基于电磁层析成像技术的接地网导体异常检测

接地网是维护系统安全、保障运行人员及设备安全的重要环节,对其异常状态的有效检测直接关系到电力系统的安全稳定运行.文中研究了基于电磁层析成像(Electromagnetic Tomography,EMT)技术的接地网导体异常状态检测方法,应用改进Landweber迭代算法基于EMT技术测试系统的感应电压测量结果获取了接地网导体的重建图像,定义了图像相关系数对接地网导体的异常状态进行检测.对某35 kV接地网正常与腐蚀、断裂等典型故障下的分析结果表明,将EMT计算引入接地网导体的异常检测具有一定的可行性,且具有非接触、对接地网导体状态变化敏感等优势,所定义的图像相关系数指标能有效识别接地网导体的异常状态.研究结果可为接地网运行状态的准确评估提供重要依据.     

基于回声状态网络的接地网地表电位计算

现有基于地表电位的接地网故障诊断需要测量大量的现场数据,为在减少现场测试工作量的同时提高接地网地表电位分布计算的准确性,文中提出了基于回声状态网络的接地网地表电位计算方法。首先利用接地网地表电位计算结果对回声状态网络进行训练,然后根据接地网结构对其进行网孔划分,最后使用少量的现场测试数据输入到每个区域的回声状态网络模型来计算得到接地网的整体地表电位分布。计算结果与某接地网模型的试验结果表明,文中所提方法能得到特定网孔处的接地网地表电位分布计算模型,据此可得到较为准确的接地网地表电位分布,从而大幅减少了现场测试工作量。研究结果可为基于地表电位分布的变电站接地网故障诊断提供理论计算依据。     

MOPA脉冲光纤激光清洗电力绝缘子的工艺探索

为了满足多种材质的绝缘子系统应用, 采用自主研发的能量达2mJ的主振荡功率放大器脉冲光纤激光器进行了激光清洗实验。分别进行了玻璃、陶瓷及硅橡胶绝缘子的激光清洗实验验证, 取得了各自的最佳清洗激光参数, 同时分析绝缘子清洗速率、激光脉冲参数与清洗效果的关系。结果表明, 在最高10m/s的激光扫描速率下, 可取得3.4cm2/s的清洗效率, 该激光系统可高效地用于多种材料表面清洁。这一结果对电力绝缘子激光清洗应用提供了重要的参考意义。     

基于RBF神经网络的变压器绕组及铁心振动信号分离研究

对变压器油箱表面混合的绕组和铁心振动信号进行分离,可以提高利用振动信号诊断内部机械状态的准确程度。文中利用径向基(radial basis function,RBF)神经网络以任意精度逼近非线性函数的优点,建立了以混合振动信号频域特征为输入,铁心、绕组源信号频域特征为输出的分离模型,将采集到的振动信号分为训练集和验证集,用训练集对网络进行训练,验证集进行验证,设定训练误差的目标值,当网络迭代到训练误差达到指定精度时,网络训练完成,从而可以利用该网络实现铁心、绕组振动信号的分离。波形相似系数的计算结果表明,分离信号与振动源信号的相似系数高于0.7,分离效果理想。与传统的盲源分离方法相比,基于RBF神经网络的分离方法克服了前者的两个局限性:一个是源信号排列顺序的不确定性,即分离出的铁心和绕组振动信号的排序无法确定;另一个是信号幅值的不确定性,即分离得到信号与源信号波形相似而幅值差距较大。此方法能够更准确地获得绕组和铁心的振动信号,实现对绕组、铁心机械状态的诊断。     

基于BI-GRU改进的Seq2Seq网络的变压器油中溶解气体浓度预测方法

基于门控循环单元(GRU)构建双向多层门控循环单元,并引入编码器-解码器结构搭建Seq2Seq网络模型,通过优化神经元及神经网络结构提取时序数据依赖关系.同时引入注意力机制和Scheduled Sampling算法,自动获取与当前时刻预测输出显著相关的关键输入时间点,提高长时间预测的精度.变压器正常运行状态下的气体浓度...     

大型变压器绕组振动频响特性的试验研究

为更加准确地理解和掌握变压器绕组的振动响应特性,及时发现变压器绕组的故障隐患,以一台110 k V变压器为研究对象,依托所研制的变压器振动频响测试系统,对变压器绕组正常与典型故障下的振动频响特性进行了试验研究,根据箱壁上多个测点处的振动频响曲线,基于信息融合的思想计算分析了变压器绕组融合振动频响曲线的归一化奇异谱熵。试验结果进一步验证了变压器绕组振动频响试验的可重复性。变压器绕组振动频响曲线峰值随频率的增加而增大,且其峰值点随绕组工况不同出现明显偏移。归一化奇异谱熵能够较好地对变压器振动频响曲线进行定量描述,当变压器绕组存在松动或变形等典型故障时,振动频响曲线的归一化奇异谱熵变化率均5%。     

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。     

变电站接地网冲击特性的试验研究

为有效分析变电站接地网的冲击特性,以某35 k V变电站接地网为依托,设计和定制了接地网模型,通过模拟接地网导体变细、断裂和脱焊等典型故障,对不同冲击电流波形及不同注入点时的接地网冲击特性进行了试验研究。试验结果表明:对同一注入点而言,冲击电流波形的波头时间越短,冲击接地电阻越大。当冲击电流波形相同时,电流从接地网边角注入所得冲击接地电阻最大;从接地网中心注入时,冲击接地电阻最小。当接地网存在故障时,冲击接地电阻较正常工况均有所增大,但增大程度与故障类型及冲击电流波形密切相关。研究结果可为接地网设计及准确评估接地网状态提供依据。     

基于随机矩阵理论的状态监测数据关联分析方法

随着大数据技术在电力系统中应用研究的广泛开展,特别是针对设备多参量监测数据的关联分析,亟需新的数学工具对所获取的数据进行高效的数据表征及信息提取。文中采用高维随机矩阵对状态监测数据进行数学表征,并运用随机矩阵理论的特征根谱分析、MP定律、圆环率等理论,对设备状态监测数据进行数据挖掘。在理论方法基础上,文中以输电线路状态监测数据为研究对象,将输电线路电压及其谐波通过高维随机矩阵统一建模,并对其关联信息进行分析和提取。研究结果表明高维随机矩阵表征下的数据分析技术具备对设备状态信息的高度敏感性,适用于对多源数据关联关系的分析,且在设备状态分析应用中具有传统方法所缺乏的直观性与高效性。