变电站接地网的断点诊断方法

为提高变电站接地网导体断点诊断的效率和精度,提出了通过测量地表磁感应强度的诊断方法。利用变电站接地网频域电磁场计算软件包进行仿真计算,在对仿真计算结果分析的基础上,研制了专用信号激励源,结合变电站实际电磁干扰环境,研制了信号采集、处理系统,基于电磁感应原理探测地表磁场,诊断变电站接地网导体的断点故障,通过仿真计算、模拟地网试验和现场应用,证明了该方法的可行性和诊断定位的准确性。     

测量磁感应强度诊断变电站接地网断点

为有效检测变电站接地网导体断点故障,提出了一种新的诊断方法,即通过接地网的两根上引导体直接注入异频的正弦波激励电流,据电磁感应原理测量地表磁感应强度的分布特征,诊断接地网导体节点与非节点处的断点故障。利用接地网性能分析软件进行的仿真计算论证了方法的可行性。针对变电站实际的电磁干扰环境,设计了专用的检测诊断系统并用实验结果表明其性能满足检测需要。模拟接地网的实验研究表明诊断方法正确,提高了诊断的效率和精度,检测系统可用于工程实际。     

小样本下滚动轴承故障的多源域迁移诊断方法

为了减小神经网络在机械设备故障预示与健康管理(PHM)过程中对大量完备数据的依赖,针对数据稀少情况下的滚动轴承故障诊断问题,提出了一种多源域迁移学习方法。模型采用一维卷积神经网络(1D-CNN),以原始振动信号作为模型的输入,利用两个不同的源域数据依次对模型进行预训练,使用目标域数据对预训练模型进行微调,提高对目标域的识别精度。采用频询实验台实测数据及西储大学数据集,在目标域故障样本不足的情况下分别对模型的分类精度、训练速度、结果稳定性、多源域有效性进行验证,并与卷积神经网络(CNN)、迁移成分分析(TCA)、联合分布适配(JDA)、支持向量机(SVM)的诊断结果进行对比。实验结果表明,在故障数据稀少时,模型能达到较高的分类精度,在目标域样本数量不同的3种情况下,多源域迁移方法分类精度分别达到了97.71%、96.28%、94.18%,并且模型有着较快的收敛速度,较好的稳定性。     

信息融合在接地网断点诊断中的应用

为了提高变电站接地网导体断点故障诊断的效率和精度,提出了一种新的接地网断点诊断方法,即以现有的电网络分析法、电磁感应法的评价指标为证据来源,引入信息融合理论,研究可信度的分配方法、建立信息融合故障诊断模型,将此两个评价指标进行融合,从而实现电力设备多种检测手段的结合,对接地网断点故障进行诊断。给出了接地网断点诊断的实例,其仿真计算和诊断结果表明,与任何单一检测手段相比,故障诊断的可靠性得到了明显提高。     

瞬变电磁法视电阻率成像的接地网断点诊断方法

为了实现变电站接地网断点无损检测,首次提出将瞬变电磁法用于断点诊断的新方法,在地面上施加一个斜阶跃关断的脉冲信号,通过对接地网感应信号的检测,反演计算视电阻率并快速成像,从视电阻率断面图中直观诊断接地网断点故障情况。采用Ansoft Maxwell软件正演计算接地网瞬变电磁响应信号,通过接地网完好与存在断点两种情况的视电阻率成像图对比,说明方法的可行性。在变电站开展接地网断点诊断实验,结果充分论证了方法的有效性,作为一种简便、高效的接地网断点无损检测方法,可用于工程实际。     

基于CNN的Buck-Boost变流器开路故障诊断

针对三电平Buck-Boost变流器开关管与续流二极管开路故障特征耦合问题,根据功率器件开路故障前后的时频特征变化,提出一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的功率器件开路故障检测方法。首先,采用变分模态分解(VMD)算法计算开关模态分量瞬时频率特征,构建变流器输入电流、瞬时频率和电容电压差的特征组合。然后,建立1D-CNN模型并通过Matlab/Simulink仿真数据进行训练。最后,在半实物硬件在环测试平台进行实验验证。实验结果表明,功率器件开路故障会使运行电流瞬时频率发生二倍频突变,通过时频特征数据驱动方法能够准确检测IGBT与续流二极管的开路故障,准确率大于98%,而且时频特征组合具有更高的准确率和工况鲁棒性。     

变电站接地网腐蚀诊断磁场检测系统的设计与应用

对变电站电磁环境测量和接地网进行仿真计算,设计和开发了变电站接地网导体腐蚀诊断的磁场检测系统.通过对接地网的两个上引导体注入异频正弦波激励电流,探测激励电流在地表面上产生的磁感应强度分布,实现了变电站接地网导体的腐蚀状态和断点故障的诊断.现场测试表明,该系统的抗干扰能力、分辨率和测量精度均能满足诊断需要,诊断方法可行,测量系统可靠,提高了诊断的效率.     

