采用高阶累积量的环网柜局部放电在线检测

根据环网柜的绝缘缺陷,设计3种典型的局部放电模型,搭建局部放电试验平台.借助射频电流传感器获取局部放电混合信号,经过放大和高速A/D采样后,将信号送入微型计算机进行处理.采用四阶累积量作为局部放电特征量,抑制随机噪声干扰,提高信噪比.通过Otsu算法确定检测判据,实现局部放电的在线检测.将检测算法移植到现场可编程门阵列(FPGA)上,研发环网柜局部放电在线检测装置.试验结果表明:该装置能够适应较强的噪声环境,且具有良好的实时检测效果.     

XLPE电缆综合在线监测系统的研制

本文研制了一套XLPE电缆的综合在线监测系统,该系统通过电缆接地线同时监测直流分量、中性线电流以及局部放电信号对电缆主绝缘和外护套实施绝缘评估。研制的监测系统由高频电流传感器、工频电流传感器、直流电流传感器、数据采集系统以及相应的保护电路组成。其中高频电流传感器实现电缆局部放电信号的检测,响应频率选在1～8MHz;工频电流传感器实现电缆中性点接地线电流信号的测量,量程为0～50mA,精度为1%;直流电流测量通过高精度电阻实现,测量精度可达10nA;监控后台采用装有专家系统的工业控制计算机实现电缆绝缘的智能诊断。     

基于CNN-LSTM-Attention神经网络的高压电缆局部放电预测方法研究

为了更迅速、准确地识别出高压电缆的局部放电故障,本文提出一种基于卷积长短期注意力(convolutional long short-term attention, CNN-LSTM-Attention)神经网络的高压电缆局部放电预测方法.首先,对高压电缆局部放电信号进行实时监测,并用小波分析将其离散,把长信号切分成多段信号且提取每段信号的统计特征量;其次,根据特征量构建神经网络分类模型,其由能够提取轮廓特征的卷积层、提取信号时序特征的长短期记忆层以及具有时序重要部分捕捉能力的注意力层构成;最后,通过实际数据进行仿真.结果表明：所提方法能准确识别较高采样率的异常放电信号,且相比传统神经网络,CNN-LSTM-Attention神经网络的故障识别准确率有明显提高,其马修斯相关系数(Matthews correlation coefficient, MCC)为0.871 03.     

浅析局部放电理论及其检测方法

随着城市电缆越来越多,电力电缆作为城市供电的重要方式也越来越受到人们的关注,电缆出现故障会影响电力系统的稳定性,因此电缆事故的原因分析就很重要。现行的方法中,局部放电是比较重要的一种方法。电缆的局部放电是检测电缆是否存在缺陷的一种重要的方法,局部放电是电缆及其附件（包括电缆中间接头及电缆终端）绝缘出现缺陷的主要表现之一,它既是造成绝缘缺陷劣化发展的主要原因,又是电缆终端状态检测的主要参量。该文简要分析了局部放电理论及发展机理,阐述了局部放电的在线检测方法。     

高压电缆局部放电带电检测技术的应用研究

通过案例分析探讨了两种高压电缆局部放电带电检测技术的应用。针对传统带电检测技术仅仅只是反映短时间内电缆及附件状态的不足,首先在线路B上安装高压电缆局放重症监护系统,通过3 d不间断监测排除了一起中间接头的疑似放电缺陷,确认局放重症监护技术是运行电缆局放检测的重要补充手段。接着介绍了电缆终端局部放电在线监测系统,以及在国内使用就发现线路C的B相电缆终端存在疑似局部放电信号的案例,通过停电解剖,验证了局放信号存在的事实,从而确认终端局放监测技术发现电缆终端局放缺陷的有效性。     

基于PRPD图谱多特征融合的局部放电类型识别研究

局部放电(partial discharge, PD)信号的检测能够为电力系统提供绝缘缺陷诊断和运行状态评估。现有的局部放电类型识别算法难以有效识别相似度较高的绝缘缺陷,限制了其应用范围。为此,提出一种基于PRPD(phase resolved partial discharge)图谱多特征融合的局部放电类型识别算法。该算法利用卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)提取局部放电PRPD图谱图像特征,将图像特征与PD信号统计特征进行有效融合,利用融合特征识别局部放电类型。在实验室环境下建立了4种局部放电模型,并进行了模拟对比实验。实验结果表明,相比传统的支持向量机(support vector machine, SVM)和反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)算法,所提出方法的正确识别率分别提高了12.82%和19.70%,对相似度较高的缺陷类型也能进行有效识别,算法具有较好的鲁棒性。     

