CN104950233A - 基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法 - Google Patents
基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104950233A CN104950233A CN201510340932.5A CN201510340932A CN104950233A CN 104950233 A CN104950233 A CN 104950233A CN 201510340932 A CN201510340932 A CN 201510340932A CN 104950233 A CN104950233 A CN 104950233A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- partial discharge
- source
- switchgear
- inverse problem
- switch cabinet
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Testing Relating To Insulation (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,以超高频信号为检测对象,建立开关柜局部放电源重构的逆问题模型,结合了模拟退火智能优化算法对该逆问题进行求解,考虑了开关柜内部复杂的结构和繁多的元件及布局等因素对超高频信号传播过程中的折反射、衰减等作用的影响,通过开关柜时域有限差分计算模型对超高频信号进行求解。本发明所达到的有益效果:实现对开关柜内部各类局部放电源进行准确定位和重构的综合检测方法,并最终得到开关柜局放电量,放电源位置,以及放电电流幅值、脉宽、方向等放电源的全信息参数,为开关柜局部放电的检测和评估提供有力的方法和技术手段。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,属于电力设备状态监测技术领域。
背景技术
高压开关柜广泛应用于输、配电网领域,其安全运行直接关系到整个电网的安全和电力系统对用户的供电质量,是电力系统中最重要的电气设备之一。开关柜设备局部放电量的大小,是评价该类设备健康状态是否良好的关键指标。开关柜局部放电源的定位与重构,对及早发现开关柜设备绝缘隐患,保障开关柜设备运行安全具有重要作用。在设备制造、运输以及运行过程中,开关柜内部不可避免会产生绝缘缺陷并引发局部放电,严重影响开关柜的可靠运行。因此,局部放电源的分析与诊断一直是开关柜状态评估的重要内容,能够为制定合理的开关柜维护与检修策略提供参考依据。
准确检测并评估开关柜局部放电位置、放电类型和发展程度,可有效减少设备维护成本,实现设备故障预判,针对性制定设备检修策略。但由于开关柜结构复杂,内部元件种类多样、数量繁多,局部放电信号在开关柜内部传播过程中存在不同程度的折射、反射、衍射,造成信号畸变、衰减,对开关柜局部放电检测与诊断技术带来极大挑战。如何排除开关柜内部复杂的结构、元件对检测信号带来的畸变、衰减等的干扰,是目前开关柜局部放电源的准确定位与检测的关键难点。一方面由于开关柜结构复杂,传统的基于时差法的局部放电源定位方法,无法考虑到超高频信号在开关柜内部的折反射及散射,导致局放源定位精度不高。另一方面,传统的基于模拟退火或者其他智能优化方法用于逆问题重构时,对重构参数的初始值较为敏感,不恰当的初始值往往会大大增加重构算法的计算负担和收敛速度,甚至会导致重构算法的不收敛。
发明内容
为解决现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构的新方法,通过构建新的模型,综合考虑超高频信号传播过程中的折反射、衰减等干扰作用的影响,为开关柜局部放电的检测和评估提供有力的方法和技术手段。
为了实现上述目标,本发明采用如下的技术方案:
一种基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,以开关柜局部放电源产生的超高频信号作为检测对象,其特征是,包括如下步骤:
1)将4只为一组的超高频传感器预安装于待检测开关柜的独立封闭隔室内不同室壁的位置处,并通过超高频信号放大器连接到示波器,测量得到4只超高频传感器接收到的超高频信号波形的幅值—时间序列Ui(t),以及对应的到达时刻Ti,i=1,2,3,4;
2)根据每组超高频传感器的安装位置以及Ti对开关柜局部放电源进行初步定位,将定位结果作为初始值输入到开关柜局部放电源重构的计算过程中;
3)构建开关柜FDTD计算模型,包括开关柜本体结构的FDTD模型、超高频传感器模型和局部放电源模型;
4)建立开关柜局部放电源重构的逆问题求解模型,并结合时域有限差分法和模拟退火智能优化算法将开关柜局部放电源重构逆问题转换为对局部放电源参数的寻优问题进行求解;