基于一维卷积神经网络的联动扫描热成像缺陷自动识别与深度回归

联动扫描热成像(joint scanning thermography, JST)可以用于检测大面积对象的缺陷,但原始热图像缺陷信息模糊且无法实现缺陷定量。针对联动扫描热成像重构后的图像序列,提出了一种基于一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network, 1D-CNN)的缺陷识别和定量方法,以图像序列中像素点对应的一维温度时间序列为网络输入,将缺陷深度作为输出,实现了碳纤维复合材料板中缺陷的自动检测和深度定量。实验结果显示,基于1D-CNN的检测方法准确实现了对缺陷自动检测,其对训练集数据的预测准确率最高可达98.8%,测试集准确率在70%左右,相比传统处理方法取得了更好的效果。     

基于广义回归神经网络的凝汽器故障诊断

凝汽器的运行状态,将直接影响机组运行的安全性与经济性。为了提高凝汽器故障的诊断速度与正确率,利用广义回归神经网络,建立了凝汽器故障的诊断模型(GRNN),经实例测试,验证了诊断模型的有效性。并且,将该诊断模型(GRNN)与其它神经网络诊断模型(Elman、BP)的诊断结果进行了对比,实验表明,利用广义回归神经网络的诊断速度更快,故障的剥离能力较强,更适合于现场故障的诊断。     

基于电磁感应原理的变电站接地网腐蚀诊断方法

为提高变电站接地网腐蚀诊断的效率和精度,提出一种新的诊断方法。基于有限元方法,计算激励电流在地表激发的磁感应强度,通过仿真计算,分析土壤结构对地表磁感应强度的影响;通过接地网的两下引导体直接注入和抽出异频的正弦波激励电流,基于电磁感应原理测量地表磁感应强度分布,诊断网格导体腐蚀变细和断点故障;结合变电站实际的电磁干扰环境,设计磁感应强度测量系统。实验和现场检测结果表明所提方法简便、有效,诊断系统满足测试需要,可用于工程实际。     

变电站接地网电磁诊断法的试验研究

为进一步提高变电站接地网故障诊断的准确性,本文以某实际35 k V变电站接地网为研究对象,通过模拟接地网导体腐蚀、断裂、虚焊等典型故障,对接地网正常与典型故障下的地表电位和磁感应强度进行了测试分析。试验结果表明:接地网导体出现不同故障类型时,地表电位和磁感应强度呈现出不同的变化规律,综合分析接地网的地表电位和磁感应强度可较为准确地实现变电站接地网故障诊断及故障类型识别。接地网存在混合故障时,故障导体地表电位和磁感应强度变化规律与单一故障的情形类似,但变化幅度更大。研究结果可为变电站接地网的故障诊断提供重要依据。     

A magnetic detecting and evaluation method of substation’s grounding grids with break and corrosion

The grounding grid buried in the earth will become a hidden danger to the safety of substations due to some faults of breaks or thinner conductors in corrosion. A novel method to get accurate status of grounding grid was proposed based on measuring magnetic induction intensity. The basic structure of grounding grid without working drawing was concluded, and the positions and the status of faults were diagnosed by this method. The completed detecting system, including hardware device of data measurement, diagnosis, and analysis software, was introduced concisely. The results of simulations and applications show that this method is simple and effective in the practical engineering.     

直流接地极及杆塔接地网附近电磁场的有限元分析

高压直流输电系统处于单极大地回线运行方式时,有很大的直流电流通过直流接地极流入大地,这将造成接地极本身及附近输电杆塔接地网的腐蚀。在理论分析接地极和杆塔接地网电磁场的基础上,应用有限元分析软件COMSOL Multiphysics,以德宝直流输电工程千阳接地极为例,建立了多层大地土壤结构下的直流接地极和杆塔接地网数值模型,添加相关边界条件,进行网格划分处理,计算分析了接地极地表电位分布规律,并对杆塔接地网附近电位及泄漏电流密度进行了研究,结果发现:接地极地表电位沿径向距离逐渐降低;杆塔接地网本体上的电位最高,接地网的射线末端泄漏电流密度最大,射线首端的泄漏电流密度最小,接地网矩形与射线的连接处电流密度有突变。该研究对掌握直流接地极及杆塔接地网周围电场分布情况和腐蚀规律,具有重要的意义。     

基于人工蜂群算法优化支持向量机的接地网腐蚀速率预测模型

为了提高接地网腐蚀速率预测的精确度,在建立预测模型的过程中,首先对接地网进行了基于电网络理论的腐蚀诊断过程,并以经过诊断之后确定的腐蚀支路位置为采样点。考虑到仅以土壤理化性质反映接地网腐蚀速率的局限性,在接地网腐蚀诊断结果的基础上,提出接地网电阻平均增长速率作为预测模型的输入特征量之一。建立了基于人工蜂群优化支持向量机的接地网腐蚀速率预测模型,测试结果显示相对BP神经网络模型和广义回归神经网络模型,所提模型的预测结果精确度和稳定性更高,表明了对于解决接地网腐蚀速率预测问题,所提模型具有良好的适用性。     

应用地表电位诊断接地网故障的试验研究

为有效提高变电站接地网导体故障诊断的准确性,分别以规则形状和不规则形状两种接地网模型为研究对象,通过模拟典型故障,对接地网典型故障下的地表电位分布进行了测试分析。测试结果表明,通过分析接地网的地表电位分布可较为准确地实现变电站接地网导体的故障点位置及故障类型的确定。当接地网存在虚焊、脱焊或腐蚀故障时,故障位置及其相邻导体段的地面电位会呈现不同程度的上升或下降。研究结果可为基于地表电位分布的接地网故障诊断方法提供重要补充。     

变电站接地网暂态建模方法

为提高接地网暂态模型计算效率及建模灵活性,保证其计算精度,基于场路结合思想推导了接地网暂态建模及数值计算方法。该方法有效计及了接地导体间电磁互耦作用,可准确计算接地网不同频率电流及冲击电流作用时的暂态响应。采用该方法对接地网不同频率电流作用下的接地阻抗进行了仿真计算,并对接地网雷电流作用下暂态电位分布进行了计算,绘制了三维电位分布图。经与电磁场模型计算结果及接地网现场暂态电位分布试验结果对比,验证了模型的正确性。