【摘 要】
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高压套管是支撑电力变压器引出线的重要机构,套管的长期可靠运行对电力变压器的安全工作具有重要价值,但现有检测方法无法及时、可靠、安全地检测套管的潜伏性放电故障。由于特高频技术具有较高的抗干扰能力并且可实现非接触式带电检测,本文通过仿真、试验、实测对基于特高频技术的套管局部放电检测进行了研究,明确了特高频检测套管潜伏性放电故障的可行性,进一步研究了套管内部放电故障的定位以及多类型套管局部放电的分类诊断
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高压套管是支撑电力变压器引出线的重要机构,套管的长期可靠运行对电力变压器的安全工作具有重要价值,但现有检测方法无法及时、可靠、安全地检测套管的潜伏性放电故障。由于特高频技术具有较高的抗干扰能力并且可实现非接触式带电检测,本文通过仿真、试验、实测对基于特高频技术的套管局部放电检测进行了研究,明确了特高频检测套管潜伏性放电故障的可行性,进一步研究了套管内部放电故障的定位以及多类型套管局部放电的分类诊断方法。本文首先建立了变压器套管物理模型,理论计算了特高频电磁波信号在套管波导结构中的传播特性,探明了局部放电的特高频信号的泄漏路径包括套管内电容屏和油道末端;进一步建立35 k V及110 k V油浸式套管全尺寸物理模型,分别设置局部放电波形为高斯脉冲以及实际脉冲进行电磁波仿真,明确了特高频信号传播过程,掌握了特高频信号在套管中的衰减规律,为后续套管局部放电特高频检测试验奠定了理论基础。在实验室搭建35 k V及110 k V套管多类型局部放电试验平台,通过开展测试得到了典型放电故障类型下对应的局部放电相位分布(Phase Resolved Partial Discharge,PRPD)谱图,提取了特高频信号波形的16个时频域特征,通过主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、极端随机树(Extremly-random Trees,ET)算法进行特征提取,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行类型识别及诊断,均达到了约99%的准确率。其中,达到96%以上的准确率时ET只需要选择频谱方差和时域波形的下降时间2个特征,证明所选特征具有代表性,能够在大幅减小数据处理量的同时保证高准确率。进一步地,通过所采集特高频信号的时域波形以实现信号泄漏点的定位计算。针对套管油箱内部放电和电容屏放电故障,根据最小能量法进行信号的时间差提取,采用Chan算法求解定位方程组,明确了特高频信号泄漏路径主要是套管油道,电容屏末端也存在少量信号分布。根据上述算法,在换流站内对换流变压器网侧套管进行了带电检测,判断了现场局部放电信号来源并排除了干扰信号的影响。本文通过对油浸式套管局部放电的特高频检测研究不但实现了外部非接触的带电检测,不但能够诊断不同类型的套管局部放电,实现了对信号泄漏点的定位并且应用于现场检测,完善了现有针对套管非接触式在线/带电监测方法。
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