基于内置特高频传感器质量问题导致GIS局部放电典型案例分析

GIS(Geographic Information System,地理信息系统)设备内置特高频(Ultra High Frequency,UHF)传感器是目前监测GIS一次设备内部故障的一种重要手段。当GIS设备发生故障时,为能够及时发现故障并处理,需要在GIS设备中安装在线监测装置。当检测过程中发现GIS一次设备存在局部放电(Partial Discharge)情况时,需结合特高频时差定位法和超声波幅值定位法精确定位缺陷。通过实例验证了内置特高频传感器因质量问题导致局部放电,在检修带电检测工作中具有一定的参考意义。

GIS内置特高频传感器性能参数仿真研究

为了提高气体绝缘组合电器局部放电的检测效果,对内置圆盘型特高频传感器进行了性能参数的仿真研究。通过建立回波损耗参数S11和有效高度的测试仿真模型,分析了传感器圆盘直径、介电常数和短路针距离对性能的影响。结果表明:对于内置式特高频传感器,圆盘半径为75 mm,介电常数维持在3~4之间,短路针距离圆心距离为60 mm左右时,回波损耗和灵敏度达到最优。研究发现,随着圆盘直径增大,传感器的谐振频率和有效高度逐渐降低。同时,介电常数和短路针距离的增加导致谐振频率降低,有效高度增加。

一种新型局部放电特高频传感器性能分析

局部放电现象是电气设备绝缘材料劣化的主要表现形式,研究如何有效地检测局部放电信号以减少电力设备绝缘击穿事故的发生,对电力设备的安全运行具有重要意义。本文针对现有外置式局部放电传感器应用于上海思源气体绝缘全封闭组合电器(GIS)盆式绝缘子存在的问题,研制一种新型天线连接器(AC)型局部放电特高频传感器,并给出其结构设计。实验结果表明,本文设计的传感器的监测带宽、灵敏度等性能优良,能够有效提高局部放电检测的灵敏度,与常规外置式局部放电传感器相比,其检测强度提升了约30dB。

基于等效距离的GIS局部放电特高频定位方法

针对GIS局部放电特高频定位中,传统幅值法误差较大、时差法硬件开销过高等短板,提出了利用信号经过GIS组件结构产生的幅值衰减推导局放源方位的等效距离法。考虑到不同测点排布与噪声干扰对定位的影响,首先对比3~5个邻近测点的信号幅值与波形特征以明确放电区间,进而根据衰减特征值计算出局放源所在组件。设计并集成了对应的软件功能模块,利用车间252 kV GIS断路器间隔与母线进行了数据采集与定位验证实验。结果表明,等效距离法实现了75%的组件级定位精度与95%的亚气室级定位精度,兼顾了准确性、经济性与实用性,有助于工程现场及时探明缺陷、缩小解体范围。

具备局部放电超声波感知功能的PZT基特高频传感技术

针对现场长期无法实现简单、可靠地判断电力设备局部放电(PD)的技术难题,该文基于压电超声波法传感原理和二维平面式特高频传感原理,在前期可行性验证的基础上,采用全向性环形叉指换能器(IDT)电极结构构建了可同时感知PD超声波信号和电磁波信号的锆钛酸铅(PZT)基PD特高频传感器结构,利用COMSOL和HFSS分别构建传感器三维声学和电磁仿真优化模型,获得全面反映复合型传感器超声感知性能的谐振点位移、接收灵敏度及反映高频电磁波感知性能的驻波比(VSWR)参数,并对其进行优化计算。同时分别搭建传感器超声波增益测试平台和PD检测实验平台对传感器性能进行实测。仿真和实验结果表明,该文所设计的PZT基PD特高频传感器在20~200 kHz频带内感知超声波的平均灵敏度为19.6 dB,98 kHz谐振点位移为0.45μm;在0.3~3 GHz频带内感知电磁波的VSWR≤5。该文解决了电力设备PD检测常用的超声波法和特高频法无法利用单一传感器同时感知超声波信号和电磁波信号的问题,为现场电力设备PD的简单、可靠感知提供了新的解决思路。