电力电缆绝缘在线监测方法

对目前电力电缆绝缘在线监测方法中的介损法、直流成分法、局部放电法、温度法的原理以及局限性进行介绍。重点分析利用"S"信号注入思想实现电缆绝缘在线监测以及实现绝缘老化区域锁定的原理。对该方法的优缺点进行分析,指出要实现应用上的可行关于电流互感器的安装方式、安装位置仍需进一步研究。最后提出电缆绝缘在线监测系统应满足易采集、精度高、抗干扰强、适用范围广以及故障定位精确的要求。     

雷电冲击电压下油纸绝缘气隙模型的局部放电测量与分析

介绍了冲击电压下油纸绝缘气隙局部放电的机理与过程,构建了油纸绝缘气隙模型,设计了冲击电压下油纸绝缘气隙局部放电的测量系统,采用ORIGIN数值分析软件进行局部放电脉冲的分析与处理,并分析了冲击电压下局部放电主脉冲及波尾多次脉冲的波形特征,探讨了雷电冲击电压下油纸绝缘气隙模型的局部放电起始电压和平均放电重复率等参数性质.试验结果表明:油纸绝缘气隙模型在雷电冲击电压下的局部放电脉冲分为波头时间的主放电脉冲和波尾时间的多次低幅值脉冲,冲击电压的等效频率很高,在测量信号中存在一个幅值很高的由容性电流引起的电压信号叠加在局部放电信号之上,要进行滤波处理;冲击电压波形的随机性与局部放电信号的随机性导致冲击电压下的局部放电信号分散性很大,需要采用统计的方法进行分析.这些试验结论为油纸绝缘类电力设备绝缘状态评估奠定了基础.     

谈发电机绝缘状态在线监测

通过监测发电机定子绝缘的局部放电,并进行各种参数的分析,是最有效地判断绝缘状况的方法。测量发电机三相绕组每一相的局部放电量幅值;超过设定值的脉冲个数及放电能量;记录随时间变化的放电谱图;自动判别干扰;全自动记录及启动,定时打印放电谱图和状态曲线及各种参数。并通过软件数据库的自动处理系统使一台仪器能同时监测多台发电机状况。     

基于超声波的XLPE电力电缆局部放电测量与分析

为准确判断电缆附件内部的绝缘状态,避免电缆发生绝缘击穿,对交联聚乙烯(crosslinking polyethylene,XLPE)电力电缆局部放电进行研究。在实验室环境下对尖端放电、气隙放电和沿面放电3种XLPE电力电缆放电类型进行模拟,采用超声检测系统研究了XLPE电力电缆三种缺陷局部放电特性,分析不同缺陷放电超声信号的时域特征和相位谱图特征,研究了不同电压与最大放电幅值、平均放电幅值及放电次数之间的关系,得到典型放电谱图。结果表明:同一缺陷类型在相同条件下放电稳定,重复性好;不同缺陷类型的放电发展过程有所差别,所呈现出来的局部放电谱图、单个脉冲波形、PRPD谱图区别明显。     

乙丙橡胶绝缘中气隙引起的局部放电研究

为了研究三元乙丙橡胶(ethylene propylene diene monomer,EPDM)电缆绝缘中由于气隙引起的局部放电及其变化规律,分别制作了含有被绝缘包围气隙和与电极相连气隙缺陷的乙丙橡胶试样,搭建了局部放电测量系统,试验测量并分析了不同频率正弦电压作用下两种气隙的局部放电起始放电电场强度,重点分析了工频电压下,气隙放电的起始放电量及局部放电分布图。试验结果表明:气隙引起的局部放电起始放电电场强度与外施电压频率和气隙直径有关。工频下,不同气隙类型的局部放电分布图随外施电压幅值呈不同的形状,两种气隙类型下的局部放电分布谱图均呈现兔耳型分布,且正负半轴相对局部放电发生相位对称分布。与电极相连气隙受气隙位置影响,正负半周局部放电幅值大小不同。本文研究内容为诊断矿用EPDM电缆绝缘中气隙放电类型及分析局部放电过程提供了依据。     

UHF局部放电信号包络检波电路设计与实现

气体绝缘组合电器局部放电产生的特高频信号频率大多分布在300 MHz～1.5 GHz,直接对特高频原始信号进行采样和分析,要求系统必须具备较高的采样率,导致需要处理传输的数据量巨大,成本高昂,工程应用困难.而气体绝缘组合电器局部放电产生的特高频信号的包络波形同样携带着大量的放电缺陷特征信息,对提取的包络波形进行采样处理,一方面可以大大降低对系统采样率的要求,另一方面也保留了局部放电缺陷大部分的特征信息.根据气体绝缘组合电器局部放电产生的特高频信号特性,设计实现了一种适用于气体绝缘组合电器局部放电产生的特高频信号的包络提取检波电路,实测结果表明,该检波电路响应速度快、惰性失真小,提取的包络波形与特高频原始信号的轮廓基本一致,较好地保留了气体绝缘组合电器局部放电所携带的特征信息.     

