算法设计构造了4分类SVM模型,采取投票的方式识别放电类型。实验结果表明,该方法识别率高,能有效识别4种GIS中的典型放电。     

基于EEMD和二维Gabor变换的GIS局放特征融合识别方法

局部放电(PD)可以反映气体绝缘组合开关电器(GIS)内部的绝缘缺陷,不同类型的放电对GIS的危害程度存在明显的差异,正确识别GIS的放电类型对于及时确认GIS设备的运行状态以及避免可能出现的绝缘故障非常重要。一种新的特征识别方法是基于总体经验模态分解(EEMD)和二维Gabor变换的GIS局放特征融合识别方法,并通过4种典型局放模型获取局放超高频信号样本进行验证。结果表明,平均正确识别率达到94.5%,明显高于单独使用EEMD和二维Gabor变换算法。     

GIS局部放电特高频信号特征的研究

为了研究GIS（全封闭气体绝缘组合电器）设备内部各种不同类型局放故障的特高频信号特征,利用实际的110kVGIS母线段建立了一套GIS局部放电试验平台,并在试验平台上进行了高压尖端、地电位尖端、盆式绝缘子表面金属颗粒、悬浮电位放电和绝缘子内部缺陷等几类典型缺陷模型的局放试验,获取了不同缺陷的图谱资料。试验结果表明,依据特高频信号的特征,可以对不同类型缺陷进行区分。     

基于小波变换和HOG特征的变压器局部放电类型识别方法

不同类型的电力变压器局部放电对变压器绝缘造成的破坏程度不同,正确识别变压器局放类型对于评价变压器的绝缘状况至关重要.提出一种基于小波变换和梯度直方图(HOG)特征的变压器局放模式识别方法,首先根据变压器绝缘缺陷结构特点,设计制作了3种典型的局放缺陷模型,在实验室搭建测试平台并采用脉冲电流法获取变压器局放数据;其次对局放信号进行小波时频变换,获取局放信号的时频谱图并对该时频谱图进行灰度化和归一化处理;最后利用HOG算法提取局放时频谱图上的特征参量并送入分类器,实现变压器不同类型局部放电的模式识别.识别结果表明,该方法的平均识别准确率高达98％,能够有效识别变压器放电类型.     

基于超宽频带法的油纸绝缘局部放电检测方法

油纸绝缘缺陷是引起油浸式变压器绝缘故障的主要原因。传统脉冲电流法进行油纸绝缘局部放电检测的频率较低、频带较窄,难以全面反映局部放电信息,影响绝缘状态估计。为此设计和使用了一种有效测量频带为30 kHz～50 MHz的超宽频带局部放电检测方法,该方法有效测量频带较宽,可以更加准确地反映局放信息,更适用于局放类型的识别。在实验室中分别搭建变压器油纸绝缘3种典型缺陷模型下的局放实验平台,采用超宽频带局部放电检测法和传统脉冲电流法分别对局放信号进行同步采集,并对其检测数据进行对比研究。为直观对比两种局放检测方法的应用效果,基于两种检测数据,设计了受限玻耳兹曼机结合灰狼优化支持向量机算法模型进行局放类型识别。结果表明：在超宽频带检测方法下,3种典型缺陷模型下的局部放电幅值、放电次数的相位分布具有各自特点,且不同于传统脉冲电流法;分别基于两种方法提取的特征参数值具有较大差异;在文中所举分类方法和选择特征量的情况下,基于超宽频带法的局放类型识别准确率达到97.22%,相比于传统脉冲电流法具有更好的分类识别效果。     

基于HHT-Prony算法的GIS局放信号检测

GIS运行中发生的绝缘缺陷已严重威胁着电力系统的安全运行。GIS内可能因生产制造或长期运行中出现的潜伏性异物而导致不同程度的局部放电，长期放电会引起设备绝缘劣化，如果不能及时发现和处理，甚至会造成击穿或闪络，引发严重后果。所以，需要对局部放电进行监测。但局放信号容易受到外部信号的干扰，使得监测到的信号不准确，本文从信号去噪和识别的角度考虑，引入HHT和Prony算法。首先对监测到的局放信号进行去噪，然后对去噪的信号进行识别，与正常信号进行对比，得到局放信号的信号特征，从而进行有效的故障识别。     

基于ARTNN的GIS绝缘故障识别新方法

为根据局部放电信号识别早期的GIS绝缘故障缺陷类型,提出了一种利用ART神经网络在线识别GIS绝缘故障类型的新方法。较之常用BP神经网络,该法训练时间短、所需样本少、权值稳定、不存在局部收敛,故更适于在线识别。网络的输入量为一个工频周期内局部放电脉冲重复率、主频率、阻尼系数、放电量、放电相位分布。利用5种GIS绝缘缺陷类型的实验所得数据对ART神经网络进行训练及验证,证明该法的缺陷类型正确识别率可>98%,在GIS绝缘故障类型的在线模式识别中具有广泛的前景。     

