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.     

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.     

变压器局部放电监测中的小波去噪方法

由于强烈的窄带周期干扰、白噪声和脉冲干扰等外部干扰,变压器局部放电在线监测技术中的局部放电信号提取一直是个难题.应用小波去噪技术研究了局部放电在线监测中的噪声抑制方法,对母小波及阈值(threshold)的自动选择方法进行了深入研究.仿真信号和现场实测信号分析表明,该方法适于变压器局部放电在线监测中的白噪声抑制,而对周期窄带干扰的抑制效果相对较差,需与其它对窄带周期干扰抑制效果较好的数字滤波方法结合,将具有良好的实际应用效果.     

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。     

发电机定子绕组局部放电超声波在线定位分析

通过实验分析了局部放电超声波信号在发电机定子内的传播特性以及该超声信号和发电机正常运行时背景噪声信号的区别,证明超声波对发电机定子绕组局部放电点的在线定位是可行的.为实现无盲区监测,将发电机定子按一定比例分成数等份.通过电一声检测法建立局部放电定位方程组,利用遗传算法对该方程组进行仿真优化计算.仿真计算结果表明,提出对发电机定子局部放电的定位方法是正确的.     

采用微线结构传感器的高压电机定子绝缘监测系统的研究

局部放电在线检测技术是高压旋转电机定子绕组绝缘监测的有效方法。介绍了一套对大型汽轮发电机和高压异步电动机进行在线局放检测的系统 ,该系统采用一种基于微线理论的新型放电传感器 (简称 MSL S)获取局放信号。详细地研究了该传感器的特性 ,并在实验的基础上研究了该系统的抗干扰能力 ,结果表明该系统有更好的抗干扰性能。同时 ,对放电量的标定问题进行了讨论 ,指出检测系统的输出信号受检测电路的频率特性、局放信号本身的频谱和从放电点到传感器的传递函数诸因素的影响。对于电机这一类绕组型的绝缘结构 ,视在放电量的标定是与放电点的定位密切相关的。     

基于小波变换的波浪发电输电电缆绝缘监测

针对波浪发电孤岛供电系统中电力电缆在海洋环境下容易出现绝缘故障问题,为实现其绝缘状态的实时监测,采用基于局部放电信号的绝缘监测算法,建立电缆和局部放电信号的数学和仿真模型.通过小波变换和Sqtwolog阈值策略完成局部放电信号的去噪重构,最后提取其特征量对输电电缆绝缘状态进行在线监测.高压现场实验数据表明,3种不同电缆绝缘破坏程度的局部放电量分别为16.7,34.2和46.5 pC,放电量增长趋势与实验情况相符,从而验证了此绝缘监测算法的实用性和可行性.     

基于多源局部放电信号数据流聚类分离方法

局部放电检测中,多种放电源与现场干扰源同时存在且不断变化,导致多种局部放电源难以有效分离及识别.提出一种高效自适应在线数据流(EAOStream)聚类算法,该算法采用自然邻域创建K-dimensional树来提高查询近邻的效率,即通过流数据的特征得到自适应的邻域半径和区域密度,从而能够局部搜索并形成团簇,实现多种局部放电源的实时在线分离.在人工数据集和真实数据集验证了EAOStream的优越性,通过与传统的DenStream和SE-Stream算法比较,将其应用于气体绝缘变电站故障的模式识别.实验测试结果表明：EAOStream在真实的网络入侵检测、森林覆盖类型及多源局部放电信号数据集的聚类准确度分别达到95.28%、98.47%及97.23%,验证了该算法在气体绝缘变电站故障诊断方面的实用性和有效性.     

用于GIS局部放电检测的电容型传感器

气体绝缘组合电器(GIS)的同轴结构有利于局部放电激发的电磁场传播，为内部传感器检测局部放电提供了有利的条件，针对GIS结构及其中局部放电的特点，设计了用于局放信号检测的圆板型和圆环型两种内置电容耦合式传感器，描述了该传感器的结构。通过方波响应试验仿真与试验实测研究了传感器频率响应特性，并采用方波信号输入输出关系曲线分析了传感器对暂态信号搞合的输入输出特性。用所设计的传感器进行GIS模拟装置中电晕放电脉冲实测，实测结果表明设计的传感器性能可靠，灵敏度较高，可用于GIS局部放电的测量。     

变压器局部放电信号的检测

本文提出一种新的将超声波局部放电信号的提取方案，可以在强噪声中感知变压器局部放电真实放电量。     

基于随机矩阵理论的局部放电脉冲快速检测方法

局部放电(partial discharge, PD)的检测是开展电力设备状态评估的重要手段之一。由于现场背景噪声及干扰信号影响,采集到的局部放电信号往往淹没在噪声中。噪声抑制算法是提高局部放电脉冲检测的有效方法,但这些噪声抑制算法往往需要针对所有采集的数据展开,当数据量特别大的时候将严重影响其实时性。因此,提出了一种基于随机矩阵谱分布理论的局部放电脉冲快速检测新方法。利用特高频传感器接收到的PD时间序列构造高维随机矩阵,再根据随机矩阵理论下时间序列模型的经验谱分布理论,提出了基于滑动时间窗的局部放电脉冲快速检测方法。仿真及实验室测试结果表明,所提方法能快速地识别出时间窗数据中的PD脉冲。     

