GIS局部放电超高频检测法有关问题的仿真研究

气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)中的局部放电在腔体中产生超高频(ultra high frequency,UHF)电磁波信号。为研究GIS局部放电源与UHF信号的关系,利用时域有限差分法计算局部放电产生的UHF信号;通过改变放电源和探头的参数,研究了局部放电产生的UHF信号的特性。仿真分析结果表明:UHF信号的幅值与局部放电脉冲幅值成线性关系;UHF信号与放电源的径向位置、放电通道长度、放电脉冲波形以及放电源与探头的夹角有关。单纯 UHF信号很难解释局部放电量的大小,但UHF信号可在一定程度上反映出GIS的绝缘状态。     

变压器局部放电监测逐层最优小波去噪算法

针对用于局部放电监测的去除白噪声算法会造成去噪脉冲信号波形畸变,脉冲幅值等波形参数产生较大误差,不利于进一步采用脉冲波形分析去除脉冲干扰的问题。为此根据局部放电信号在小波域上的分布特点,提出了各尺度信号分解和重构的最优小波选择方法,并给出了各尺度小波阈值的计算方法。仿真信号的最优小波去噪结果显示去噪信号具有波形畸变率低和幅值误差小的特点;实测信号的最优小波去噪结果证明提出的最优小波去噪算法能有效去除局部放电监测信号中的噪声,在局部放电在线监测应用中具有良好的去噪效果。     

GIS局部放电超高频电磁波的传播特性研究

SF6气体中的局部放电过程可激发产生超高频电磁波。为研究GIS中超高频电磁波的传播特性,采用时域有限差分法仿真计算GIS中超高频信号的传播特性。仿真计算表明,GIS中局部放电产生电磁波在传播过程中存在延迟现象,有利于局部放电点的定位。因GIS中存在不连续点,超高频信号在传播过程中产生衰减,通过绝缘子时平均衰减3dB,通过T型接头时最严重的支路信号平均衰减10dB,而传播过程中产生的谐振使其衰减变慢。     

GIS中电磁波传播特性的仿真研究

为研究UHF信号在GIS中的传播特性,采用时域有限差分法进行了仿真建模和计算。GIS内部的局部放电会在腔体中激励超高频(UHF)电磁波信号,UHF法是通过对局部放电时产生的超高频电磁波信号进行检测,获得局部放电信号的有关信息以实现对设备的绝缘状态诊断和评估。UHF法抗干扰能力较强、灵敏度高。仿真结果表明,UHF信号在GIS内传播时呈现明显的时延特性,有利于局放源的定位;UHF信号的强弱和检测点与局放源的夹角Φ有关,Φ=0°和180°时信号的能量最大;局放脉冲越陡,在GIS腔体中激励的高次模波分量越大。     

基于小波分解尺度系数能量最大原则的GIS局部放电超高频信号自适应小波去噪

抑制干扰是GIS局部放电在线监测的关键技术之一。尽管局部放电超高频检测方法能够有效避开低频干扰,但来自测量系统的白噪声仍然为准确测量局部放电带来困难。为有效抑制白噪声,提高局部放电超高频法的测量精度,本文提出一种用于GIS局部放电超高频信号的自适应小波分解去噪算法,该算法基于每层小波分解尺度系数能量最大的原则,逐层自适应选取最优的小波进行分解,并结合Donoho提出的软阈值法进行去噪。对人工绝缘缺陷产生的四种GIS超高频信号的去噪结果证明了该算法较其他小波算法能更好地去除白噪声且去噪后信号波形畸变较小,具有很好的应用前景。     

局部放电在线监测中小波阈值去噪法的最优阈值自适应选择

小波系数阈值是决定小波阈值去噪法处理后的去噪信号失真度及误差的关键因素。针对局部放电脉冲频谱特征,提出用于局部放电信号去噪的小波最优阈值选择方法,阐述了自适应阈值搜索中的尺度选择方案;采用四种人工模拟加噪信号和两种典型局部放电脉冲仿真信号对该方法的去噪效果进行了定量分析,并采用了自适应阈值法对实测局部放电信号进行了处理,结果表明,该方法在局部放电在线监测中具有良好的去噪效果和实用价值。     

超高频方法在变压器局部放电检测中的应用

为了探讨局部放电超高频检测技术的应用,将数字化测量和超高频检测技术相结合,分析了局部放电超高频检测技术的原理。在简要介绍了局部放电超高频检测系统硬件和软件的组成后,实测并分析了检测系统的抗干扰性能。通过变电站电力变压器的现场局部放电测量,及时发现了设备的局部放电水平异常,避免了事故的发生。分析和实测表明,超高频方法较其它方法相比能有效避开电晕干扰,更易于发现设备绝缘系统早期绝缘缺陷,检测结果能准确反映设备绝缘状况,适用于电力变压器局部放电在线监测。     

周期性脉冲电压作用下绝缘局部放电的测量与分析

局部放电是导致变频电机绝缘失效的主要原因之一.逆变器输出的脉冲方波上升沿陡、频带宽,使局部放电测量更加困难.文中采用脉冲电流传感器有效地测量出脉冲方波下的局部放电,利用小波包方法提取局部放电信号,并根据其统计结果,探讨了脉冲方波幅值和频率对放电次数、最大放电量、平均放电量的影响,为研究绝缘材料在脉冲方波下的老化机理创造了条件.     

