基于泄漏电流三相不平衡度的避雷器在线监测优化方案

避雷器在线监测数据易受环境温湿度和表面脏污等影响,而传统的泄漏电流报警阈值设定方法容易产生误告警。对此,提出一种基于三相数据趋势比对的避雷器在线监测告警算法,利用温湿度抑制算法抑制其对阻性电流的影响,在修正后的阻性电流数据基础上计算三相阻性电流的不平衡系数,并结合阻性电流的报警阈值制定出告警规则。以某220 kV变电站内避雷器为例进行验证,相比原有单一告警规则,该告警策略可有效降低误告警率,提高在线监测告警的准确率和实用化水平。     

基于改进EWT的低频快速断路器振动特性分析

LFFCB（低频快速断路器）分合产生的剧烈振动可能影响其机械性能，但当前缺乏对其振动影响的评估手段，需提出表征LFFCB机械性能的振动特性测试与分析方法，提升其运行可靠性。为此，开展了LFFCB分合闸过程中的振动信号测试，基于改进EWT（经验小波变换）与Hilbert变换分析了振动信号的时频特征。结果表明，经改进频谱划分的EWT能更加准确地获取LFFCB分合闸过程中振动信号的多个模态分量，分合闸过程中振动信号不同位置处能量谱的分布特征存在明显差异。     

γ射线辐照对氰酸酯-环氧树脂材料低温电气性能的影响

大型超导磁体中采用的绝缘材料需要在极低温和强辐射的环境下保持良好的电气以及机械性能。文中以氰酸酯和双酚F环氧共混作为基底,无硼玻璃纤维进行增韧改性,采用真空浸渍工艺制备出改性的玻璃增强环氧树脂绝缘材料(glass fibre reinforced polymer,GFRP),并对其进行1 MGy和5 MGy的γ射线辐照。在20~300K温度环境下对环氧复合材料的介电性能以及电导电流特性进行测试分析。测试结果表明,温度降至20K过程中,介电损耗γ峰对应的频率变化不大,幅值随着温度降低呈整体下降趋势,且高频区域没有出现新的损耗峰,GFRP材料的环氧-玻璃纤维界面性能保持良好。200K以下材料的电导率低,空间电荷限制电流阈值场强高;辐照对材料的作用表现为先交联后降解的过程,以降解过程为主,材料整体耐辐照性能较高。     

基于LSTM-MACNN的油色谱在线监测装置误告警识别

针对油色谱在线监测会产生大量误告警的问题,文章利用告警前在线监测数据的趋势类型判断该告警是否准确,为了实现数据趋势的精确识别,提出了长短期记忆多尺度注意力卷积神经网络(long short-term memory multi-scale attention convolutional neural network,LSTM-MACNN)模型。该模型首先使用LSTM网络提取油色谱在线监测数据的长期依赖特征,然后加入残差连接,使用多尺度卷积提取原始数据不同尺度的复杂局部特征和LSTM处理后的时序依赖特征,最后使用注意力机制帮助模型有选择地增强重要特征信息,抑制无关信息。实验结果表明,LSTM-MACNN模型在H₂-总烃测试集上趋势识别的准确率为96.3%,在C₂H₂测试集上的准确率为98.6%。通过实例验证可知,利用装置告警前数据趋势类型识别误告警的准确率达到97%,所提方法可以为油色谱在线监测装置的误告警判断提供重要参考。