GIS超声波局部放电检测技术的应用分析

在介绍GIS局部放电检测原理的基础上,分析了超声波法在新安装GIS交接试验及故障处理中现场实际应用。提出根据GIS结构形式来确定局部放电测试时的试验电压和时间,延长交流耐压时间,加强局部放电测试密度,以弥补交流耐压试验的不足;以悬浮屏蔽类缺陷为例,根据超声波局放信号特征进行放电源定位、数据分析及故障类型判断分析,通过对GIS故障设备解体检查验证故障诊断的正确性。现场经验为GIS设备超声检测技术的推广和缺陷诊断提供了一定借鉴作用。     

基于模糊K-近邻算法的GIS局部放电模式识别

气体绝缘金属封闭式组合电器(gas insulated switchgear,GIS)局部放电检测对保证GIS的安全可靠运行具有重要的意义。为了对高压GIS缺陷故障进行有效诊断,试验设计了四种典型缺陷模型,并用超高频法提取局部放电信号,得到Ф-q,Ф-n等分布图谱,获得了能够反映局部放电特征的偏斜度γSk、陡峭度ξKu和局部峰值个数Pe等特征参数。根据所提取的四种典型缺陷信号的特征参数特点,通过模糊K近邻分类(fuzzy K-NN classifier,FK-NN)算法对典型缺陷局部放电信号进行了模式识别。结果表明:当近邻个数K=7、调整参数β=0.75时,FK-NN算法对GIS内缺陷识别能达到较高的识别效果。     

GIS局部放电检测技术的研究与应用

在GIS制造、运输、安装、运行等过程中可能造成GIS内部存在各种缺陷,这些缺陷在GIS的运行过程中会产生局部放电,对GIS进行局部放电检测能够及时发现这些缺陷。介绍了GIS的超声波局放检测技术、特高频局放检测技术、局放源类型识别技术,并介绍了这些技术在河南油田110kV GIS局放检测中的应用情况,基本掌握了油田110kV GIS的绝缘状态,为110kV GIS设备的运行和维护提供了指导。     

GIS设备局部放电类型表观相似性及模式识别准确性的探讨

为了减少气体绝缘全封闭组合电器(GIS)设备局部放电识别中误判现象的发生、提高模式识别准确度,基于分层式识别方法,采用两种常见的分类器分别对GIS典型故障类型进行诊断,探讨了局部放电类型的表观相似性,并归纳了存在误判现象的局放类型,其中自由金属颗粒跳动的不稳定性是其产生误判的原因,而传感器距放电源的位置决定了悬浮放电误判现象是否发生。同时研究了GIS传统局放类型划分的合理性,并对其进行修正。最后,通过识别率和决策可信度对比了两种分类器模式识别的准确性,研究表明:尖刺放电的识别可信度高,绝缘子气隙放电的识别率高,且支持向量机的识别效果优于BP神经网络。该研究成果为电气设备局放模式识别及严重程度分析等后续工作的有效进行奠定了基础。     

Weibull分布在GIS局部放电识别中的应用

为了研究Weibull分布函数在GIS局部放电类型定性分析中的应用,在实验室以一段220 kV电压等级的GIS母线腔体为试验对象,以3种典型的人工缺陷局部放电模型为例,对不同放电源的PDHD进行了比较,用Weibull概率分布函数进行分析并估算其参数。研究表明,此概率函数与局部放电幅值分布吻合,用Weibull分布的形状参数β值可以较好地识别不同局部放电类型,在两种放电源混合时可以使用混合Weibull函数分离其放电信号。研究结果为今后对GIS局部放电模式识别提供了试验和数据依据。     

GIS局部放电超高频信号的包络分析与缺陷识别

为实现GIS故障检测和缺陷识别,设计了超高频(UHF)包络检波电路和高速数据采集系统,并针对5种典型的GIS缺陷进行了缺陷模型的局部放电试验,获得了这5种典型缺陷的超高频包络信号数据。试验结果表明,同一缺陷模型所产生的局部放电包络信号时域特征大致相同,不同缺陷模型的包络形状不同。论文在此基础上提出了基于时域特征参数和BP神经网络的GIS缺陷模式识别方法。采用该方法后,试验数据缺陷模式识别正确率高达96%以上。     

基于Gabor变换的GIS设备典型放电缺陷识别

气体绝缘组合开关设备(Gas Insulated Switchgear,GIS)是电力系统中的关键设备,通过局部放电信号获取GIS设备内部绝缘缺陷的放电类型对于故障诊断和预警至关重要.通过试验提出了一种GIS设备不同放电缺陷类型的识别方法,首先搭建了GIS内典型缺陷模型并使用特高频传感器获取局部放电信号,随后对GIS局...