基于荧光光纤测温的电气设备在线监测系统

随着科技的进步和电网建设的迅猛发展,电网对电气设备在线监测系统的要求也越来越高。荧光光纤测温传感器为电气设备温度监测提供了一种新思路,因此文中设计实现了基于荧光光纤系统测温,结合Visio Studio C#语言与SQL Server数据库的电气设备在线监测系统,以高压开关柜作为实验测试对象,对12路测温点同时进行温度在线监测。实验结果证明该测温系统具有良好的监测效果,保证了开关柜的安全运行,有一定的参考价值。     

GIS局部放电外置超高频检测系统

研制了宽带和窄带两种超高频外置天线传感器,两种传感器增益均大于1,驻波比在其有效带宽范围内均小于2,均能用于GIS局部放电超高频检测。设计了高性能放大器和半分布参数超高频滤波器,工作频带为300～1000MHz,完全覆盖了两种传感器的工作频带。性能测试表明,传感器和滤波放大器性能优良,频率匹配,能满足超高频信号检测预处理的要求。通过对绝缘子表面金属污染缺陷产生的局部放电信号进行检测研究表明,超高频检测系统能够检测到超高频段微弱的局部放电信号,并能抑制低频段干扰,为后续模式识别的研究打下了基础。     

快速独立分量分析算法在局放超声阵列信号去噪中的应用

根据阵列信号去噪需要最大限度保留"相位差"信息的要求,提出采用快速独立分量分析(fast independent component analysis,FastICA)对含噪局放超声阵列信号进行去噪处理。首先通过分离矩阵U实现混合信号中源信号与噪声信号的逐次分离;然后采用波形相似性原则对分离后的信号进行盲抽取,获得去噪后局放超声信号;在此基础之上,对局放超声阵列信号模型进行了重构。同时,提出以阵列流型平均相角差、波形变化趋势、波形相似性以及去噪前后的信噪比等参数对局放超声阵列信号的去噪效果进行综合评价。最后,将FastICA用于实验室实测局放超声阵列信号的去噪。结果表明,FastICA能够很好的抑制局放超声阵列信号中的白噪声,在保证高信噪比的情况下,可最大限度地保留阵列信号的"相位差"信息,确保良好的测向效果。     

基于模糊聚类算法的油纸绝缘缺陷识别

采用典型模糊聚类算法(FCM)对电力变压器油纸绝缘缺陷进行诊断,研究不同绝缘缺陷的局部放电超高频信号特征识别问题。根据变压器内部绝缘缺陷特征,文章构建典型油纸绝缘缺陷模型,通过提取局部放电超高频信号特征量,构建综合识别矩阵,对缺陷进行识别。采用模糊C-均值聚类算法分别对信号小波去噪前后两种综合特征矩阵进行聚类分析及识别。对比结果表明,小波包多尺度超高频网格维数和能量参数能有效区分4种绝缘缺陷;小波去噪方法提高了正确识别率、最小识别率、识别稳定性、算法稳定性和收敛性。验证了模糊C-均值算法对油纸绝缘缺陷识别的适用性。     

基于时频分析与分形理论的GIS局部放电模式识别特征提取方法

识别局部放电(PD)的缺陷类型是评估电气设备绝缘状况的一项重要指标,通过特高频传感器(UHF)可获取局部放电信号。然而,传统的基于统计参数的信号特征提取方法存在高维数和无效信息过多的缺点,该文提出了一种基于时频分析和分形理论的气体绝缘组合电气(GIS)局部放电模式识别特征提取方法。首先利用小波变换对局部放电信号获取能量的时频分布图;然后运用差分盒计数法(DBC)对能量分布图进行分形维数的特征提取,并采用线性判别分析(LDA)对特征向量进行降维处理;最后利用支持向量机(SVM)对局部放电缺陷类型进行分类。为验证所提出算法的有效性,在实验室252 kV GIS局部放电仿真实验平台的模型气室内设置了尖端放电、自由微粒放电、沿面放电和悬浮电极放电4种典型缺陷类型,由特高频传感器采集各类缺陷的局部放电信号,后由该文算法进行分类。实验结果表明,采用该文所提特征提取方法对4种典型缺陷类型的识别准确率超过96%,显著优于传统的基于统计参数的信号特征提取方法。     

