一种新型汽轮机高压腔室水压试验工装的设计计算

以往汽轮机高压腔室水压试验采用焊接常规堵板的形式,即加工面留余量,焊接堵板进行水压试验后,再上机床按图样加工。现采用新型工装,水压试验后不再上机床加工,工装重复使用,无需焊接,对产品质量无影响。经过理论计算及实践检验,新型工装能满足水压试验要求。根据公司现有常用钢板材料,计算分析选择适合制作新型工装的材料。     

油纸屏障对变压器局部放电超高频检测信号的影响

受变压器内部复杂结构的影响,局部放电超高频信号在变压器内部的传播特性非常复杂。笔者通过变压器局部放电超高频实验研究,分析了油纸屏障对变压器局部放电被测超高频信号的影响。设计了油中气隙放电、油中沿面放电和油中电晕放电3种局部放电模型,在实验油箱中进行局部放电实验,采用超高频小环天线进行放电信号检测,在有无油纸屏障情况下获得了局部放电超高频信号实测数据,对所测局部放电超高频信号在时域和频域上进行了对比分析。结果表明,油纸屏障对超高频信号幅值衰减及信号功率谱有一定影响。     

利用小波神经网络的电力变压器故障诊断方法

为提高变压器传统油中溶解气体分析(DGA)的故障诊断能力,提出了一种利用小波神经网络(WNN)的变压器故障诊断方法。WNN隐含层采用离散仿射小波函数,仿照前馈BP神经网络算法构造WNN,引入学习率和动量系数来训练网络。实验结果表明:相同条件下,较之传统比值法与BP神经网络,WNN的故障模式识别准确率更高,对照BP神经网络,所提出的WNN变压器故障诊断方法在稳定性和收敛时间方面表现更优。     

电力设备局部放电超高频信号检测用新型微带天线

从研究传统开槽微带天线出发,在分析了影响开槽微带天线性能的各项参数的基础上,设计了一种可用于电力设备局部放电超高频信号检测的新型半U型槽微带天线。相比传统微带天线,设计的微带天线传感器的带宽从几十MHz扩展到200MHz以上,同时为了适应电力设备超高频检测的需求,天线的尺寸也缩减为相同中心频率微带天线的1/4。研制的天线传感器主要工作频段为670~839MHz,增益为2.39d B。最后通过相关实验检测了天线的检测性能,论证了设计的传感器用于电力设备局部放电超高频信号检测的可行性。     

变压器绕组轻微变形ns级脉冲响应分析法

ns级脉冲响应分析法能够瞬时测取变压器绕组全频段下的响应特性,为促进它的实际应用,采用波前为5ns、脉宽为50ns的脉冲电压波作为激励信号,通过提高采样频率和采样点数,分频段去噪以获取具有较高频谱上限和精度的脉冲响应曲线。针对频响法对变压器绕组的轻微变形不灵敏的缺点,对5kV温升变压器和500kV电力变压器的高压绕组进行了不同程度的模拟轻微变形实验,并将频响法和ns级脉冲响应分析法的检测结果作了对比。实验结果证明该方法比频响法测试速度更快,精度更高,测取的频谱上限可达数十MHz。具有较高的灵敏度和重复性,能有效检测各种变压器绕组的轻微形变。     

基于层次分析结构的变压器健康状态与综合寿命评估模型

为减小变压器不满设计寿命便提前退役为电网带来的巨大损失,提出基于健康水平诊断技术的变压器综合寿命评估模型。该模型收集了目前可用于评估变压器寿命信息的特征参量,多源异构参量的融合可削弱单个参量引起的误差,提高寿命预测模型的精确度。将变压器状态量按层次分析结构分为基本参数、运行参数、可靠性参数、不良工况参数4大类,其中,第1层融合对主绝缘老化状态存在长期影响的运行环境与长期运行负荷,并以此修正由设计寿命计算得到的预期运行寿命;第2层考虑绝缘运行状态的设备个体差异,利用模糊推理、阈值诊断等来评估变压器的运行及试验情况,各个参量对寿命的影响程度依据层次结构的权重分配来体现;第3层考虑管理系统中同一地区变压器的部件缺陷风险情况,建立起符合威布尔分布的部件可靠性评价模型,求得部件运行可靠度;第4层提出运用热点温升模型对短路及严重过热等不良工况对模型进行修正。最后,结合实例分析变压器剩余寿命及故障概率,验证了模型的有效性,为变压器的状态检修、延长实际使用寿命提供参考依据。     

基于准静态电磁场的变压器线圈中特快速暂态仿真建模

基于准静态电磁场原理提出了一种在快速暂态过电压的作用下以单匝中并联导线为单元支路和以两段线匝为单元支路相结合的集中参数混合线圈模型。通过单匝单线模型可准确计算陡波冲击下的匝间过电压,结合两段线匝模型可有效减少仿真时间。拓扑网路的大小和参数与变压器的结构和特性有关,网络中的电感和电容等参数是无源和线性的,但它们与传播电磁波的介质有内在的联系。给出了模型参数的计算方法,并对以两段线饼为单元支路的线圈模型进行了截波冲击下的仿真分析,变压器首端对地电压的仿真结果与实测结果比较接近,证明了该模型的正确性。     

油纸绝缘局部放电与油中产气规律的典型相关分析

油中溶解气体分析方法(dissolved gas analysis,DGA)是对局部放电进行检测和诊断的重要手段之一,但是目前其准确度有一定局限性,主要原因是缺乏对油中溶解气体和变压器实际故障之间关系的研究。该文基于3种常见的油纸绝缘局部放电模型模拟实验,将典型相关分析方法应用于局部放电与油中产生气体的相关性研究。结果表明:典型相关分析法能定量地评估局部放电发展过程中的统计特征参数与油中溶解气体含量2组数据之间的相关性,以及不同参数向量对相关性的贡献,挖掘出每组参数中的主要特征向量,如沿面放电特征统计参数为偏斜度sk和峰值个数pk,特征气体为乙烯、乙烷。实验结果为局部放电产气机制研究和提高DGA法的准确度提供参考。     

基于小波能量与神经网络的断路器振动信号识别方法

高压断路器出现机械故障不仅会引起振动冲击事件的时间漂移,还会引起时域波形中一些波峰幅值的变化。依据同一类型断路器振动信号相似的特点,在对高压断路器故障振动信号进行特征分析的基础上,提出了一种识别高压断路器振动信号的新方法:将小波包提取算法和径向基神经网络模式识别功能相结合,利用小波包分解与重构原理将断路器合闸振动信号分解到不同频段中,提取每个频带能量作为断路器状态监测的特征向量,作为径向基神经网络的输入向量;基于径向基神经网络的故障诊断方法在系统参数未知的情况下自动建立动态模型,对于线性系统和非线性系统都有很好的跟踪能力,通过实验室断路器典型合闸振动信号的监测及识别分析验证了该方法的有效性。     

基于互相关与混沌检测相结合的光声信号检测方法

采用光声光谱方法检测变压器油中溶解气体的体积分数时,由于变压器运行现场的干扰以及检测过程中存在的噪声使得微弱光声信号湮没在强噪声中而无法辨识。在分别对互相关运算和混沌检测进行分析说明的基础上将这2种方法结合起来作为微弱光声信号检测的理论依据。集成LabVIEW和Matlab软件构建了虚拟信号检测系统,编程实现了由李雅普诺夫特性指数谱来判定混沌系统运动状态的功能。实验结果表明该方法对被强噪声覆盖的微弱光声信号非常敏感,具有较高检测精度。