5)根据开关柜局部放电源重构结果求取局部放电的放电量。
前述的基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,其特征是:所述开关柜局部放电源采用时变电偶极子辐射模型,式中为电偶极矩,q(t)为局部放电量,为放电间隙位移矢量。
前述的基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,其特征是:所述步骤1)中,所述开关柜带检测的独立封闭隔室采用六面金属室壁封闭的隔室,每一个待测隔室安装一组超高频传感器;所述超高频传感器均具有相同的信号响应参数、频率响应范围包含于300M~3GHz的开关柜局放产生的超高频信号频带范围、频带宽度>100MHz、下限截止频率>300MHz、电压驻波比<2、回波损耗<30dB;所述每组超高频传感器分散安装于每个待测隔室的不同室壁处,且保证4只传感器的检测范围能够完全覆盖该隔室内部的所有空间位置。
前述的基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,其特征是:所述步骤2)中,开关柜局部放电源初步定位以其中一只超高频传感器接收到的信号为参考,分别计算另外三个传感器信号与参考信号的时差Δti=Ti-Tref,(i=1,2,3),Tref为示波器测量的参考信号的到达时刻;根据超高频信号到达传感器的时差求解局部放电源位置P(x0,y0,z0),即求解方程组:
式中:Sref(xref,yref,zref)表示参考传感器位置;Sensori(xi,yi,zi)表示第i个传感器位置,(i=1,2,3);c为电磁波传播速度3×108m/s。
前述的基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,其特征是:所述步骤3)中,局部放电源模型为时变线脉冲电流元模型,式中 为局部放电的电流方向矢量;超高频传感器模型的设置与实际待测开关柜中预安装的超高频传感器的信号响应参数、安装位置、传感器指向、传感器接收面积相一致;开关柜FDTD计算模型与实际待测开关柜的结构、几何尺寸、内部元件布局相一致。
前述的基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,其特征是:所述步骤4)通过超高频传感器测量得到的开关柜局部放电的超高频信号对局部放电源的位置、幅值、方向、波形形状进行反演,具体包括如下步骤:
41)定义I、U为希尔伯特(Hilbert)空间,K:I→U为正算子,逆问题对应的映射关系具有如下形式:
s为时变线电流元的局放模型的表征参数,包括位置、幅值、波形形状和方向;
I为开关柜局部放电源的放电脉冲电流;
U为通过超高频传感器测量到的开关柜局部放电辐射的超高频信号;
Ui(t)为第i个传感器位置Sensori(xi,yi,zi)处的超高频传感器测量值;
42)利用智能优化算法求解逆问题的目标函数:
Λ={s1,s2,…,sn}为s的可行域;
43)求解开关柜局部放电源重构的最优化问题,即寻求参数的最优解使其满足 U表示Ui的可行域。
前述的基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,其特征是:所述步骤41)中,时域有限差分法对开关柜FDTD计算模型进行求解计算,得到每组超高频传感器上的接收信号K·I(t,si)=Ui(t,si),i=1,2,3,4。
前述的基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,其特征是:所述步骤41)中,开关柜局部放电源的幅值、方向、波形形状三个表征参数通过如下步骤得到具体实现:利用高斯脉冲函数组拟合开关柜局部放电源的过程产生的时变线脉冲电流I(t),其中,Ai为脉冲电流幅值;τi为脉冲宽度;t0i为脉冲电流峰值时刻;n为脉冲电流峰值个数,一般取3或4或5或6;为单位方向矢量,满足表征参数s具有如下形式:s=(Ai,τi,[x0,y0,z0],[xr,yr,zr]),i=1,2,…,n;[x0,y0,z0]为开关柜局部放电源三维空间位置坐标;[xr,yr,zr]为开关柜局部放电源方向矢量的三维空间坐标。
前述的基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,其特征是:所述步骤43)中,逆问题求解模型结合模拟退火算法对参数s1在可行域Λ={s1,s2,…,sn}中进行随机搜索,并调用FDTD算法计算得到目标函数值,直到重构结果满足误差率3%的求解精度要求。
前述的基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,其特征是:所述步骤5)中,通过开关柜局放源重构得到的局放电流源在时域进行积分得到电偶极子辐射模型参数进而得到局部放电的放电量。
