平行平板型真空沿面闪络实验系统的放电诊断

为了研究真空沿面闪络实验结果的有效性问题,搭建了1套MHz猝发多脉冲平行平板型真空沿面闪络实验平台。利用示波器记录的电压信号、像普通电荷耦合元件(CCD)和像增强型电荷耦合元件(ICCD)相机记录的光学图像、绝缘体表面放电痕迹、电极表面放电痕迹等信息,对实验系统的高压放电现象进行了综合诊断并对实验系统进行了调试。诊断和调试结果表明:该实验系统在高压运行时除了有绝缘子沿面闪络外,还有绝缘隔板放电、水电阻表面放电、绝缘子体击穿和真空电极击穿等放电现象,这些放电现象用某单一的诊断信息来判断是不容易区分的;改进后的沿面闪络实验系统在圆台形绝缘子实验中仍然有9%的几率发生真空电极击穿。分析认为这是由于在击穿场强较高的沿面闪络实验系统中,真空电极击穿场强与绝缘子的沿面闪络击穿场强处于同一数量级所致,这是击穿场强较高的沿面闪络实验系统中存在的普遍问题。综合各种诊断信息,确认沿面闪络实验结果的有效性对于沿面闪络实验研究是十分必要的。

基于同步压缩小波变换和ResNet的变压器放电故障诊断方法

为实现电力变压器运行状态的智能监测和有效辨识,文中提出一种基于同步压缩小波变换图谱与残差神经网络(ResNet)的变压器放电故障诊断方法。利用同步压缩小波变换技术将采集得到的原始声纹进行相应的时频变换,进而得到不同状态下的时频图谱数据集;然后利用残差神经网络实现电力变压器不同状态的辨识;最后,搭建包含三种电力变压器设备典型放电故障的试验对系统进行模拟测试。试验结果表明:所提方法不仅能够有效表征变压器不同的工作状态,而且辨识精度有显著提升,相比于常规方法提升约10%。

基于卷积网络的GIS局部放电缺陷诊断方法与应用

局部放电检测信号是判断GIS设备是否存在绝缘缺陷的重要判据,变电站复杂电磁信号干扰增加了现场局部放电模式的识别难度,易造成误报。因此提出了一种基于卷积网络的GIS局部放电缺陷诊断方法,将干扰下的检测图谱作为模型识别中的一种输出类型,研究基于VGG-16结构卷积神经网络的局部放电模式识别算法,利用迁移学习对模型参数进行初始化,从构建的变电站GIS设备特高频检测图谱库中抽取样本作为训练集和测试集,通过模型训练得到识别模型。为辅助现场运维,设计基于两层架构的GIS局部放电缺陷诊断和运维系统以及实现流程,应用到某市供电公司GIS运维中,结果表明,GIS局部放电缺陷诊断方法及系统可有效识别出特高频检测图谱中的缺陷类型和干扰,为现场运维决策提供依据,提升现场运维检修效率。

绝缘子表面放电的多物理信号比值演化特征及其诊断方法研究

为了探索局部放电声、光、电信号特征及演化规律,并利用多物理测量手段进行局部放电诊断,本文基于电流脉冲、地电波、超声及光学测量建立了局部放电多物理同步检测试验平台,并以强、弱垂直分量绝缘子沿面放电为例,通过试验研究了其局部放电多物理信号强度比值的演化特征。在此基础上,建立了一种三角比值空间分析方法,得到了各物理信号随电晕时间的演化特征。结果表明:虽然不同模式放电的三角比值散点分布区域不同,但其超声分量均随时间的推移呈现"U"型的演化路径,其演化速度和演化轨迹在放电初期、电晕稳定期和临近击穿期呈现出较大的差异,可作为局部放电危险程度的评判依据。

基于遗传算法优化BP神经网络的GIS设备放电故障诊断

为有效GIS设备放电故障诊断的快速性和准确性,采用近几年出现的遗传算法对BP神经网络进行优化,减少了BP神经网络算法陷入局部最优解的风险,显著增强了BP神经网络的泛化能力和全局寻优能力。对比发现,遗传算法优化后的BP神经网络模型具有比较好的快速性和准确的诊断能力。测试结果表明,遗传算法优化BP神经网络对GIS设备放电故障诊断具有可行性和有效性。

纳秒脉冲放电等离子体助燃技术研究进展

纳秒脉冲放电等离子体辅助燃烧技术应用前景广阔,既可用于发动机点火和火焰稳定,又可降低废气排放、提高燃烧效率。近十年以来,通过设计各类巧妙的等离子体助燃实验,借助先进的光学诊断技术和数值仿真手段,研究人员在纳秒脉冲等离子体与燃烧相互作用机制、各类参数对助燃的影响以及在发动机燃烧室中的应用等方面都取得了不少重大研究成果。鉴于此,在介绍发展历史和技术需求的基础上,分别从助燃原理、实验与应用研究、诊断与仿真技术这3方面对纳秒脉冲等离子体助燃技术进行了综述。其中,根据最核心参数气体压力的大小进行分类,分别对常低压条件和中高压条件下一些具有代表性的实验研究进行了详细分析;并对包括超贫、低温、无焰燃烧及燃烧不稳定控制在内的一批新兴等离子体助燃技术应用方向进行了评述。最后,从纳秒脉冲等离子体助燃技术实用化角度考虑,指出了研究面临的挑战和未来发展的方向。