GIS超高频局部放电在线监测技术应用研究

超高频(UHF)局部放电检测技术是目前国际上对气体绝缘全封闭组合电器(GIS)类设备普遍采用的状态监测技术,具有灵敏度高、抗干扰性好等特点。本文介绍了一个基于超高频局放检测技术的GIS设备在线监测系统,其中运用UHF传感器捕捉GIS内部局部放电信号,经过在线监测系统对捕捉信号进行信号采集、检测、运算和分类,结合人工智能专家判别系统,来分析GIS设备状态与故障特征。实际现场应用结果表明了该系统的有效性。     

基于门限值小波包变换抑制局部放电白噪干扰

分析了局部放电在线监测系统中局部放电信号及白噪干扰小波变换特征，局部放电信号在大部分尺度上具有较大的幅度，而白噪声信号随尺度的增加而迅速趋于零，从而对信号在各个尺度上的小波系数设定一个门限，如果某尺度上的系数大于门限，则认为它对应于局部放电信号，否则对应于噪声信号。提出了用基于门限值的小波包变换方法从白噪中提取局部放电信号的方法。实测数据分析结果表明，经此法处理后信噪比明显提高，可用于在线监测局部放电信号中白噪干扰的抑制。     

抑制局部放电混合干扰的浮阈值量化算法

由于局部放电(PD)信号与含有的混合干扰(白噪和窄带)在能量分布频段上存在明显差异,根据小波包变换各节点分解系数能够有效反映被分析信号能量变化的特点,建立一种以反映PD信号分解系数中噪声能量为判据的浮阈值量化算法,使得最优基下各节点阈值随相应节点分解系数中信号噪声强度的变化而变化,自适应地决定各节点最佳阈值选择,以实现对PD信号分解系数更精细划分。通过对含有混合干扰的仿真与实测PD信号的小波包最优分解,分别用传统全局阈值量化算法与笔者建立的浮阈值量化算法进行了干扰抑制效果的对比,结果表明：后者具有更强的抑制混合干扰的能力,且混合干扰抑制前后PD信号波形相似度更高。     

一种抑制PD白噪干扰的有效复合信息技术

根据局部放电(partial discharge,PD)信号与白噪干扰经复小波变换后的不同特点,利用复小波变换后实部、虚部的简单信息构造出一种抑制白噪干扰的实、虚部组合序列的有效复合信息,分析该复合信息中序列幂指数对PD去噪性能的影响,并用去噪前后描述信号波形相似参数(normalized correlation coefficient,NCC),结合信噪比(signal to noise ratio,SNR),对用复小波变换去噪后的效果进行综合评价,给出不同的局部放电波形对应的复合信息序列幂指数值,最后,用所构造的db4复小波对仿真和实测PD信号进行了去噪。研究结果证明了在众多的复合信息中,复小波变换实、虚部组合序列的复合信息能有效抑制PD白噪干扰,畸变小,在-7 dB的强噪声中,提取PD信号的NCC和SNR仍高达0.918 6和17.42 dB,有利于PD检测。     

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。     

一种用于复小波变换的有效系数阈值

构造了用于抑制局部放电信号中白噪声的复小波,并分析了现有几种小波阈值的不足,根据局部放电的小波变换系数具有模极大值的特点,提出了有效小波系数阈值法．用有效小波系数阈值法对4种模拟局部放电信号和实验室实测局部放电信号进行去噪研究,并与史坦的无偏似然估计阈值法和极大极小原理选择阈值法进行了比较,结果表明有效小波系数阈值法具有自适应功能,抑制白噪声比较彻底。提取的局部放电信号失真较小．     

一种用于在线检测局部放电的数字滤波技术

研究局部放电在线检测技术中的干扰问题，针对在线检测过程中比较严重的连续周期性干扰信号提出一种数字滤波的抗干扰措施。实验室和现场试验表明数字滤波方法对各种频率的周期性干扰信号具有自适应性。     

On-Line Partial Discharge Monitoring and Diagnostic System for Power Transformer

This paper introduces a computerized on-line partial discharge （PD） monitoring and diagnostic system for transformers. The system, which is already in use in a power station, uses wide-band active transducers and a data acquisition unit with modularized and exchangeable components. The system software is a power equipment monitoring and diagnostic system, which is based on the component object model, and was developed for monitoring multiple parameters in multiple power supply systems. The statistical characteristics of PDs in power transformers were studied using 7 experimental models for simulating PDs in transformers and 3 models for simulating interfering discharges in air. The discharge features were analyzed using a 3-D pattern chart with a three-layer back-propagation artificial neural network used to recognize the patterns. The results show that PDs in air and oil can be distinguished. The model can be used for interference rejection on-line monitoring of partial discharge in transformers.