本发明所达到的有益效果:本方法以超高频信号为检测对象,建立开关柜局部放电源重构的逆问题模型,结合了模拟退火智能优化算法对该逆问题进行求解,考虑了开关柜内部复杂的结构和繁多的元件及布局等因素对超高频信号传播过程中的折反射、衰减等作用的影响,通过开关柜时域有限差分计算模型对超高频信号进行求解,实现对开关柜内部各类局部放电源进行准确定位和重构的综合检测方法,并最终得到开关柜局放电量,放电源位置,以及放电电流幅值、脉宽、方向等放电源的全信息参数,为开关柜局部放电的检测和评估提供有力的方法和技术手段。
附图说明
图1是本发明中所采用的时变电偶极子辐射模型示意图;
图2是本发明中采用的超高频传感器对开关柜超高频信号测量的系统示意图;
图3是本发明的算法整体结构组织示意图;
图4是本发明的开关柜局放源重构算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本发明的保护范围。
参见图1,本发明中所采用的开关柜局部放电源模型为时变电偶极子辐射模型。时变电偶极子辐射模型由相距为l带有等量异号时变电荷Q(t)的电偶极子构成,由于时变电荷在沿着偶极矩方向产生的时变线电流元I(t)并对外辐射电磁波。开关柜产生局部放电时放电通道非常狭小,产生局放线脉冲电流并向周围空间辐射超高频电磁波信号。
通过高斯脉冲函数对时变线电流元波形和参数进行拟合,并利用时域有限差分法方法计算能够得到该放电脉冲产生的超高频电磁波在空间各个位置点处的电场强度E(t)和磁场强度H(t)。
超高频天线传感器能够感应其安装点处的信号并输出感应电压信号U(t)=k·E(t),其中k是由超高频传感器的感应参数、安装位置决定的感应系数常量。通过时变电偶极子辐射模型和超高频传感器建立了开关柜局部放电源与测量的电压信号之间的相互关联关系。
参见图2,采用的超高频传感器对开关柜超高频信号测量的系统示意图。对于处在P(x0,y0,z0)位置的局部放电源在放电过程中产生陡度很大,脉宽很窄的放电脉冲电流进而向周围空间辐射出超高频电磁波信号,将一组超高频传感器安装于开关柜待测隔室内的不同空间位置S(xi,yi,zi)上,i=1,2,…,4,对局放源辐射出的超高频信号进行测量,并通过超高频同轴信号线缆经过信号放大器对信号放大后接入示波器进行捕捉和测量,最终获得时变电压信号形式的得到的超高频信号波形Ui(t)。
参见图3,本发明的算法整体流程图,主要包括开关柜局部放电辐射的超高频信号的测量、局放源定位和局放源参数重构三个环节。
将一组超高频传感器预安装于开关柜待测隔室的四个隔板处的位置,对该隔室内部的局部放电辐射的超高频信号进行测量,超高频传感器通过等长的超高频屏蔽信号线连接到示波器,得到开关柜内部实际局部放电产生的超高频信号波形的幅值—时间序列Ui(t),以及对应的到达时刻Ti,i=1,2,3,4。
开关柜局部放电源的位置由源的空间三维坐标(x0,y0,z0)唯一确定。通过预安装的一组(4只)超高频传感器并以某一只传感器为参考得到局放源产生的超高频信号传播到每只传感器的三个时差参量Δti=Ti-Tref,预安装的超高频传感器空间位置已知且唯一确定,进而得到方程组:
上述方程组包含三个方程和三个位置量,对该方程进行求解得到局放源空间位置P(x0,y0,z0),实现对开关柜局部放电源的初步定位。
在局放源已经初步定位的条件下,待重构的开关柜局部放电源参数描述为:s=(Ai,τi,[x0,y0,z0],[xr,yr,zr]),i=1,2,…,n,即开关柜局部放电脉冲电流位置、幅值、方向、波形形状这四个参量能够唯一确定和描述。
基于场源逆问题的开关柜局部放电源重构也就是通过一定的智能寻优算法搜寻上述参量在目标函数控制下的全局最优解。
按照先利用时差法初步定位再重构的顺序,一方面由于基于时差法的局放源定位没能考虑到超高频信号在开关柜内部传播过程中的折反射、衍射以及衰减等作用的影响,另一方面由于开关柜空间位置的搜索域一般很大,而且应用只能优化算法进行重构时,局放源位置有时候需要对整个开关柜内部空间进行搜索才能得到全局最优解。采用先定位后重构的方法相较于直接重构的方式避免了更多未知的重构参量的引入,降低了重构的复杂度和难度,以局放源初步定位结果作为基于模拟退火智能优化算法和时域有限差分法重构算法的初始输入参量,能够有效降低重构算法的计算负担和不收敛风险,加快其收敛速度。
根据开关柜结构尺寸、超高频传感器预安装位置和局放源初步定位结果建立开关柜局放源计算的FDTD模型并进行计算,能够充分考虑开关柜内部复杂的空间结构、布局和繁多的元件对超高频信号在开关柜内部传播过程中的折射、反射、衍射以及衰减等干扰的影响,得到超高频传感器接收信号U(t)的计算值Uη(t)。结合模拟退火智能优化算法算法,对待重构的局放源参数进行全局搜索,对于每一个重构参数的随机搜索,调用时域有限差分法计算模块对超高频信号进行计算,与实际测量得到的超高频信号进行比较并求取误差,直到计算结果满足误差要求,最终输出局放源参数的重构结果。