罐式断路器加装内置式特高频局部放电传感器方法研究

为了提高罐式断路器绝缘状态监测水平,保障设备可靠运行,提出了现场加装内置式特高频局部放电传感器实施方法。首先,通过加装位置选择、传感器选型、密封结构设计、电场仿真计算和安装环境控制,实现内置式特高频局部放电传感器的现场安装;其次,通过密封试验检查加装位置的密封性能;最后,利用真型测试检验传感器的安装效果。结果表明:加装特高频传感器以后,罐式断路器内手孔表面和耦合电极的最大场强为12.45 kV/mm,屏蔽罩的最大场强为18.51 kV/mm,均小于设计许用值;密封结构包扎5 h后定量检漏SF6气体体积分数为8μL/L,小于标准要求值15μL/L;传感器灵敏度满足检测需要,且对外界干扰信号具有一定的抑制作用。运罐式断路器在加装内置式特高频局部放电传感器以后,其绝缘性能、密封性能和检测灵敏度均满足设计要求。研究结果为解决特高频局部放电现场检测提供了一种较为实用高效的方法。

基于S参数的GIS特高频传感器现场校验方法研究

特高频法通过传感器检测GIS设备故障条件下特高频电磁波信号,若传感器灵敏性出现异常,将导致GIS运行稳定性下降。针对此问题,研究基于S参数的GIS特高频传感器现场校验方法。以一个双端口网络描述GIS设备内两个特高频传感器及其间的GIS结构,嵌入S参数网络,通过测量相邻两传感器间的传递函数,检测GIS设备内相同结构位置处特高频传感器的原始单端插入损耗曲线、初始单端插入损耗均值、初始单端插入横向相对误差等,能够获取GIS特高频传感器性能及其布置方式,高精度检测GIS内置特高频传感器在安装条件下与运行条件下的运行态势。实验结果显示:该方法不受注入脉冲宽度影响,可准确校验传感器灵敏性,提升GIS运行稳定性。

特高频局部放电检测在GIS测试中的应用

针对特高频局部放电检测在气体绝缘全封闭组合电器(Gas Insulated Switchgear,GIS)测试中存在的问题,对现场典型案例进行研究,分析相关案例在资料检查、仪器和工具准备、测试点选择、测试操作、典型图谱对比、故障点精准定位等环节中可能出现的问题,提出了特高频局部放电检测要领,提高了局部放电检测的准确性,对保证电网安全运行具有重要意义。

局部放电特高频检测校准的影响因素及其对策研究

局部放电在电气设备运行过程中普遍存在,会给设备绝缘性能带来潜在威胁甚至引发设备故障。特高频(UHF)检测技术在电气设备的实时在线监测中得到了广泛的应用,目的是为了更有效地监控和预防由局部放电引发的潜在风险。但由于影响UHF信号传递函数变化的因素相当复杂,目前还没有达到定量校准的目的,从而在某种程度上制约了UHF检测技术精度与可靠性的提高。为使局部放电特高频检测更加准确可靠,本次研究目的是对影响校准各因素进行深入探究并提出解决措施。

基于分数阶噪声滤波器的特高频局部放电检测抗噪声分析

内置式特高频局部放电检测中存在通信与电磁叠加产生的高频复合噪声,对局部放电信号产生干扰及掩盖,无法获取精准的局部放电波形。因此,结合分数阶噪声滤波器的特点和滤波原理,提出基于分数阶噪声滤波器的内置式特高频局部放电检测噪声控制方法,并通过有限元仿真和试验验证了该方法的有效性、稳定性与可靠性。

基于特高频信号的开关柜局部放电检测与分析

目前,针对开关柜局部放电检测,运行人员在日常检测中常进行TEV、超声、红外等检测,当数据有异常时,会使用特高频检测手段来进行查找。从长期运维工作中发现很多开关柜内部的局部放电,并没有检测到异常的TEV、超声信号,红外检测也一切正常,但总是能检测到异常的特高频放电信号,同时,特高频信号检测在对其他异常信号进行进一步确认和定位中也起到了很大作用,因此在日常检测中就对开关柜进行特高频信号检测与分析非常有必要,文章从开关柜局部放电检测、开关柜的特高频信号检测与分析进行详细说明。

