基于激光检测技术的变压器在线监测系统

    公开(公告)号:CN109724974A

    公开(公告)日:2019-05-07

    申请号:CN201711049075.9

    申请日:2017-10-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于激光检测技术的变压器在线监测系统,旨在提供一种能够通过对变压器油中溶解的故障气体的成分和含量的监测,对变压器早期故障进行预判,从而对变压器进行及时维修,延长变压器的使用寿命并预防灾难性事故的发生的基于激光检测技术的变压器在线监测系统。它包括用于检测变压器油中溶解的故障气体的成分和含量的激光检测传感系统。当激光检测传感系统检测到变压器油中溶解的故障气体的成分为:氢气,甲烷,一氧化碳,乙烯,乙烷和二氧化碳,并且变压器油中溶解的故障气体:氢气,甲烷,一氧化碳,乙烯,乙烷和二氧化碳的含量达到设定值时,则发出油纸绝缘局部放电的故障提示。

    一种变电所现场避雷器不拆一次高压引线的试验连接结构及试验方法

    公开(公告)号:CN104049161A

    公开(公告)日:2014-09-17

    申请号:CN201410212443.7

    申请日:2014-05-20

    Abstract: 一种变电所现场避雷器不拆一次高压引线的试验连接结构及试验方法,所述的避雷器至少由上节避雷器和下节避雷器相互串联而成,所述的试验连接结构包括一串接在上节避雷器和下节避雷器之间连接点的直流高压发生器和在上节避雷器上端接地线和下节避雷器下端接地线,在所述直流高压发生器连接上节避雷器和下节避雷器之间连接点的连接线上串接有一高压端微安表;而在所述下节避雷器的下端接地线上串接有一接地微安表;上述主要用于避雷器下节测量;在进行避雷器上节测量时,所述的下节避雷器的下端与接地微安表之间还串接有一节能支撑起始动作电压的支撑避雷器;它对提高安全生产、提高设备的可靠运行和对提高工作效能有很大的帮助。

    变压器油中气体检测方法
    14.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110132864A

    公开(公告)日:2019-08-16

    申请号:CN201810106719.1

    申请日:2018-02-02

    Abstract: 本发明公开了一种变压器油中气体检测方法,旨在提供一种能跟可靠的分析变压器油中溶解的故障气体的成分和含量的变压器油中气体检测方法。它包括激光光源、气室、光检测器及信号处理电路模块。气室用于存放变压器油中产生的气体;激光光源通过光纤与气室连接;气室通过光纤与光检测器连接;光检测器与信号处理电路模块连接。变压器油中气体检测方法依次包括以下步骤:第一,激光光源通过光纤传输入气室中,进行气室中的探测气体吸收,光强发生衰减;第二,进行气室吸收后的光通过光纤输送至光检测器,通过光检测器进行光电转换;第三,光电转换后的信号输入信号处理电路模块进行信号处理,分析获得气室内的气体成分和浓度。

    变压器在线监测方法
    15.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109725238A

    公开(公告)日:2019-05-07

    申请号:CN201711047352.2

    申请日:2017-10-31

    Abstract: 本发明公开了一种变压器在线监测方法,旨在提供一种能够通过对变压器油中溶解的故障气体的成分和含量的监测,对变压器早期故障进行预判,从而对变压器进行及时维修,延长变压器的使用寿命并预防灾难性事故的发生的变压器在线监测方法。变压器在线监测方法通过实时监测变压器油中溶解的故障气体的成分和含量,对变压器早期故障进行预判;当检测到变压器油中溶解的故障气体的成分为:氢气,甲烷,一氧化碳,乙烯,乙烷和二氧化碳,并且变压器油中溶解的故障气体:氢气,甲烷,一氧化碳,乙烯,乙烷和二氧化碳的含量达到设定值时,则发出油纸绝缘局部放电的故障提示。

    一种变压器油中溶解气体不良数据的识别和处理方法

    公开(公告)号:CN104573321B

    公开(公告)日:2017-12-08

    申请号:CN201410767532.8

    申请日:2014-12-11

    Abstract: 一种变压器油中溶解气体不良数据的识别和处理方法,所述的不良数据主要包括死数据和异常跳变数据,所述不良数据的识别和处理方法包括:a)死数据的识别及处理;b)异常跳变数据的识别是:数据跳变设定的条件是单点数据变化较大,跳变后数据会回归到正常水平,对于数据跳变的计算,主要是确认数据变化幅度阈值;所述异常跳变数据的处理是:基于信号处理中小波去噪原理,对气体浓度值进行滤波处理,其步骤如下:(1)选择一个小波并确定分解的层次,然后对信号进行小波分解计算;(2)对各个分解尺度下的高频系数选择一个合适的阈值进行软阈值量化处理;(3)针对跳变数据即含噪数据,使用小波多尺度分解去噪远离进行去噪。

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