MOA带电测试方法及影响因素探讨

金属氧化物避雷器作为电力系统中的重要设备之一,避雷器阻性电流带电测试可以有效反映其运行状况,对保证电网安全运行具有重要意义。本文在介绍MOA运行参数及带电测试原理的基础上,根据近年MOA带电测试工作的经验,对影响测试结果的因素进行分析,同时对现场测试工作应注意的事项进行了总结。     

无间隙金属氧化物避雷器带电监测

以无间隙金属氧化物避雷器的技术条件为依据,分析了停电检测的局限性与带电监测测量的可行性,提出MOA正常运行时,以带电试验为主,在MOA的带电试验测量数据出现异常时,则采用停电测试和带电测试相结合的方法,并以停电试验数据作为MOA是否继续投运的最终判断依据.     

110kV MOA故障的红外诊断及原因分析

对运行中的MOA（交流无间隙金属氧化物避雷器）进行在线红外诊断是电力设备带电诊断重要技术手段。通过一起110kV MOA发热故障的红外检测与试验分析,认为MOA故障的成因主要为劣化和受潮,热像特征主要表现为局部温升。结论证明通过红外诊断技术对运行中的MOA进行红外测温和故障分析可靠性较高。     

110kV MOA故障的红外诊断及原因分析

对运行中的MOA(交流无间隙金属氧化物避雷器)进行在线红外诊断是电力设备带电诊断重要技术手段。通过一起110kV MOA发热故障的红外检测与试验分析,认为MOA故障的成因主要为劣化和受潮,热像特征主要表现为局部温升。结论证明通过红外诊断技术对运行中的MOA进行红外测温和故障分析可靠性较高。     

氧化锌避雷器的试验方法

为保证金属氧化物避雷器（MOA）的安全运行，必须对其做电气性能测试，目前常用的有4种测试方法，即预防性试验、带电测试、在线监测、红外热成像。每种方法都有其自身的优缺点，在实际应用中应该结合实际综合分析，横向和纵向比较测量结果，以便对MOA的运行情况作出正确的判断，提高其运行可靠性。     

一起110 kV避雷器故障分析

对某变电站110 k V母线金属氧化物避雷器(MOA)进行带电检测和停电试验,对试验结果进行分析,判定B相避雷器出现故障,进一步阐述故障的原因,并对现场运行提出了一些措施和建议。     

相间干扰对金属氧化物避雷器带电测试的影响

金属氧化物避雷器带电测试对发现设备受潮,反映其运行状态有重要作用.通过具体测试数据的分析,验证了相间干扰对普遍存在的"一"字形排列避雷器带电测试的影响,相角φ有规律性的变化对判断氧化锌避雷器的受潮老化性能起到一定的指导作用.     

500kV变电站氧化锌避雷器带电测试

介绍繁昌500kV变电站氧化锌避雷器带电测试系统,并对多年来被测的大量数据进行分析和研究。结果表明,氧化锌避雷器带电测试数据与停电测量结果有可比性,通过带电测试能反映出氧化锌避雷器的健康水平。带电测试为有关职能部门了解氧化锌避雷器的安全运行状况提供了有效手段。另外,对氧化锌避雷器如何提高带电测试水平上进行了技术分析。     

500kV金属氧化物避雷器的运行状态带电诊断

针对500kV电网金属氧化物避雷器运行状态劣化缺陷的诊断,综述该避雷器运行状态带电诊断方法,基于一避雷器测试数据及解体情况对其运行状态进行理论研究及试验数据分析,提出目前现行管理规程/标准中关于带电诊断方法存在的问题,并给出改进方案,从而更有效地指导现场设备安全稳定运行。     

220kV变电站母线MOA故障原因分析及防范措施

文章分析了MOA下节故障接地的原因,提出了对同厂家同型号MOA专项隐患排查及开展红外测温和带电测试等防范处理措施。     

金属氧化物避雷器绝缘状况的现场判断

金属氧化物避雷器(MOA)在电力系统中的应用越来越广泛,而现场对测试数据的分析方法存在分歧,有必要统一认识,以利于正确判断其绝缘状况。     

军用办公自动化系统的优化设计与安全

办公自动化是部队日常工作管理信息化建设的基础，对部队管理及信息化建设具有重要的作用。实现数字化办公必须要有良好的技术支撑，针对办公自动化系统的Web应用中基于高层数据接口（active data object，ADO）的数据库访问技术提出了优化方案，以及对数据库设计提出了优化方案，也为提升系统安全提出了解决方案。     

空投变压器对电网恢复初期系统影响的仿真研究

电力系统恢复初期大部分线路、变压器没有投入运行,在网架逐步恢复过程中需要频繁的投入线路和变压器,以往的文献中对系统恢复初期空载线路的投入进行了大量仿真分析,但很少涉及空载变压器投入对恢复初期系统影响的仿真分析。本文对电力系统恢复初期空载大容量变压器投入问题进行了仿真研究,以实际系统为基础搭建了两机带负荷运行的电力系统模型,通过仿真分析表明投入空载大容量变压器可能对初期系统产生不利影响,并给出了降低空载变压器投入对系统影响的措施。     

基于改进BP网络的电力系统超短期负荷预测

超短期电力负荷预测是电力系统运行管理的重要工作之一。本文提出了一种基于改进BP网络的超短期负荷预测方法。考虑了训练样本中坏数据的剔除,建立了变结构的BP网络模型,然后采用变学习步长的方法对BP网络模型进行训练。对某地区实际负荷的预测结果表明该方法有较高的预测精度,能取得令人满意的结果。