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。     

基于△u模式和RBF网络的局部放电模式识别

局部放电（PD）模式识别是诊断高压电气设备内绝缘缺陷的重要方法之一．采用了一种△u模式参量作为局部放电的图谱特征，并采用不变矩作为放电特征；同时，采用了径向基函数神经网络（RBFNN）对局部放电△u模式参量构成的图谱特征进行识别．结果表明采用正交最小二乘法（OLS）训练的RBFNN对△u模式中的不变矩特征参量进行识别，RBFNN收敛速度快且稳定性强，识别率达到85．7％以上，能够很好地识别由5种人工绝缘缺陷模型产生的局部放电信号，在实际应用中具有良好的应用前景．     

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。     

一种基于线性鉴别分析的GIS局部放电模式识别

根据GIS设备绝缘缺陷放电形式和特点,设计了4种典型的GIS缺陷模型,构造了局部放电灰度谱图;针对GIS局部放电及其缺陷特点,提出一种基于局部放电图像的主分量分析一线性鉴别方法,即首先进行主分量分析,将数据从超高维空间降至低维空间,再提取统计不相关的最优鉴别矢量集,采用最小距离分类器进行模式识别,识别结果表明该方法对GIS各类模拟缺陷的正确识别率较高,效果良好．     

高压交联聚乙烯电缆附件局部放电特性分析

构建了110 kV电缆中间接头内部4种典型绝缘缺陷物理模型,通过建立电缆附件局部放电(partial discharge,PD)试验研究平台,获取不同绝缘缺陷模型下的放电数据,并构造了三维放电图谱,分析了单次脉冲的时频域特征及放电统计特性.试验结果显示,在起始放电阶段各缺陷下的放电脉冲波形比较稳定,时频特性有明显差异,其随机性主要表现为脉冲峰值的波动,而放电区间、放电重复率等统计特征也有很大不同,这些特征可用作放电类型识别的依据.     

基于小波变换和灰度-梯度共生矩阵的局部放电特征提取及识别

为了能够充分利用局部放电(Partial Discharge, PD)信号中包含的特征信息,提高变压器内部局部放电类型的识别率,文中提出了一种基于小波变换(Wavelet Transform)和灰度-梯度共生矩阵(Gray-GradientCo-occurrence Matrix,GGCM)算法的局部放电类型识别方法。结合变压器内部结构特点,设计四种局部放电缺陷类型,在实验室搭建变压器局部放电实验检测平台,通过脉冲电流法采集局部放电高频电流信号。运用小波变换对非平稳信号处理时的灵活性对局部放电信号脉冲构建时频谱图;然后结合GGCM算法提取时频谱图的15维纹理特征组成特征向量;将特征向量输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器进行模式识别。结果表明,小波变换和GGCM算法结合的识别方法能够有效地对不同局部放电缺陷类型进行识别。     

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。     

高压电缆中间接头局部放电统计特性分析

设计制作了高压电缆中间接头内部4种典型绝缘缺陷物理模型,并构建了相应的局部放电(Partial Discharge,PD)试验研究平台,利用内置宽频带圆环型传感器获取了不同绝缘缺陷模型下的大量PD数据。通过放电统计特征分析表明,4种放电形式在相位分布和偏斜度、峭度、不对称度等统计特性上有显著的区别,可作为反映不同绝缘缺陷的有效特征。此外,沿面滑闪和导电微粒两种放电对电缆接头绝缘性能的破坏较为严重,建议现场运行应给予高度重视。     

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。     

基于SIMULINK的气隙局部放电仿真技术研究

为了解决目前国内外局部放电仿真方法难以计算气隙局部放电暂态过程的问题,利用MATLAB(SIMULINK)的公共模块库和电力系统专业模块库,根据单气隙局部放电仿真物理模型,构造了气隙局部放电仿真计算的电路.研究了气隙放电过程的电压控制方法、分段时间控制方法、线性时间控制方法以及非线性时间控制方法,从而实现了多种控制方式下单气隙局部放电暂态过程的计算机仿真.得到的工频周期内的仿真波形和纳秒级单次放电仿真波形均与实际测量波形比较接近,证明利用SIMULINK可以进行气隙局部放电过程的仿真.该方法具有建模方便、运算速度快等优点,是一种十分有效的方法.     

