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公开(公告)号:CN107179488B
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN201710418483.0
申请日:2017-06-06
申请人: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 西安交通大学
摘要: 本发明公开了一种油纸绝缘局部放电试验装置。现有放电试验设备中的油杯往往存在难以抽真空、缺陷模型距离难以确定等问题。本发明采用的技术方案包括:有机玻璃油杯,其顶面连接一有机玻璃上盖,底面连接一金属下底;所述有机玻璃上盖的中心处开有一用于插高压端电极的插入孔,位于插入孔一侧的有机玻璃上盖上开有真空阀孔,该真空阀孔内放置一绝缘材料制成的用于密封的真空塞;所述高压端电极的底端位于绝缘纸板的上方;接地端电极,其上端与金属电极连接,下端与金属下底连接。本发明可以对油杯抽真空,方便在真空环境下研究高压端电极与接地端电极之间的不同距离对金属突出物、气隙、沿面等多种油中绝缘缺陷的局部放电特性的影响。
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公开(公告)号:CN107102244A
公开(公告)日:2017-08-29
申请号:CN201710380145.2
申请日:2017-05-25
申请人: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 西安交通大学 , 国网浙江省电力公司丽水供电公司
IPC分类号: G01R31/12
摘要: 本发明公开了一种GIS特高频局部放电在线监测装置的放电源定位方法。目前,特高频局部放电在线监测装置因其对所检测得到的峰值信号的处理采样率较低,无法利用信号之间时差实现局部放电源位置的精确定位。本发明利用GIS特高频局部放电在线监测装置采集GIS设备的特高频信号;利用高斯平滑滤波方法提取各个特高频信号的包络线;计算各个特高频包络信号的时域累积能量函数,并进行归一化处理;计算各个归一化后的时域累积能量函数曲线的拐点,作为信号能量突增时刻,即信号起始时刻;计算所述各个信号起始时刻之间的差值,利用放电源定位公式计算放电源位置。本发明可以直接利用GIS特高频局部放电在线监测装置的低采样信号进行时差定位。
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公开(公告)号:CN107179488A
公开(公告)日:2017-09-19
申请号:CN201710418483.0
申请日:2017-06-06
申请人: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 西安交通大学
CPC分类号: G01R31/1263 , G01R31/16
摘要: 本发明公开了一种油纸绝缘局部放电试验装置。现有放电试验设备中的油杯往往存在难以抽真空、缺陷模型距离难以确定等问题。本发明采用的技术方案包括:有机玻璃油杯,其顶面连接一有机玻璃上盖,底面连接一金属下底;所述有机玻璃上盖的中心处开有一用于插高压端电极的插入孔,位于插入孔一侧的有机玻璃上盖上开有真空阀孔,该真空阀孔内放置一绝缘材料制成的用于密封的真空塞;所述高压端电极的底端位于绝缘纸板的上方;接地端电极,其上端与金属电极连接,下端与金属下底连接。本发明可以对油杯抽真空,方便在真空环境下研究高压端电极与接地端电极之间的不同距离对金属突出物、气隙、沿面等多种油中绝缘缺陷的局部放电特性的影响。
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公开(公告)号:CN107907799A
公开(公告)日:2018-04-13
申请号:CN201711106430.1
申请日:2017-11-10
申请人: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 西安交通大学
IPC分类号: G01R31/12
CPC分类号: G01R31/1227
摘要: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的局部放电缺陷类型的识别方法及系统。本发明识别方法的步骤包括:A、采集局部放电缺陷类型已知的局部放电信号;B、建立局部放电信息库,其包括若干缺陷类型的局部放电波形信号和相应的缺陷类型;C、搭建用于模式识别的卷积神经网络;D、将局部放电信息库中的波形和相应缺陷类型作为输入量,训练卷积神经网络;E、采集待定缺陷类型的多次局部放电信号;F、将待定缺陷类型的局部放电波形数据输入训练好的卷积神经网络,输出中占比最大的缺陷类型作为最终的缺陷类型。本发明避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程,能更准确地识别缺陷类型,且易于实现。
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公开(公告)号:CN107907799B
公开(公告)日:2020-10-09
申请号:CN201711106430.1
申请日:2017-11-10
申请人: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 西安交通大学
IPC分类号: G01R31/12
摘要: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的局部放电缺陷类型的识别方法及系统。本发明识别方法的步骤包括:A、采集局部放电缺陷类型已知的局部放电信号;B、建立局部放电信息库,其包括若干缺陷类型的局部放电波形信号和相应的缺陷类型;C、搭建用于模式识别的卷积神经网络;D、将局部放电信息库中的波形和相应缺陷类型作为输入量,训练卷积神经网络;E、采集待定缺陷类型的多次局部放电信号;F、将待定缺陷类型的局部放电波形数据输入训练好的卷积神经网络,输出中占比最大的缺陷类型作为最终的缺陷类型。本发明避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程,能更准确地识别缺陷类型,且易于实现。