参见图4,本发明中基于时域有限差分法和模拟退火智能优化算法的开关柜局放源重构算法流程图。模拟退火智能优化算法包括三函数两准则,即状态产生函数、状态接收函数、温度更新函数、内循环终止准则和外循环终止准则,这些重要环节不仅会影响模拟退火算法性能,而且决定了计算结果的正确性。与此同时,初始温度的设定也会对模拟退火算法计算效果产生一定影响。对于上述关键环节,模拟退火智能优化算法反演求解算法设计如下:
1)状态产生函数
设计状态产生函数的原则是:尽量保证产生的候选解遍布全部空间。通常,状态产生函数由两部分组成,即产生候选解的方式和候选解产生的概率分布。本发明构造状态产生函数为:
temp_S=S+ξ·rand,这里temp_S表示新产生的s参量的值,其中s参量就是41)中局放电流源模型的表征参量;S表示s参量的当前值;ξ是一个常数,具体值根据所计算的问题有不同的设置;rand表示产生范围在0~1以内的随机数。
2)状态接受函数
状态接受函数是模拟退火算法中的最关键因素,设计状态接受概率应该遵循以下原则:
a.在固定温度下,接受使目标函数值下降的候选解的概率要大于使目标值上升的候选解的概率;
b.随温度的下降,接受使目标函数值上升解的概率要逐渐减小;
c.当温度趋于零时,只能接受目标函数值下降的解。
因此,构造模拟退火的能量差为
ΔE=temp_E(s)-E(s)
同时,根据蒙特卡罗准则,以exp(-ΔE/t)的概率接收新解temp_S作为当前解S=temp_S,t为当前的温度值。
3)初始温度
初始温度值的设定会影响到算法运算初期对目标函数新解的接受程度。在实际应用中,初始温度一般需要经过对数据的测试进行多次调整以寻求较优值。这里以初值的计算误差的数量级在1.0×10-2,选取T0=0.8作为算法计算的温度初值为例进行说明:T0=0.8,温度搜索范围为[0.8,1.0×10-5]。考虑到初值的计算误差的数量级在1.0×10-2,由蒙特卡罗准则,以概率exp(-ΔE/t)接收新解temp_S作为当前解S=temp_S的概率在0.5左右,这时不会出现盲目的接受新解的情况。
4)温度更新函数
温度更新函数,即温度的下降方式,用于在外循环中修改温度值,主要降温方式包括:等步长温度更新函数、线性温度更新函数、指数温度更新函数等。本专利采用一种启发式的温度更新函数为例进行说明,则降温过程描述为:
Tk为第k次降温后的温度;k为当前计算的循环次数;m为温度控制系数。
5)内循环的终止条件
内循环的终止条件决定了在不同温度下能够产生的候选解的数量,本专利选取非时齐模拟退火算法,内循环的终止条件为在每一个温度下计算次数达到固定次数即终止一次内循环。考虑计算时间,内循环在计算次数达到500次时终止。
(6)外循环终止准则
外循环终止的条件为:①达到设置的终止温度阈值ψ=1.0×10-5;②满足评价函数相对误差ε<5%。只要满足其中一个条件,计算即结束。其中相对误差描述为:Ui(t)为第i个传感器测量信号值;为根据前述的方法和参量计算得到的第i个传感器信号的计算值;ε为相对误差。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,以开关柜局部放电源产生的超高频信号作为检测对象,其特征是,包括如下步骤:
1)将4只为一组的超高频传感器预安装于待检测开关柜的独立封闭隔室内不同室壁的位置处,并通过超高频信号放大器连接到示波器,测量得到4只超高频传感器接收到的超高频信号波形的幅值—时间序列Ui(t),以及对应的到达时刻Ti,i=1,2,3,4;
2)根据每组超高频传感器的安装位置以及Ti对开关柜局部放电源进行初步定位,将定位结果作为初始值输入到开关柜局部放电源重构的计算过程中;
3)构建开关柜FDTD计算模型,包括开关柜本体结构的FDTD模型、超高频传感器模型和局部放电源模型;
4)建立开关柜局部放电源重构的逆问题求解模型,并结合时域有限差分法和模拟退火智能优化算法将开关柜局部放电源重构逆问题转换为对局部放电源参数的寻优问题进行求解;
5)根据开关柜局部放电源重构结果求取局部放电的放电量。
2.根据权利要求1所述的基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,其特征是:所述开关柜局部放电源采用时变电偶极子辐射模型,式中为电偶极矩,q(t)为局部放电量,为放电间隙位移矢量。
3.根据权利要求1所述的基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,其特征是:所述步骤1)中,所述开关柜带检测的独立封闭隔室采用六面金属室壁封闭的隔室,每一个待测隔室安装一组超高频传感器;所述超高频传感器均具有相同的信号响应参数、频率响应范围包含于300M~3GHz的开关柜局放产生的超高频信号频带范围、频带宽度>100MHz、下限截止频率>300MHz、电压驻波比<2、回波损耗<30dB;所述每组超高频传感器分散安装于每个待测隔室的不同室壁处,且保证4只传感器的检测范围能够完全覆盖该隔室内部的所有空间位置。