基于稀疏表示算法的气体绝缘组合电器(GIS)局部放电识别

为提高GIS绝缘缺陷的识别正确率,针对GIS出现的绝缘缺陷以及产生的局部放电特点,设计了4种典型绝缘缺陷物理模型,对获得的局部放电灰度图谱,用稀疏表示分类算法进行缺陷类型识别。该算法首先用最小——范数方法计算稀疏表示系数,运用压缩感知将低维观测信号恢复到高维原始信号。通过计算各类缺陷局部放电灰度图的最小残差来进行图像匹配,避开了一般模式识别分类算法中较为复杂的特征提取。测试结果表明该方法对GIS各类模拟缺陷的正确识别率较高。     

基于稀疏表示算法的GIS局部放电识别

为提高GIS绝缘缺陷的识别正确率,针对GIS出现的绝缘缺陷以及产生的局部放电特点,设计了4种典型绝缘缺陷物理模型,对获得的局部放电灰度图谱,用稀疏表示分类算法进行缺陷类型识别。该算法首先用最小--范数方法计算稀疏表示系数,运用压缩感知将低维观测信号恢复到高维原始信号,通过计算各类缺陷局部放电灰度图的最小残差来进行图像匹配,避开了一般模式识别分类算法中较为复杂的特征提取。测试结果表明该方法对GIS各类模拟缺陷的正确识别率较高。     

绝缘局部放电在线检测的信号预处理方法

通过对绝缘局部放电在线检测技术的分析,给出了一种基于信号理论的局部放电数字信号预处理方法,提取信号的时域和频域的特征信息,提高了绝缘故障模式识别的准确率.     

变压器制造过程中对局部放电的影响探析

近年来,随着社会、经济的发展,电力系统规模也在不断扩大,进而电力用户对于相关的电器设备运行情况提出了更高的要求和标准。而这其中变压器局部放电量与制造工艺引起了相关行业的关注。变压器局部放电是造成其内部绝缘恶化的原因,也直接反映出其绝缘状态。该文结合自身多年相关研究经验,对变压器制造过程中对局部放电的影响进行相关探讨。     

检测电缆附件局部放电内置传感器的特性分析

针对高压交联聚乙烯(cross-linked polyethylen,XLPE)电缆的结构及其附件内部易出现绝缘缺陷而导致放电的特点,基于电容耦合原理研制出用于电缆附件局部放电(partialdischarge,PD)信号检测的宽频带电容型内置传感器,通过建立传感器特性分析的电路模型,全面分析了影响传感器性能的各个因素,对其响应的频率特性进行了实测,并在实验室110 kV XLPE电缆PD试验平台上对电缆接头内部沿固体复合介质表面产生的放电进行试验研究。测试结果表明:研制的内置电容型传感器频率响应特性优异,能传感纳秒级暂态脉冲信号,其有效频带达500 MHz,可以用于XLPE电缆及附件PD超高频(Ultra-high frequency,UHF)信号的检测。     

油纸绝缘中局部放电时间序列的混沌特性及其模式识别

为了对局部放电进行识别,建立并使用电脉冲法测量了油纸绝缘中的5种典型缺陷模型,利用混沌方法研究了局部放电的时间序列信号.结果表明,局部放电具有明显的混沌特征,是一个混沌过程.根据局部放电的混沌时间序列和由其得到的混沌吸引子能定性地分析和识别局部放电类型.选取相空间重构参数和重构后的混沌特征量对局部放电的混沌特性进行了定量表征.利用径向基(RBF)神经网络对相间局部放电(PRPD)和局部放电的混沌分析(CAPD)方法分别作了模式识别的效果验证和比较,表明两者的识别结果良好且各有优势.综合选取PRPD模式的统计算子与CAPD模式的混沌特征量作为神经网络的输入向量,平均正判率达到95%以上,明显提高了局部放电类型的识别效果.     

GIS局放超高频在线监测系统研制

利用超高频微带贴片天线传感器和超高频滤波放大器,实现了局部放电信号的采集、提取、调理和传输.采用LabVIEW图形化语言的虚拟仪器技术实现了对气体绝缘组合电器(GIS)设备局部放电信号的定时循环检测、信号处理、数据分析、缺陷类型模式识别、监测数据查询和绝缘状况初步评估等功能.该系统已在重庆市某220 kV级GIS变电站成功运行,试验运行结果表明,采用虚拟仪器技术的GIS局部放电超高频在线检测系统能实现GIS局部放电超高频检测.     

电力电缆局部放电带电检测技术及其应用

本文简要介绍了电力电缆局部放电带电检测技术,阐述了电缆局部放电的脉冲波形特征,局放信号的检测原理及电缆中局放源定位的基本方法.在此基础上,给出了一个变电站电缆现场检测的应用实例.