基于局部放电主成分因子向量的油纸绝缘老化状态统计分析

提出一种新的局部放电模式——脉冲相位分布(17RPD)模式特征参数提取方法,用于油纸绝缘老化阶段的判定。通过对油纸绝缘内部气隙模型的加速老化试验,以及老化过程中局部放电信号的定期采集,采用主成分因子分析方法,从传统的PRPD图谱统计特征参量中提取出一组新的局部放电主成分因子向量。新的主成分因子不仅彼此之间完全独立,而且各自具备清晰的物理意义,并最大程度地概括了PRPD图谱所包含的信息。基于不同老化阶段的主成分因子向量聚类分析表明,它对油纸绝缘的老化状态判别结果可以为绝缘状态诊断提供具有重要参考价值的信息。

局部放电的极坐标谱图及模式识别

为了对电缆的局部放电试验结果进行分析,文中提出了一种利用放电信号的脉冲幅值q与相位角φ的余弦和正弦函数乘积绘制极坐标谱图的方法,指出了该谱图的特点。结合3种电缆接头放电模型的试验结果,分析了不同放电类型的谱图特征。提取了极坐标谱图的若干有关分布和对称的特征信息,形成了16维的特征向量,用人工神经网络方法进行了放电的模式识别研究。

基于深度残差网络的GIS局部放电PRPD谱图模式识别

为了研究气体绝缘组合电器(gasinsulatedswitchgear,GIS)局部放电脉冲相位分布(phaseresolvedpartial discharge,PRPD)谱图的模式识别,解决传统的统计参数分析方法识别准确率低的问题,该文提出了一种基于深度残差网络的GIS局部放电PRPD谱图模式识别方法。首先,设计并搭建了GIS中4类典型局部放电缺陷的实验模型并采集实验数据;然后,利用条件生成对抗网络对PRPD谱图训练集进行数据扩充;最后,利用深度残差网络提取每类缺陷的PRPD谱图特征并将其分类。实验结果表明,该方法相较于普通卷积神经网络和统计参数分析方法,其识别准确率有明显提升,最高可达98.75%。研究结果表明所提方法能有效区分出GIS中4类典型的局部放电缺陷类型,在工程实际中有良好的应用前景。

±800kV换流变压器局部放电干扰的旁路监测

交/直流试验电压下的局部放电水平是评估特高压换流变压器绝缘可靠性的关键指标之一,但因外部电磁干扰的影响而经常难以准确判定。针对这一问题,提出局部放电测量干扰的特高频(UHF)旁路监测方法,并将其应用于±800 k V换流变压器的出厂试验中。结果表明,通过UHF检波脉冲的波形特征可准确识别出通讯设备和其他工业设备产生的背景干扰,进一步通过UHF检波信号的相位分布统计特征可准确识别出多种类型交、直流试验电压下包括悬浮电位放电和尖刺放电在内的放电型干扰。结果还证实了通过分析特高频天线阵列获得射频信号的时间差可快速准确地确定放电型干扰源的位置区域。基于监测结果对干扰源进行了有针对性的处理后,被试的±800 k V换流变压器顺利通过了各项局部放电测量试验。研究结果将被进一步应用于换流站现场特高压换流变压器局部放电测量干扰的排查处理。