4.根据权利要求1所述的基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,其特征是:所述步骤2)中,开关柜局部放电源初步定位以其中一只超高频传感器接收到的信号为参考,分别计算另外三个传感器信号与参考信号的时差Δti=Ti-Tref,(i=1,2,3),Tref为示波器测量的参考信号的到达时刻;根据超高频信号到达传感器的时差求解局部放电源位置P(x0,y0,z0),即求解方程组:
式中:Sref(xref,yref,zref)表示参考传感器位置;Sensori(xi,yi,zi)表示第i个传感器位置,(i=1,2,3);c为电磁波传播速度3×108m/s。
5.根据权利要求1所述的基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,其特征是:所述步骤3)中,局部放电源模型为时变线脉冲电流元模型,式中 为局部放电的电流方向矢量;超高频传感器模型的设置与实际待测开关柜中预安装的超高频传感器的信号响应参数、安装位置、传感器指向、传感器接收面积相一致;所述开关柜FDTD计算模型与实际待测开关柜的结构、几何尺寸、内部元件布局相一致。
6.根据权利要求1所述的基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,其特征是:所述步骤4)通过超高频传感器测量得到的开关柜局部放电的超高频信号对局部放电源的位置、幅值、方向、波形形状进行反演,具体包括如下步骤:
41)定义I、U为希尔伯特(Hilbert)空间,K:I→U为正算子,逆问题对应的映射关系具有如下形式:
s为时变线电流元的局放模型的表征参数,包括位置、幅值、波形形状和方向;
I为开关柜局部放电源的放电脉冲电流;
U为通过超高频传感器测量到的开关柜局部放电辐射的超高频信号;
Ui(t)为第i个传感器位置Sensori(xi,yi,zi)处的超高频传感器测量值;
42)利用智能优化算法求解逆问题的目标函数:
Λ={s1,s2,…,sn}为s的可行域;Si表示时变线电流元的局放模型的表征参数,包括位置、幅值、波形形状和方向。
43)求解开关柜局部放电源重构的最优化问题,即寻求参数的最优解使其满足 U表示Ui的可行域。
7.根据权利要求6所述的基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,其特征是:所述步骤41)中,时域有限差分法对开关柜FDTD计算模型进行求解计算,得到每组超高频传感器上的接收信号K·I(t,si)=Ui(t,si),i=1,2,3,4。
8.根据权利要求6所述的基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,其特征是:所述步骤41)中,开关柜局部放电源的幅值、方向、波形形状三个表征参数通过如下步骤得到具体实现:
利用高斯脉冲函数组拟合开关柜局部放电源的过程产生的时变线脉冲电流I(t),其中,Ai为脉冲电流幅值;τi为脉冲宽度;t0i为脉冲电流峰值时刻;n为脉冲电流峰值个数,一般取3或4或5或6;为单位方向矢量,满足
表征参数s具有如下形式:s=(Ai,τi,[x0,y0,z0],[xr,yr,zr]),i=1,2,…,n;
[x0,y0,z0]为开关柜局部放电源三维空间位置坐标;
[xr,yr,zr]为开关柜局部放电源方向矢量的三维空间坐标。
9.根据权利要求6所述的基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,其特征是:所述步骤43)中,逆问题求解模型结合模拟退火算法对参数s1在可行域Λ={s1,s2,…,sn}中进行随机搜索,并调用FDTD算法计算得到目标函数值,直到重构结果满足误差率3%的求解精度要求。
10.根据权利要求1所述的基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法,其特征是:所述步骤5)中,通过开关柜局放源重构得到的局放电流源在时域进行积分得到电偶极子辐射模型参数进而得到局部放电的放电量。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510340932.5A CN104950233B (zh) | 2015-06-18 | 2015-06-18 | 基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510340932.5A CN104950233B (zh) | 2015-06-18 | 2015-06-18 | 基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104950233A true CN104950233A (zh) | 2015-09-30 |