变压器局部放电在线监测超高频Hilbert分形天线研究

论述了Hilbert分形天线基本原理,并根据分形天线电磁场理论,提出了应用于变压器局部放电超高频在线监测的Hilbert分形天线优化设计方法。通过仿真计算,研究了几何参数对Hilbert分形天线性能的影响,设计出用于变压器局部放电监测的3阶Hilbert分形天线。通过气隙放电、沿面放电、电晕放电3种典型变压器绝缘缺陷局部放电实验,采用分形天线和脉冲电流传感器对这3种局部放电进行了测量,并分析了分形天线的局部放电测量信号功率谱。实验结果证明该天线能够有效应用于变压器局部放电超高频在线监测。     

Transformer partial discharge signal reconstruction and feature extraction method based on time–frequency matrix

Effectively extracting power transformer partial discharge (PD) signals is of great significance for monitoring the power transformer insulation state. However, practical and effective extraction methods have been lacking. This paper proposes a novel method for the extraction PD signals feature by the analysis of their time–frequency matrix. First, empirical mode decomposition (EMD) is carried out for raw signals to obtain the complete Hilbert time–frequency spectrum. Second, the frequency band partition is carried out. And the component of raw signals on each frequency band is constructed after filtering by a Hilbert–Huang transform (HHT) band‐pass filter. Then the time–frequency matrix is constructed by different frequency band components, and singular value decomposition is carried out. Using its singular value energy spectrum, the PD signal is reconstructed, further realizing feature extraction. Finally, the analysis result from actual examples indicates that this method can effectively extract PD signal feature frequency spectrum, and meanwhile also can eliminate the strong background interference and retain the higher time–frequency resolution. © 2017 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

Evaluation of voltage and current profiles and Joule losses for a half-wavelength power transmission line

Half-wavelength lines (HWLLs) have been studied as an option to be applied to power transmission regarding line lengths around 2500 km for a 60 Hz frequency. The main advantage of this type of transmission line, which has not yet been put in commercial operation in any country, is the elimination of reactive compensation, which contributes to cost reduction if compared to a conventional ac transmission. This paper presents a demonstration of voltage and current magnitude profiles along the line, using phasors and graphic calculations. In addition, an algebraic expression for Joule losses is proposed, to be used in economical evaluation of a HWLL solution.     

Real-time PD identification in diagnosis of GIS using symmetric and asymmetric UHF sensors

A new practical method for real-time insulation diagnosis of gas-insulated switchgear (GIS) has been developed and introduced. A notable technique, which takes the output ratio of a symmetric ultra-high-frequency (UHF) sensor (e.g., a loop electrode) to an asymmetric one (e.g., a conical coupler), makes it possible to immediately identify defects and also to eliminate noises because the output ratio of those UHF sensors strongly depends on the radial position of the GIS. It would be remarkably effective for dc power transmission, intermittent partial discharge (PD), and sequential risk assessment based on each identified PD pulse, which would support condition-based maintenance.     

GIS中电磁波传播特性的试验研究

GIS内部的局部放电会在腔体中激励超高频（UHF）电磁波信号,局部放电信号可通过超高频传感器进行检测。为研究UHF信号在GIS中的传播特性,在GIS内设置了导体尖端和悬浮电位放电模型,内置式传感器的信号与用示波器在盆式绝缘子浇注孔测试到的UHF信号进行比较。试验结果表明,UHF信号在GIS内有一定的衰减,外置式传感器测得的信号比内置式的衰减大。     

基于超高频窄带法的GIS局部放电的研究

为了提高GIS运行的可靠性,笔者简要说明了超高频法检测GIS局部放电的原理,并在实验室以一段220 kV电压等级的GIS母线为试验对象,设计和模拟了GIS中典型的4种局部放电模型,并使用自主研发的超高频窄带检测系统对其局部放电信号进行检测。试验结果表明,该超高频窄带系统能有效测量GIS局部放电信号,同时获得了不同类型缺陷所产生的超高频信号及其对应的特征,为今后GIS局部放电模式识别提供了数值依据。     

Detection of wide-band E-M signals emitted from partial dischargeoccurring in GIS using wavelet transform

Recently, diagnostic techniques have been investigated to detect a partial discharge (PD) associated with a dielectric material defect in a high-voltage electrical apparatus. Gas insulated switchgear (GIS) is an important equipment in a substation, it is highly desirable to measure a partial discharge (PD) occurring in GIS which is a symptom of an insulation breakdown. As it is important to develop a noncontact method for detecting the insulation fault, this paper proposes a new method to detect the wide-band electromagnetic (E-M) wave emitted from PD using the Wavelet transform. The Wavelet transform provides a direct quantitative measure of spectral content, “dynamic spectrum”, in the time-frequency domain. This paper experimentally shows the “dynamic spectrum” of the wide-band E-M wave emitted from PD in the time-frequency domain. This method is shown to be useful for detecting the symptom of the insulation breakdown occurring in GIS