基于Sk-Ku图谱的发电机局部放电数据分析

为了分析发电机的局放严重程度,针对局放的二维相位分布图谱,文中构造了局放的Sk-Ku图谱,并通过两个具体的发电机实例进行了对比分析。分析结果表明,Sk-Ku图谱能有效地表征出局放的严重程度,不同发电机局放严重程度之间具有一定的可比性。局部放电量和放电次数的Sk-Ku图谱均呈现二次曲线的性状,随着局放严重程度的增加,图谱整体有从1、2象限向3、4象限移动的趋势,数据的变化范围出现大幅度的减小。

基于深度学习和多模型融合的局部放电模式识别方法

局部放电与电力设备的绝缘状态息息相关,准确识别局部放电类型对于保障电网运行具有重要意义。文中提出一种基于深度学习和多模型融合的局部放电模式识别方法。首先,设计并搭建开关柜内4类典型局部放电缺陷模型,采集局部放电相位分布(phase resolved partial discharge,PRPD)图谱并建立样本集;其次,搭建基于迁移学习的深度残差网络,对局部放电缺陷进行识别;最后,利用Sugeno模糊积分将深度残差网络(deep residual network,DRN)模型与传统识别模型进行融合。实验结果表明:迁移学习模型相比于无迁移学习模型有着更好的更新能力和泛化性能;融合模型与单一模型相比具有更高的识别准确率。所提方法能够准确识别局部放电缺陷类型,对于电力设备的运维检修具有一定的参考价值。

交流电压下油纸绝缘针板放电特性

为探究油纸绝缘针板放电发展过程和老化对放电特性的影响,在实验室条件下,通过油纸绝缘130℃加速热老化试验,以绝缘纸板聚合度为表征老化程度的特征参量,得到了不同老化阶段的油纸绝缘样品。基于脉冲电流法,测量了交流电压下不同老化状态油纸绝缘针板模型局部放电信号,分析了从起始至预击穿过程中局部放电相位分布模式的幅值分布H(q,φ)谱图,并讨论了油纸绝缘老化对局部放电H(q,φ)谱图、放电量、放电次数和统计参数的影响。研究结果表明:针板电极局部放电H(q,φ)谱图中放电分布在正、负峰值附近,工频正半周的脉冲幅值、个数均分别大于负半周,且正半周的H(q,φ)谱图放电随电压升高呈现"倒V型";平均放电量-相位分布Hqave(φ)正半周的偏斜度Sk+随电压的升高呈下降趋势,且在油纸绝缘样品达到预击穿阶段Sk+变为负值,因此Sk+可用于评估油纸绝缘针板电极模型下的缺陷发展状态;随着油纸绝缘的老化,导致油中老化产物增多,进一步畸变了场强,老化后的油纸绝缘样品正半周局部放电次数明显增多,平均放电量、最大视在放电量增大。

光伏背板用KPK绝缘封装材料局部放电特性研究

随着光伏产业的不断发展,KPK型背板在光伏背板市场中的占有率日益增长。但在高电压情况下,KPK型背板会产生局部放电现象,破坏光伏发电绝缘系统。为此,文章利用脉冲电流法搭建了局部放电实验平台,分别对KPK型背板通电不同时长,通过对实验数据进行处理,绘制局部放电相位分布(PRPD)图谱,分析研究KPK型背板的局部放电特性。这将有助于深入研究光伏背板老化机理,提高光伏系统的使用寿命。