变压器局部放电特高频传感器的研究与应用

作为变压器常见的故障之一,局部放电不仅会影响变压器的性能,还会导致严重的设备损坏。因此,有效的局部放电检测技术对预防变压器故障和保证电网安全运行具有重要意义。特高频传感器具有高灵敏度和宽频带特性,已成为局部放电检测的一种有效工具。旨在探讨特高频传感器在变压器局部放电检测中的应用,并提出一种优化的传感器设计方法,以提高检测效率和准确性。

特高频法的高压开关设备典型局放缺陷及定位分析

本文对特高频法检测的原理及特点进行了介绍,并分析了悬浮放电以及电晕放电这三种缺陷放电,最后通过某220kV的开关设备局部放电案例,对该方法的放电类型进行了验证,确认其定位准确,灵敏度高。

变压器局部放电特高频传感器的研究与应用

针对目前变压器局放传感器灵敏度低、频带窄等问题,采用平面等角螺旋天线设计特高频传感器,采用直线代替指数渐变巴伦,仿真验证螺旋内径、巴伦宽度和高度对天线性能的影响,表明随着平面等角螺旋天线的螺旋内径r0的增加,回波损耗在低频段波动性逐渐变强,频带宽度降低;巴伦端宽度w1对天线回波损耗低频段的稳定性和频带宽度的影响也十分明显;巴伦高度h则主要会影响天线回波损耗高频段的性能,随着巴伦高度的增加,回波损耗呈现先增加后减小的趋势。基于天线仿真优化尺寸,研制了基于法兰安装的变压器局放特高频传感器,利用变压器局部放电模拟系统进行实测,回波损耗S11小于10dB带宽为0.38~3GHz,增益可达3.64dB。结果表明传感器抗干扰能力强,天线性能良好,可用于变压器局部放电在线检测及故障诊断。

GIS局部放电检测天线本体和巴伦共面柔性小型化特高频天线传感器研究

针对变电站气体绝缘组合电器(GIS)绝缘缺陷局部放电(PD)高灵敏监测需求,以及现有刚性基底特高频(UHF)天线传感器内置安装的复杂工艺和内置后存在破坏设备内部电场分布的风险问题,该文提出柔性特高频传感技术。设计了一款柔性UHF螺旋天线传感器,采用正弦波加载的方式以及提高天线本体间隙比的方式实现了天线本体小型化,同时巴伦与天线本体共面,大幅减小了天线整体体积,设计的柔性天线直径为150 mm,较未小型化径向距离缩小了25%。仿真和网分实测结果表明:在610 MHz~3 GHz频带范围内,柔性天线在弯曲半径为0 mm、100 mm、200 mm时的电压驻波比(VSWR)≤3.5;在790 MHz~1.8 GHz频段内VSWR≤2。最后利用搭建GIS典型缺陷局部放电模拟试验平台对设计的柔性天线进行PD检测性能实测。结果表明,设计的柔性天线在不同弯曲程度下均能有效检测到PD信号,具有较高的信噪比。

基于脉冲触发和锁峰采样的低成本特高频局部放电采样系统设计

特高频(UHF)局部放电传感器的高灵敏度和优越抗干扰能力,使其成为电力设备绝缘诊断的重要局放传感器之一,在变压器、GIS等多种场合得到成功应用。传统的降频采样技术将千兆赫兹的特高频信号降频至几十兆赫兹的包络检波信号,仍需百兆赫兹级的采样电路以确保对峰值及其相位信息的准确测量,较高的硬件成本限制了该技术在配网应用领域的推广与普及。提出了一种低成本特高频局放采样电路设计方案,该方案设计了一套基于特有的脉冲触发和峰值保持技术,在与传统降频检波技术相配合的情况下,利用FPGA编写的触发及控制逻辑,实现了在几兆赫兹采样频率情况下的精确局放信号采样,并且,其中滤波器的设计不仅能够降低监测频率外的干扰,亦可以抑制特高频段内手机信号的干扰。测试结果表明,该套采样电路可实现250ns的脉冲分辨率,局放脉冲采样误差优于1.5dBm,小信号局放漏检率可低至5%,在低成本前提下完全满足监测需求,精度远高于同类产品。

