基于小波分析的电力电缆串联谐振耐压试验双端行波故障定位

针对传统定位法面对高压电力电缆难以进行有效故障定位的问题,将行波定位原理与小波分析相结合提出了一种高压电力电缆的故障定位法。通过现场电压等级设计出相应串联谐振耐压试验电源,从而将电缆故障点击穿,结合电场耦合式非接触传感器对行波信号进行采集。为了克服单端定位法的缺陷,对母线上两个监测点所采集到的故障瞬态信号,利用小波母函数来分析不同细节层次的故障信息。根据其能量含量,选择携带故障特征的最佳细节级别。通过对实际现场中高压电力电缆的分析实验表明,所提出的电缆故障定位方法对高压、超高压电缆能够进行有效、可行的故障定位。

利用重复采样技术提高OTDR中ADC量化精度

分析了 ADC在信号、白噪声以及信噪混叠三种情况下量化结果的统计特性和重复采样带来的影响 .针对 OTDR使用中存在信号动态范围大、噪声干扰强的特点 ,提出一种利用叠加在信号上的白噪声和重复采样技术提高其 ADC量化精度的方法 ,可以简化 OTDR电路和运算的复杂程度 .给出了最小采样次数与量化分辨率。

基于EMD的电弧反射电缆故障测距脉冲信号提取方法

电弧反射法(ARM)电缆故障测距脉冲信号受故障电弧电压的干扰,故障反射脉冲不易识别,无法满足故障定位要求。分析了干扰产生的原因和受扰脉冲信号的特性,通过经验模态分解(EMD)分析了受扰脉冲信号的时频分布规律。论证了根据受扰脉冲信号特定时段均值特性可以对脉冲信号和干扰进行分离。据此提出基于受扰脉冲信号特定时段均值特性和EMD滤波的ARM脉冲信号提取算法。该方法不需要预定义信号分解层数和基函数,完全由数据驱动实现,因而具有较好的自适应能力。实测数据处理结果验证了算法的有效性。

基于DRSN的高噪声环境下XLPE电缆故障识别

为对高噪声环境下交联聚乙烯(XLPE)电缆故障进行智能化识别,提出了一种基于深度残差收缩网络的XLPE电缆故障识别方法,该方法将软阈值作为非线性变换层嵌入到网络深层结构中,并引入软注意力机制对软阈值进行加权优化,从而加强深度神经网络从高噪声局部放电信号中特征学习的能力,进而提高电缆故障诊断精度。首先,根据运维、检修经验制作了4种典型的终端故障,并搭建局部放电测试系统,测试得到不同电压等级下局部放电数据,并对其进行加噪处理;然后,通过深度残差收缩网络完成不同噪声环境下故障数据特征提取及分类;最后,与其他故障诊断方法进行对比。结果表明:该方法能够有效地对噪声信号进行抑制,极大地提高了高噪声环境下电缆故障诊断精度,为后续的工程应用提供了切实可行的方法。

TDR法检测电缆接头波形特征

针对风能、光伏等新能源并网需要并网电缆将能源馈入主电网,而两段电缆中间接头长时工作会产生绝缘劣化等问题,准确评估中间接头健康状态对新能源网络稳定运行至关重要。为研究辨别电缆中间接头在低压脉冲反射法下的反射波形,依据TDR(又称低压脉冲反射法)的原理,对电缆中间接头波形的形成过程进行推理分析,利用Simulink对其波形进行仿真计算,得到中间接头的电压反射波形,最后采用电缆故障测距仪的低压脉冲法(即TDR法)测得实际电缆中间接头的反射波形,两者得到的波形特征一致,为自动识别中间接头波形、判断接头制作质量提供理论计算依据。

ZDT—96型电站直流系统接地点探测仪

电站直流系统正负母线对地浮空,如只有一个接地点(绝缘下降),系统可继续运行。但为了防止正负母线同时接地引起严重事故,在出现一个接地点后必须尽快查找、排除故障。目前检测方法大致有手工拉路、利用接地产生的不平衡直流电流、注入交流信号寻迹(幅值法)等三种。拉路法必须使各条支线依次停电,风险大且不能适用多点同时接地故障。不平衡直流电流法需要将正负母线同时穿过一个检测元件(如霍尔传感器),在现场中尤其是故障定点时,大多不能满足要求。