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XLPE高压电力电缆局部放电检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
摘要: XLPE高压电力电缆局部放电检测是目前国内外广泛用于分析和判断XLPE高压电力电缆及其附件绝缘故障缺陷的有效方法。首先讲述了对XLPE高压电力电缆及其附件进行局部放电检测的实际意义,其次重点介绍了国内外几种常用的电缆局部放电检测方法,并对每一种检测方法的检测原理、适用场合、优缺点做了详细的论述,最后立足于实际对电力电缆局部放电检测方法的未来发展方向进行了展望。 相似文献
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阐述了一起35 kV开关柜局放典型案例,使用特高频时差定位法计算出了放电位置,解体后在该位置附近查找到了放电痕迹并验证了定位结果,实现了高压开关柜局部放电精准快速定位。 相似文献
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摘要: 超声波检测法是高压开关柜局部放电检测的一种有效方法,但目前基于超声波信号检测原理开发的局部放电检测产品主要有信号幅值检测、将信号降频至音频从而监听检测,具有检测结果不够准确、对检测人员要求较高等缺点。该研究提出了一种基于偏最小二乘(partial least squares,PLS)特征降维和支撑向量机(support vector machine,SVM)的开关柜局部放电检测方法,首先计算超声音频信号的声学特征,并采用PLS进行降维处理,然后采用SVM分类器来区分局放和非局放音频信号。实验结果表明,所提方法比传统阈值方法具有更高的识别准确率,并且降低了对检测人员的要求,具有更好的普适性。 相似文献
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当外加电压的时间特性变为非正弦时,固体绝缘材料的导电能力和绝缘性能发生变化。例如,一个额外的应力通过反射电压波出现,这些变化的操作条件导致局部放电(PD)过程和绝缘保护损坏。因此,必须重新考虑低压开关设备的局部放电试验。本文提出了两种基本布置方式,反映了实体保温结构的典型设计实例,这些测试使得在较高的环境温度下计算局部放电起始条件,并且完成局部放电测量结果的比较。交流电压源为局部放电测量提供正弦测试电压,与温度相关的PD特性提供了一个额外的参数进行比较。室温和最高工作温度的升高温度被规定为局部放电的测试条件。通过对局部放电测量结果的解释,提出了低压开关设备的测试程序和测试参数。测试用例的局部放电测量和仿真结果为局部放电特性的极限值提供了假设。因此,一个低压开关设备局部放电测试程序可用于广泛的局部放电测试当中。 相似文献
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GIS是气体绝缘设备的简称,目前在电力系统中被广泛的使用。在设备的出厂交接和运行过程中,需要对GIS进行局部放电测量,这样可以检查断路器、刀闸和一些导体的连接情况及绝缘盆子、拉杆等绝缘件的绝缘情况。文章介绍了利用特高频检测测技术和示波器联合对GIS设备进行局部放电定位,并利用专用工器具提高测试效率的方法,并与常规的测量方法做出了对比和分析。 相似文献
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高压开关柜局部放电会在其金属外壳上产生对地电位,称之为暂态对地电压(TEV),是一种有效的局部放电检测手段,成为供电公司开关柜巡检中的重要内容,了解TEV传播特性对改进测量方法,保证测量有效性具有重要意义。采用XFdtd分析软件模拟TEV信号的传播过程,并且搭建了实体开关柜TEV检测模型,通过试验分析了信号强度、测量距离等对于TEV检测的影响,并与仿真结果进行对比,同时对TEV检测的统计谱图与常规脉冲电流法进行了对比,验证其在工程应用中的有效性,研究结果表明:TEV为局部放电引起的时变电磁波在开关柜表面形成的瞬时电位,与波阻抗有关,开关柜金属外壳对TEV信号具有明显的抑制作用,TEV信号是电磁波从壳体不连续的地方泄露而形成的,TEV信号是辐射式传播,并且信号先增强后衰减;TEV信号的上升时间大概在10ns,频率分布在0~100 MHz范围内,放电源越强,TEV信号强度越大,并且近似呈线性关系,TEV检测时,离信号源越近,TEV越强,同时,TEV检测方法在工程应用中有良好的有效性。 相似文献
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由于现有的局部放电识别方法识别正确率低,为此研究基于多尺度变换的变电站开关柜局部放电识别方法。对局部放电信号的特征进行提取,调节滤波器参数,去除与局部放电脉冲相重叠的背景噪声,以减少信号幅值误差。运用多尺度变换跟踪方法,对目标进行扫描获得跟踪目标的大小和区域信息,再运用哈尔特征向量计算得到跟踪目标的具体位置。在训练数据集中添加对应标签来表示不同的放电类型,通过迭代得到同步中最小误差来估计模型参数。调整输入样本的尺寸,防止陷入局部最优解。将训练时长最优值进行输出,从而完成识别。实验结果表明,小组3的识别正确率为100%,能够准确识别开关柜局部放电类型,具有较高的识别能力。 相似文献
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大型发电机状态监测对于提高电网供电可靠性具有重要意义。介绍中性点耦合法,便携式电容耦合法,PDA法,定子槽耦合器法,测温电阻元件法等大型发电机局部放电监测方法,在此基础上,指出了现有方法存在的问题。 相似文献
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提出了基于朴素贝叶斯分类器的高压开关柜状态评估方法,分析了高压开关柜带电检测大数据,选取了10种状态特征作为开关柜健康状态的特征向量,通过计算贝叶斯分类器的后验概率,获取每种特征对状态分类的贡献率,并以开关柜健康状态作为预测结果对开关柜进行状态评估。采用陕西电网2016—2019年高压开关柜带电检测相关数据对模型进行训练和测试,结果表明:测试样本的召回率达到80.77%,准确率远高于传统判定方法。 相似文献
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本文简要介绍了发电机局部放电及在线检测系统的结构,主要分析了BP神经网络学习算法及在发电机局部放电模式识别方法中的应用。通过对发电机三种典型放电模式的识别,验证了基于该算法的模式识别方法可应用于发电机局部放电检测系统中。 相似文献
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