CN104950233B CN104950233B (zh) | 2017-09-01 |
Family
ID=54165034
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510340932.5A Active CN104950233B (zh) | 2015-06-18 | 2015-06-18 | 基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104950233B (zh) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106353648A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-01-25 | 浙江新图维电子科技有限公司 | 一种综合的局放监测装置及方法 |
CN106405351A (zh) * | 2016-11-03 | 2017-02-15 | 合肥华义电气科技有限公司 | 一种开关柜局部放电检测系统 |
CN107817425A (zh) * | 2017-10-11 | 2018-03-20 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 输电线路真伪放电源辨识方法与探测系统 |
CN110837041A (zh) * | 2018-08-16 | 2020-02-25 | 平高集团有限公司 | 一种高压开关通流故障的反演方法及装置 |
CN113238125A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-08-10 | 中国矿业大学 | 一种磁矢量分布场重构与电缆局部放电定位方法 |
CN114113941A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-03-01 | 国网重庆市电力公司电力科学研究院 | 一种宽频带脉冲源电路及变压器绕组变形检测装置 |
CN114325275A (zh) * | 2022-02-07 | 2022-04-12 | 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 | 利用信道模型实现路径反演的站域局放定位方法及系统 |
CN116362316A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-06-30 | 成都阿加犀智能科技有限公司 | 一种模型转换方法、装置、存储介质及电子设备 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6255808B1 (en) * | 1997-07-31 | 2001-07-03 | Siemens Aktiengesellschaft | Device for measuring partial discharge in gas-insulated high voltage facilities, the device having a HF sensor and UHF sensor |
JP2003043094A (ja) * | 2001-07-26 | 2003-02-13 | Japan Science & Technology Corp | 電磁波源検出方法および絶縁劣化診断方法と装置 |
CN103149513A (zh) * | 2013-02-26 | 2013-06-12 | 中国科学院电工研究所 | 一种变压器局部放电超声源重建的定位方法及装置 |
CN103983903A (zh) * | 2014-05-15 | 2014-08-13 | 国家电网公司 | 利用示波器检测射频信号的变电站全站局部放电定位方法 |
-
2015
- 2015-06-18 CN CN201510340932.5A patent/CN104950233B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6255808B1 (en) * | 1997-07-31 | 2001-07-03 | Siemens Aktiengesellschaft | Device for measuring partial discharge in gas-insulated high voltage facilities, the device having a HF sensor and UHF sensor |
JP2003043094A (ja) * | 2001-07-26 | 2003-02-13 | Japan Science & Technology Corp | 電磁波源検出方法および絶縁劣化診断方法と装置 |