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公开(公告)号:CN107844638A
公开(公告)日:2018-03-27
申请号:CN201710970438.6
申请日:2017-10-16
申请人: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC分类号: G06F17/50
CPC分类号: G06F17/5009
摘要: 本发明公开了一种开断感性小电流的断路器仿真方法及系统。并联电抗器投切尤其是空母线系统投切时,容易出现截流、电弧复燃和等效截流等现象,进而产生操作过电压,引起母线相间短路、电抗器相间短路以及电抗器匝间绝缘损毁等故障,威胁电气设备安全,影响系统安全运行。本发明应用PSCAD暂态仿真软件,提出了采用截流值Ic、断口介质恢复强度Ud、高频电流熄弧能力ΔI三要素构建的断路器模型,能够模拟开断感性小电流时的断路器截流、复燃、重击穿等暂态现象。本发明解决了35kV电力系统开断并联电抗器时操作过电压的评估问题,能够为过电压抑制措施的选择和后续的改造提供建议,提高了电力系统的安全可靠运行水平。
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公开(公告)号:CN105627904A
公开(公告)日:2016-06-01
申请号:CN201610074512.1
申请日:2016-02-01
申请人: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC分类号: G01B7/16
CPC分类号: G01B7/18
摘要: 本发明公开了一种变压器绕组变形的判定方法,包括:S1:在预设频率范围内,获取变压器绕组当前阻抗扫频曲线和原始阻抗扫频曲线;S2:根据当前阻抗扫频曲线获取各测量点的当前测量数据;S3:根据当前测量数据判断测量点是否为极值点;S4:如果是,则将极值点存储于极值点集中;S5:在极值点集中,判断是否存在连续的极值点;如果存在连续的极值点,进入S6,如果不存在连续的极值点,则进入S8;S6:在极值点集中剔除连续的极值点;S7:对被剔除极值点频率范围内的测量数据进行平滑处理;返回S3;S8:根据极值点集中的极值点进行分析以判定变压器绕组变形的程度。由于,在上述过程中,避免了无效数据的处理,减小了运算的工作量,提高了效率。
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公开(公告)号:CN106844842B
公开(公告)日:2020-03-03
申请号:CN201611158965.9
申请日:2016-12-15
申请人: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC分类号: G06Q10/00 , G06Q50/06 , G06K9/62 , G06F16/245
摘要: 本发明公开了一种应用油色谱监测数据的电力变压器缺陷援例诊断方法。目前,变压器缺陷诊断仍是一项经验性较强的工作;由于缺乏行之有效的数学模型,在实际生产过程中多是基于测量、规程和运行人员的经验判断,诊断效率和准确性都很难有突破。本发明针对油色谱特征气体数据的分布特点提出了归一化超立方映射方法,将油色谱数据映射到可直接应用的超立方空间域中;同时,针对性地提出援例相似度算法和基于计权选举的诊断结果判定方法。本发明解决了电力变压器缺陷诊断问题,提高了诊断的准确性,提升了电网运维部门对油浸式变压器类设备的缺陷和故障的处理能力。
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公开(公告)号:CN105738731B
公开(公告)日:2018-11-23
申请号:CN201610082260.7
申请日:2016-02-05
申请人: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC分类号: G01R31/00
摘要: 本发明提供一种输变电设备在线监测信号处理方法和装置,其中方法包括:获取待处理信号进行小波分解,得到低频小波系数和高频小波系数;检测高频小波系数是否满足正态分布,若是,则对该高频小波系数进行阈值处理,得到处理后高频小波系数,对低频小波系数继续进行小波分解,直至小波分解后得到的高频小波系数不满足正态分布;确定小波分解的次数k,根据第k‑1次小波分解后得到的低频小波系数和第1次至第k‑1次小波分解后得到的所有处理后高频小波系数进行小波重构,得到重构后处理信息。对待处理信号中的噪声和测试误差进行了滤除,尽可能得保留了待处理信息中有效信号,得到的重构后信号能直接用于设备正态的分析,具有重要工程实践意义。
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公开(公告)号:CN105627904B
公开(公告)日:2018-08-07
申请号:CN201610074512.1
申请日:2016-02-01
申请人: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC分类号: G01B7/16
摘要: 本发明公开了种变压器绕组变形的判定方法,包括:S1:在预设频率范围内,获取变压器绕组当前阻抗扫频曲线和原始阻抗扫频曲线;S2:根据当前阻抗扫频曲线获取各测量点的当前测量数据;S3:根据当前测量数据判断测量点是否为极值点;S4:如果是,则将极值点存储于极值点集中;S5:在极值点集中,判断是否存在连续的极值点;如果存在连续的极值点,进入S6,如果不存在连续的极值点,则进入S8;S6:在极值点集中剔除连续的极值点;S7:对被剔除极值点频率范围内的测量数据进行平滑处理;返回S3;S8:根据极值点集中的极值点进行分析以判定变压器绕组变形的程度。由于,在上述过程中,避免了无效数据的处理,减小了运算的工作量,提高了效率。
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