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。     

基于UHF技术的风电场油浸式主变压器局部放电监测与分析

为了避开风电场主变压器局部放电在线监测中存在的多种形式噪声干扰,引入了基于UHF技术的风电场油浸式变压器局部放电监测与分析方法,设计了UHF局部放电传感器及配套的硬件降频电路,仿真验证了传感器及降频电路的有效性,建立了风电场主变压器超高频局部放电监测与分析模型,研制了硬件构建方案及软件的功能框架,并利用现场实测信号对该方法进行验证.工业实践证明,UHF技术能达到避开风电场现场电磁干扰、可靠获取真实局部放电脉冲、有效诊断变压器内部故障的目的.     

气体绝缘组合电器局部放电的超高频检测

为了有效抑制气体绝缘组合电器GIS局部放电中出现的低频段干扰,在理论上分析了超高频检测GIS局部放电可行性的情况下,进一步研究了GIS局部放电超高频传感器、模拟无源滤波器以及相应的宽带和窄带检测方法.在实验室GIS模拟装置中,运用研制的内置圆环传感器检测系统进行超高频法检测.实验结果表明该检测系统可有效地避开空间的电晕及周期性脉冲干扰信号等低频段干扰.同时,窄带检测法能够避开超高频微波干扰信号,是一种有效的局部放电检测方法.     

基于特高频无线传感器和模式识别算法的局部放电定位法

对电力设备局部放电的检测与定位是保障电力系统安全稳定运行的重要手段之一。现有局部放电定位法主要是基于特高频传感器技术和时差法进行的,高的采样率和同步精度,使得其硬件成本巨大、实现困难,且容易受现场环境影响。提出了基于特高频无线传感器和模式识别算法的局部放电定位法,该方法硬件要求低,易于实现,且具有良好的环境适应性。首先通过现场测量,建立待检测区域局部放电信号强度与放电坐标的特征信息库。当有局部放电发生时,将此时传感器测量到的特征信息输入已建好的信息库中进行模式识别,从而得到定位结果。现场试验结果表明,提出的新型局部放电定位算法的平均定位误差为0.58 m,80.8%的定位误差小于1 m,从而验证了算法的有效性,具有较好的推广应用价值。     

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.     

电力设备线圈绝缘局部放电传输特性研究

局部放电测量是诊断电力设备线圈绝缘状况的一种重要方法。但传统方法测量得到的局部放电大小、波形与绝缘内部实际放电的大小和波形存在很大的不同。文章对电力设备线圈绝缘局部放电传输特性进行了研究，有关研究结果与试验观察的结果一致。     

检测GIS局放的Hilbert分形天线及便携式监测系统

根据超高频分形天线设计的原理,采用平行传输线的电感等效方法分析了Hilbert分形天线阻抗特性,设计出了应用于检测气体绝缘组合电器(gas insulated substation,GIS)局部放电的3阶Hilbert分形天线;采用Hilbert分形天线和微带天线,对金属突出物缺陷产生的局部放电进行了测量,实测结果表明,该天线特性良好,可用于GIS局部放电在线监测;应用Hilbert分形天线和LabVIEW建立了便携式GIS局部放电在线检测及定位系统,进行的局部放电源定位精度满足现场定位要求.     

强电磁环境下电子变压器局放信号抗干扰研究

强电磁环境下,当前电子变压器局放信号抗干扰方法大都采用数字陷波器法,适应性和稳定性较差。为此,提出一种新的电子变压器局放信号抗干扰方法。首先构造电子变压器局放脉冲,分析压缩感知理论,由此提出电子变压器局放信号存在的问题,然后以能量输出最小化为原则设计滤波器,求解压缩域投影加权向量,利用自适应方法抵抗非期望信号(电磁信号与高斯白噪声信号的投影干扰),使投影滤波器输出的干扰最小,接近期望输出,实现抗干扰处理强电磁环境下电子变压器局放信号。实验结果表明,所提方法具有很高的抗干扰性能。     

变压器典型油纸绝缘局部放电特性

根据对变压器油纸绝缘内部常见缺陷的分析,制作了5种油纸绝缘缺陷放电模型,并在不同温度和电压下进行老化实验,用以模拟变压器中的实际缺陷.研究了不同类型放电的发展过程,分析了温度和电压对油纸绝缘局部放电的影响.对应于不同类型的放电和同一放电模型的不同放电阶段,放电的灰度图谱都存在较大差异,因此,可以通过灰度图谱来区分不同的放电类型和放电阶段.所得结果为进一步研究变压器局部放电模式识别和绝缘老化特征提供了实验依据.