CN103149513A (zh) * | 2013-02-26 | 2013-06-12 | 中国科学院电工研究所 | 一种变压器局部放电超声源重建的定位方法及装置 |
CN103983903A (zh) * | 2014-05-15 | 2014-08-13 | 国家电网公司 | 利用示波器检测射频信号的变电站全站局部放电定位方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
侯慧娟等: "基于信号模型参数辨识的变电站局部放电电磁波信号重构", 《高电压技术》 * |
张鹏飞等: "基于电磁逆问题求解的开关电弧形态重构方法研究", 《中国电机工程学报》 * |
胡岳等: "基于UHF天线阵列的变电站局部放电全站监测研究与实践", 《电工技术学报》 * |
赵晓辉等: "基于超高频法的局部放电定位初步研究", 《高压电器》 * |
黄琮鉴: "基于超高频法的高压开关柜局部放电在线监测的研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 * |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106353648A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-01-25 | 浙江新图维电子科技有限公司 | 一种综合的局放监测装置及方法 |
CN106353648B (zh) * | 2016-08-30 | 2024-04-09 | 浙江新图维电子科技有限公司 | 一种综合的局放监测方法 |
CN106405351A (zh) * | 2016-11-03 | 2017-02-15 | 合肥华义电气科技有限公司 | 一种开关柜局部放电检测系统 |
CN107817425A (zh) * | 2017-10-11 | 2018-03-20 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 输电线路真伪放电源辨识方法与探测系统 |
CN107817425B (zh) * | 2017-10-11 | 2024-01-16 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 输电线路真伪放电源辨识方法与探测系统 |
CN110837041A (zh) * | 2018-08-16 | 2020-02-25 | 平高集团有限公司 | 一种高压开关通流故障的反演方法及装置 |
CN110837041B (zh) * | 2018-08-16 | 2022-05-20 | 平高集团有限公司 | 一种高压开关通流故障的反演方法及装置 |
CN113238125A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-08-10 | 中国矿业大学 | 一种磁矢量分布场重构与电缆局部放电定位方法 |
CN114113941B (zh) * | 2021-11-25 | 2023-07-14 | 国网重庆市电力公司电力科学研究院 | 一种宽频带脉冲源电路及变压器绕组变形检测装置 |
CN114113941A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-03-01 | 国网重庆市电力公司电力科学研究院 | 一种宽频带脉冲源电路及变压器绕组变形检测装置 |
CN114325275A (zh) * | 2022-02-07 | 2022-04-12 | 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 | 利用信道模型实现路径反演的站域局放定位方法及系统 |
CN116362316A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-06-30 | 成都阿加犀智能科技有限公司 | 一种模型转换方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN116362316B (zh) * | 2023-05-29 | 2023-12-12 | 成都阿加犀智能科技有限公司 | 一种模型转换方法、装置、存储介质及电子设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104950233B (zh) | 2017-09-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104950233A (zh) | 基于场源逆问题反演的开关柜局部放电源定位与重构方法 | |
