一种混合式SF_6气体密度表的设计

为满足智能变电站一次设备在线监测的需求,用于对设备SF_6气体状态进行监测的SF_6气体密度表需具备远程传输数据的功能。常用组合式密度表是在传统机械式密度表上集成远传模块,接头阀块处加装压力、温度传感器,漏气风险增大,且远传系统和机械系统相互独立,容易出现二者示数偏差较大的问题,导致调试困难。提出将机械表的指针位置信息就地数字化上传,可避免因安装压力传感器带来的漏气问题,同时还可以有效解决机械表与远传表读数误差不一致问题。     

高压断路器分闸时间控制方法研究

智能变电站的技术体系改变了传统变电站二次设备的布局结构,过程层设备的引入更是改变了继电保护的对外接口方式。智能变电站由于增加了合并单元和智能终端两个环节,在保护原理不变情况下保护整组动作速度理论上比常规变电站变慢。故障切除时间包括保护整组动作时间和断路器开断时间,为分担减小保护整组动作时间的压力,文中对如何减小高压断路器开断时间进行研究,在对减小断路器分闸时间的控制方法进行分析的基础上,提出了新的技术优化方案,为后续智能变电站的建设及方案设计提供切实的技术支撑和保证。     

基于ReliefF特征量优化及BP神经网络识别的高压隔离开关故障类型与位置诊断方法

针对高压隔离开关机械故障的类型和发生位置难以有效识别的问题,提出了一种将隔离开关多路振动特征利用Relief F算法进行优化然后利用BP神经网络进行融合决策的故障诊断方法。首先进行试验模拟故障,在隔离开关本体和操动机构上分布式安装振动传感器,采集不同位置振动信号;然后将多个传感器采集的振动信号进行经验模态分解,得到固有模态函数,分别计算能量距,并把多路信号的能量距进行融合。最后使用Relief F算法对其进行特征筛选,构成BP神经网络的输入特征向量,从而实现故障类型、位置诊断。试验结果表明,多路传感器融合特征向量相比于单路信号提取的特征,对隔离开关不同的故障具有较好的识别能力,可诊断出故障发生的种类及位置,提高了诊断准确率。     

1100 kV GIS设备内部缺陷局部放电带电检测方法试验研究及比较分析

局部放电带电检测是判断特高压变电站GIS设备内部绝缘状况的重要手段之一。为分析不同带电检测方法的检测效果,依托1 100 kV GIS真型试验平台,设计了5种内部缺陷,并对缺陷模型进行了仿真计算。在仿真分析基础上,对其内部缺陷进行了试验研究,复现了GIS设备内部的真实放电。根据试验结果,利用雷达图的评价方法,对特高频法、超声波法、高频电流法局部放电带电检测的有效性进行了比较分析。试验及比较分析结果为研究1 100 kV GIS设备内部缺陷特征积累了经验,并对指导特高压变电站GIS设备的带电检测工作,以及多种检测方法的融合应用提供了数据支撑,并具有一定的借鉴价值。     

电磁继电器参数综合测试技术与系统实现

作为电力系统、通讯系统和其他电气控制系统中最为常用的电器元件，电磁式继电器能够确保电力系统以及其他电气控制系统在安全可靠的状态下运行。而为了实现这一点，需要借助综合测试技术对继电器的参数进行准确的测量。文章以此为视角，对电磁继电器参数综合测试技术与系统实现问题进行研究，首先给出了系统总体设计方案，然后对硬件和软件设计进行了分析，最后给出了系统实现的步骤。     

基于高压隔离开关振动信号的故障诊断方法分析

介绍了一种高压隔离开关振动信号监测分析方法:首先检测高压隔离开关正常动作时的振动信号曲线,提取其中的特征信息,对各特征信息进行聚类分析,得到对应的聚类中心,建立高压隔离开关的标准振动信号数据模型;然后检测高压隔离开关实际运行动作时的振动信号曲线特征值,与标准振动信号数据模型中的特征值进行比对,计算高压隔离开关实际运行动作时的振动信号曲线与标准振动信号数据模型的相似程度,如果相似程度低于阈值,则判断高压隔离开关故障。经故障模拟及试验验证,该方法操作简单,使用方便,能够准确检测出高压隔离开关是否存在故障。