SF_(6)及SF_(6)故障分解气体与局部放电柔性特高频天线传感器基底相容性实验研究

采用柔性内置特高频(UHF)天线传感器是解决气体绝缘组合电器(GIS)内部潜伏性局部放电(PD)绝缘缺陷微弱高频电磁波信号感知的有效方法,而柔性UHF天线传感器基底材料和SF_(6)及其故障分解气体之间的相容是实现柔性UHF天线传感器内置于GIS的关键。基于此,该文通过搭建SF_(6)及其故障分解气体与PD柔性UHF天线传感器基底相容性实验平台,结合GIS实际运行环境温度,开展了多种常用PD柔性UHF天线传感器基底材料与SF_(6)及其故障分解气体相容性实验研究,利用傅里叶变换红外光谱仪、气相色谱质谱联用仪、扫描电镜、X射线光电子能谱仪分别从SF_(6)气体成分侧、柔性基底表面形貌及元素变化情况侧进行测试分析。实验发现,聚酰亚胺(PI)、聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)和聚二甲基硅氧烷(PDMS)三种常用PD柔性UHF天线传感器基底材料均不会对SF_(6)气体成分造成影响;常用的PI柔性UHF天线传感器基底会与SF_(6)故障分解气体中的SOF_(2)发生反应,导致SOF_(2)含量明显减少;PET在纯SF_(6)最高允许运行温度110℃条件下会发生轻微氧化;PI、PET两种PD柔性UHF天线传感器基底表面均会生成较多的含氟化合物;在研制柔性UHF天线传感器时宜选用PDMS基底。研究成果对GIS柔性内置UHF天线传感器的设计和应用具有重要的参考价值。

局部放电特高频检测在GIS设备维护中的应用

GIS设备随着运行年限增加,内部原生绝缘缺陷会逐步显现,利用局部放电特高频检测技术能够及时发现GIS设备的部分早期缺陷。以某电厂500 kV升压站已运行近30年的GIS设备为对象,使用特高频检测技术对其进行局部放电带电测试检查,发现500 kV第五串5051断路器间隔B相气室存在异常局放信号。通过分析计算异常局放信号,判断异常局放信号源位于该间隔的支撑绝缘子处。后期停电检修中,确认5051断路器间隔B相气室支撑绝缘子存在缺陷。局部放电特高频检测技术的应用,极大地提高了GIS设备安全运行水平。

基于特高频法的压缩机电气设备预防性维修的研究与应用

介绍了川气东送管道基于特高频法的压缩机电气设备预防性维修的基本方式以及相关实施验证案例,对压缩机电气设备进行预防性维修,尽量减少使用救火式压缩机故障检修方式,从而保证川气东送管道压缩机的安全平稳运行。

基于特高频和CNN-LSTM-Attention算法的高压电缆故障诊断方法

随着高压电缆的加速发展和老化,由局部放电(partial discharge,PD)引起的故障问题亟须解决。为此,提出了一种基于特高频(UHF)局放技术与CNN-LSTM-Attention算法的高压电缆故障在线智能诊断方法。首先,对高压电缆的PD产生机理,以及UHF局放技术的实现过程进行描述。其次,利用巴特沃斯(Butterworth)对PD信号进行高通滤波,采用小波变换对信号进行去噪,IPLR算法对PD信号进行降维处理,进而实现特征量的准确提取。最后,建立由CNN-LSTM-Attention算法构成的智能诊断模型。模型中卷积层(CNN)提取轮廓特征,长短期记忆层(LSTM)提取信号时序特征,注意力层(Attention)学习信号重要时序部分。通过实际数据仿真表明:相比传统神经网络方法,CNN-LSTM-Attention神经网络检测方法能够准确识别高采样率的异常放电信号特征,且故障识别准确率明显提高。