CN103176113B (zh) | 一种gis局部放电检定方法及系统 | |
CN103604531B (zh) | 无源无线测温系统在线校准、告警方法 | |
CN105116399B (zh) | 一种针对超宽带雷达回波的土壤湿度反演方法 | |
CN105044494A (zh) | 一种用于电磁兼容性试验的表面电流注入测量法 | |
Jin et al. | Fault location method for distribution lines with distributed generators based on a novel hybrid BPSOGA | |
CN108920760A (zh) | 基于多项式混沌展开的天线高空电磁脉冲耦合响应性能统计方法 | |
CN115308525A (zh) | 配电线路故障行波波头到达时刻的标定方法 | |
CN103592584B (zh) | 一种基于电磁波检测的变电站放电源定位方法 | |
Lee et al. | Contactless monitoring technique for live shielded cable via stepped-frequency waveform reflectometry and inductive coupler | |
CN103018642A (zh) | 一种gis局部放电超高频在线监测装置的检测方法 | |
CN204086407U (zh) | 一种基于环境参数补偿的场强测试仪 | |
Hill | Human whole-body radiofrequency absorption studies using a TEM-cell exposure system | |
Wang et al. | A mobile localization method in smart indoor environment using polynomial fitting for wireless sensor network | |
CN116840767A (zh) | 电能计量装置整体误差评估方法及装置、存储介质、终端 | |
Shi et al. | Channel modeling and optimization of leaky coaxial cable network in coal mine based on state transition method and particle swarm optimization algorithm | |
Zhang et al. | RSSI fingerprinting-based UHF partial discharge localization technology | |
Miao et al. | Location algorithm for partial discharge based on radio frequency (RF) antenna array | |
CN107643475A (zh) | 一种电气设备局部放电检测方法及其装置 | |
CN108767822B (zh) | 针对继电保护的线路模型与互感器类型的匹配方法 | |
Anane et al. | Traveling wave arrival time detection for two-terminal non-contact measurement based on short time matrix pencil scheme | |
Lugun et al. | Neural Network Based Time Delay Estimation between UHF Signals Radiated from Partial Discharge Sources | |
Lin et al. | A DC arc fault location method for PV systems based on redundant antenna array and ellipse algorithm | |
Borsero et al. | A Boundary Element estimate of radiated emissions produced by unknown sources | |
Cao et al. | Locating Natural Frequency Faults in HVDC Transmission Systems Based on the Rotation‐Invariant Technology Signal Parameter Estimation Algorithm and the Total Least Squares Method |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |