CN107132459A - 一种变压器局部放电超声定位方法 - Google Patents

一种变压器局部放电超声定位方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107132459A
CN107132459A CN201710204490.0A CN201710204490A CN107132459A CN 107132459 A CN107132459 A CN 107132459A CN 201710204490 A CN201710204490 A CN 201710204490A CN 107132459 A CN107132459 A CN 107132459A
Authority
CN
China
Prior art keywords
mrow
msub
transformer
msup
partial discharge
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
Application number
CN201710204490.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107132459B (zh
Inventor
詹江扬
何文林
刘浩军
邵先军
孙翔
陈珉
郑鸣
郑一鸣
王彦博
刘青
张冠军
杨智
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
Electric Power Research Institute of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
Electric Power Research Institute of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, Electric Power Research Institute of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN201710204490.0A priority Critical patent/CN107132459B/zh
Publication of CN107132459A publication Critical patent/CN107132459A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107132459B publication Critical patent/CN107132459B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/12—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing
    • G01R31/1209—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing using acoustic measurements

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Testing Relating To Insulation (AREA)

Abstract

本发明公开了一种变压器局部放电超声定位方法。超声波局放检测被广泛应用于变压器的局放缺陷诊断工作中，但是变压器内部结构复杂，超声波在经过铁心、绕组等金属部件时会发生明显的折、反射现象，使得超声波局放定位精度大大降低。本发明根据实体变压器结构建立了一个变压器节点数值模型，模型中的每一个节点根据其所在位置变压器部件的超声波传播特性赋予其特定的参数，将超声波的传播路径简化为按序排列的一系列节点；同时，采用一种传播时长算法计算模型中超声波信号的波达时间；在这个变压器模型的基础上，采用粒子群算法来对变压器内的局部放电源进行定位。本发明提出的变压器局放超声定位方法具有很高的定位精度。

Description

一种变压器局部放电超声定位方法
技术领域
本发明涉及变压器局部放电的检测与定位，具体地说是一种基于节点数值模型和粒子群算法的变压器局部放电超声定位方法。
背景技术
变压器的局部放电在长时间的作用下可以对其绝缘产生破坏甚至使其击穿，精确的局部放电定位技术对于变压器的安全可靠运行有着十分重要的意义。近年来，超声波局放检测法因其良好的抗电磁干扰特性和方便安装的优势被广泛的应用于变压器局放检测与定位。然而超声传感器对于外界的机械噪声相对较为敏感，且随着压电材料的老化，定位精度也会受到影响。
为了获得较高的定位精度，研究者们对于超声定位算法进行了较多的研究。大部分的超声定位方法都是基于到达时间差法，根据不同传感器间信号的到达时间差建立一个超定方程组，并通过简单的迭代方法进行求解，比如最小二乘法、最速下降法和牛顿拉夫逊法等。但是这些方法很容易因为搜索路径的单一或初值选择不合适而造成局部收敛或全局不收敛的情况。
粒子群算法属于进化算法的一种，该方法从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”和“变异”操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法具备实现容易、精度高、收敛快等优点，并且在解决实际问题中展示了其优越性。将粒子群算法引入变压器局部放电定位具有极高的可行性和应用价值。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种基于节点数值模型和粒子群算法的变压器局部放电超声定位方法，其根据实体变压器结构建立一个变压器节点数值模型，并根据其所在位置变压器部件的超声波传播特性赋予其特定的参数，将超声波的传播路径简化为按序排列的一系列节点；同时，采用一种传播时长算法计算模型中超声波信号的波达时间；在这个变压器模型的基础上，采用粒子群算法来对变压器内的局部放电源进行定位。
为此，本发明采用的技术方案如下：一种变压器局部放电超声定位方法，其包括：
a)根据实体变压器结构建立一个网格化的变压器节点数值模型，模型中的每一个节点根据其所在位置变压器部件的超声波传播特性赋予其特定的参数，将超声波的传播路径简化为按序排列的一系列节点；
b)通过寻路算法确定超声波信号在变压器内部的传播路径，继而求得超声波信号在各节点之间的传播时间；
c)根据实验得到的到达时间差和模型估计的到达时间差，利用粒子群算法进行局部放电定位。
进一步地，步骤a)中，变压器数值模型作为一个密闭的空间被分割成整齐排列的20cm边长的立方体，立方体中的每一个节点被赋予传播参数和速度参数两个参数；当信号在该节点以油中的波速传播时，其传播参数为1，以绕组中的波速传播时，其传播参数为0；速度参数被定义为超声波信号在这一节点处的传播速度，如果节点位置在油中，那么速度参数的值为1400m/s，当节点位于绕组上时，速度参数则为3810m/s。
进一步地，步骤b)中，当传播路径并没有穿过金属部件而是直接在油中传播时，采用下式来计算传播时间，
当声波穿过金属时，则采用下式来计算传播时间，
式中，i1、j1、k1均代表传播路径的起始节点，iend、jend、kend均代表传播路径的终点节点，Vel(im,jm,km)为节点im、jm、km处超声波的传播速度，l是这条传播路径上所有节点的个数，Veloil为超声波在油中的传播速度。
更进一步地，所述变压器节点数值模型的每个立方体中被随机的赋予一个节点作为初始粒子，并根据下式计算各个粒子的适应度，
式中，Pi代表计算适应度的粒子，指的是由传感器1和传感器2接收到的超声波信号波达时间差；而指的是，如果局放源位于Pi的位置处，利用步骤b)中的传播时间算法进行计算，得到的传感器1和2的波达时间差的估计值。
同理；指的是由传感器1和传感器3接收到的超声信号波达时间差；而指的是，如果局放源位于Pi的位置处，利用步骤b)中的传播时间算法进行计算，得到的传感器1和3的波达时间差的估计值。指的是由传感器1和传感器4接收到的超声信号波达时间差；而指的是，如果局放源位于Pi的位置处，利用步骤b)中的传播时间算法进行计算，得到的传感器1和4的波达时间差的估计值。
更进一步地，步骤c)中，选择拥有最低的适应度值的粒子作为全局最优解，同时记录每一个粒子自身的历史最优解；根据全局最优解和个体历史最优解，将粒子移动至一个新的位置。
再进一步地，步骤c)中，引入惯性系数，结合粒子的每一次移动与之前的移速进行约束优化，当全局最优解的适应度小于预设阈值时，全局最优解的位置就是局放源在变压器中的位置；添加惯性系数后，粒子的运动速度由三项组成：
其中，
式中，代表从Pi到全局最优解Pgopt的单位向量，类似地，指的是从Pi到个体历史最优解Piopt的单位向量，w、c1和c2作为上述三项的权重，定义如下：
其中，CurCount和LoopCount代表当前的迭代次数和总的迭代次数，MaxW和MinW是两个默认的常数用来限制惯性参数的范围，Fitness(Piopt)和Fitness(Pi)分别代表Pi这一点的历史最优适应度和本次计算的适应度；当粒子非常接近自己的历史最优解Piopt的时候，c1的值会趋向于0，参数m用来控制移动的速度，一般会选择在1到4之间，为了减少计算时间，c1和c2也可以设置成两个常数值。此外需要注意的是，粒子的移动需要有一个限制以防止过快或者过慢的收敛。当粒子移动地很远很快时，收敛速度很快但是定位精度很低，极容易在移动过程中忽略真正的最优解，但是如果粒子移动过慢也会使得计算时间过长。
本发明提出的基于节点数值建模和粒子群算法的变压器局放超声定位方法具有很高的定位精度。
附图说明
图1为本发明的原理图；
图2为本发明的局部放电针尖模型图；
图3为本发明实际变压器超声传感器正面布置及局放定位结果图；
图4为本发明实际变压器超声传感器侧面布置及局放定位结果图。
具体实施方式
下面以一台35kV试验变压器进行局部放电定位测试为例，结合说明书附图和具体实施方式对本发明作进一步说明。
测试对象为一台三相35000/400V，160kVA的试验变压器，其长宽高分别为166cm、115cm和90cm，以变压器低压绕组出线侧油箱壁为X轴原点，指向高压绕组出线侧为X轴正方向；C相高压绕组侧油箱壁为Y轴原点，指向A相高压绕组侧为Y轴正方向；油箱底部为Z轴原点，指向油箱上壁为Z轴正方向。
为产生局放信号，使用如图2所示的局部放电针尖模型，该模型由不锈钢针、接地金属片和绝缘纸板组成，针尖和地电极之间的距离为6mm。加入绝缘纸板后可以极大程度上防止击穿。局放源所在的坐标为(28,110,32)，位于AB相的高压绕组之间。实验使用的超声传感器频段在100k到400kHz之间，每通道的采样频率为100MS/s，触发阈值设为35dB。
针对该变压器局放缺陷的定位过程如下：
①在变压器箱体外侧布置4个传感器，具体坐标如表1所示。
表1 超声传感器坐标
②根据变压器结构建立变压器节点数值模型，图3和图4分别展示了在两种传感器布置下的从局放源到四个传感器的超声波传播路径。
当传感器按照表中序号1布置时，四个超声传感器被布置在变压器箱体正面上，从局放源到传感器间的超声波传播路径上不存在金属障碍，如图3所示。但是按照序号2布置时，传播路径就变得复杂了起来，从局放源到传感器1号和3号的路径上都出现了高压绕组等金属遮挡，如图4所示。
③对模型中的每一个节点根据其所在位置变压器部件的超声波传播特性赋予特定的参数，当信号在该节点以油中的波速传播时，其传播参数等于1，反之则为0。而速度参数则是超声信号在这一节点处的传播速度，如果节点位置在油中，那么速度参数的值为1400m/s，当节点位于绕组上时，速度参数则为3810m/s。将超声波的传播路径简化为按序排列的一系列节点。
④通过寻路算法确定超声信号在变压器内部的传播路径，继而求得超声波信号在各节点之间的传播时间；
⑤根据实验得到的到达时间差和模型估计的到达时间差，利用粒子群算法进行局部放电定位，定位结果如图3、4所示。
将使用上述粒子群算法得到的定位结果与Newton–Raphson法和Chan算法得到的结果进行比较，分析不同算法的定位精度，如表2所示。根据不同超声传感器获得的信号波形，通过累积能量法或阈值法来计算出波达时刻和时间差，使用不同定位算法来求得局放源的位置坐标，并计算其距离误差。
表2 超声传感器坐标
由表可知，当四个超声传感器排列在变压器箱体正面时，计算结果如表2中前两行所示，在这种条件下，局放源与传感器直接不存在金属障碍，粒子群算法所得出的定位误差与其他方法得到的相差不大；当传感器被布置在变压器箱体侧面时，计算结果如表2中后两行所示，由于存在金属部件的遮挡，使得波达时间差相较于无障碍情况有较大的改变，由于不收敛，牛顿拉夫逊法甚至难以给出局放源的坐标，而粒子群算法却相较于Chan算法有较小的定位误差。
几种定位算法的比较可知，本发明基于节点数值模型和粒子群算法的变压器局部放电超声定位方法具有更高的定位准确度。

Claims (6)

1.一种变压器局部放电超声定位方法，其包括：
a)根据实体变压器结构建立一个网格化的变压器节点数值模型，模型中的每一个节点根据其所在位置变压器部件的超声波传播特性赋予其特定的参数，将超声波的传播路径简化为按序排列的一系列节点；
b)通过寻路算法确定超声波信号在变压器内部的传播路径，继而求得超声波信号在各节点之间的传播时间；
c)根据实验得到的到达时间差和模型估计的到达时间，差利用粒子群算法进行局部放电定位。
2.根据权利要求1所述的变压器局部放电超声定位方法，其特征在于，步骤a)中，变压器数值模型作为一个密闭的空间被分割成整齐排列的20cm边长的立方体，立方体中的每一个节点被赋予传播参数和速度参数两个参数；当信号在该节点以油中的波速传播时，其传播参数为1，以绕组中的波速传播时，其传播参数为0；速度参数被定义为超声波信号在这一节点处的传播速度，如果节点位置在油中，那么速度参数的值为1400m/s，当节点位于绕组上时，速度参数则为3810m/s。
3.根据权利要求1所述的变压器局部放电超声定位方法，其特征在于，步骤b)中，当传播路径并没有穿过金属部件而是直接在油中传播时，采用下式来计算传播时间，
<mrow> <msqrt> <mrow> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>i</mi> <mrow> <mi>e</mi> <mi>n</mi> <mi>d</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>i</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>j</mi> <mrow> <mi>e</mi> <mi>n</mi> <mi>d</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>j</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>k</mi> <mrow> <mi>e</mi> <mi>n</mi> <mi>d</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>k</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msqrt> <mo>*</mo> <mi>d</mi> <mi>l</mi> <mo>/</mo> <msub> <mi>Vel</mi> <mrow> <mi>o</mi> <mi>i</mi> <mi>l</mi> </mrow> </msub> <mo>;</mo> </mrow>
当声波穿过金属时，则采用下式来计算传播时间，
<mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>m</mi> <mo>=</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mi>l</mi> </munderover> <mfrac> <mrow> <msqrt> <mrow> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>i</mi> <mi>m</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>i</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>j</mi> <mi>m</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>j</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>k</mi> <mi>m</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>k</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msqrt> <mo>*</mo> <mi>d</mi> <mi>l</mi> </mrow> <mrow> <mi>V</mi> <mi>e</mi> <mi>l</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>i</mi> <mi>m</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>j</mi> <mi>m</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>k</mi> <mi>m</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>
式中，i1、j1、k1均代表传播路径的起始节点，iend、jend、kend均代表传播路径的终点节点，Vel(im,jm,km)为节点im、jm、km处超声波的传播速度，l是这条传播路径上所有节点的个数，Veloil为超声波在油中的传播速度。
4.根据权利要求3所述的变压器局部放电超声定位方法，其特征在于，所述变压器节点数值模型的每个立方体中被随机的赋予一个节点作为初始粒子，并根据下式计算各个粒子的适应度，
<mrow> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>F</mi> <mi>i</mi> <mi>t</mi> <mi>n</mi> <mi>e</mi> <mi>s</mi> <mi>s</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msqrt> <mrow> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>&amp;Delta;T</mi> <mn>12</mn> <mi>m</mi> </msubsup> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>&amp;Delta;T</mi> <mn>12</mn> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>&amp;Delta;T</mi> <mn>13</mn> <mi>m</mi> </msubsup> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>&amp;Delta;T</mi> <mn>13</mn> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>&amp;Delta;T</mi> <mn>14</mn> <mi>m</mi> </msubsup> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>&amp;Delta;T</mi> <mn>14</mn> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msqrt> </mtd> </mtr> </mtable> <mo>,</mo> </mrow>
式中，Pi代表计算适应度的粒子，指的是由传感器1和传感器2接收到的超声波信号波达时间差；而指的是，如果局放源位于Pi的位置处，利用步骤b)中的传播时间算法进行计算，得到的传感器1和2的波达时间差的估计值；同理。
5.根据权利要求4所述的变压器局部放电超声定位方法，其特征在于，步骤c)中，选择拥有最低的适应度值的粒子作为全局最优解，同时记录每一个粒子自身的历史最优解；根据全局最优解和个体历史最优解，将粒子移动至一个新的位置。
6.根据权利要求5所述的变压器局部放电超声定位方法，其特征在于，步骤c)中，引入惯性系数，结合粒子的每一次移动与之前的移速进行约束优化，当全局最优解的适应度小于预设阈值时，全局最优解的位置就是局放源在变压器中的位置；添加惯性系数后，粒子的运动速度由三项组成：
其中，
式中，代表从Pi到全局最优解Pgopt的单位向量，类似地，指的是从Pi到个体历史最优解Piopt的单位向量，w、c1和c2作为上述三项的权重，定义如下：
<mrow> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>w</mi> <mo>=</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>(</mo> <mi>M</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> <mi>W</mi> <mo>-</mo> <mi>M</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mi>W</mi> <mo>)</mo> <mo>&amp;times;</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mrow> <mi>C</mi> <mi>u</mi> <mi>r</mi> <mi>C</mi> <mi>o</mi> <mi>u</mi> <mi>n</mi> <mi>t</mi> </mrow> <mrow> <mi>L</mi> <mi>o</mi> <mi>o</mi> <mi>p</mi> <mi>C</mi> <mi>o</mi> <mi>u</mi> <mi>n</mi> <mi>t</mi> </mrow> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>(</mo> <mi>M</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mi>W</mi> <mo>-</mo> <mi>M</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> <mi>W</mi> <mo>)</mo> <mo>&amp;times;</mo> <mo>(</mo> <mfrac> <mrow> <mn>2</mn> <mo>&amp;times;</mo> <mi>C</mi> <mi>u</mi> <mi>r</mi> <mi>C</mi> <mi>o</mi> <mi>u</mi> <mi>n</mi> <mi>t</mi> </mrow> <mrow> <mi>L</mi> <mi>o</mi> <mi>o</mi> <mi>p</mi> <mi>C</mi> <mi>o</mi> <mi>u</mi> <mi>n</mi> <mi>t</mi> </mrow> </mfrac> <mo>)</mo> <mo>+</mo> <mi>M</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> <mi>W</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> <mo>,</mo> </mrow>
<mrow> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>c</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>exp</mi> <mo>(</mo> <mrow> <mi>F</mi> <mi>i</mi> <mi>t</mi> <mi>n</mi> <mi>e</mi> <mi>s</mi> <mi>s</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>o</mi> <mi>p</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>|</mo> <mi>m</mi> <mi>e</mi> <mi>a</mi> <mi>n</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <mi>F</mi> <mi>i</mi> <mi>t</mi> <mi>n</mi> <mi>e</mi> <mi>s</mi> <mi>s</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> </mrow> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>*</mo> <mi>m</mi> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>c</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>=</mo> <mi>m</mi> <mo>-</mo> <msub> <mi>c</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> <mo>,</mo> </mrow>
其中，CurCount和LoopCount代表当前的迭代次数和总的迭代次数，MaxW和MinW是两个默认的常数用来限制惯性参数的范围，Fitness(Piopt)和Fitness(Pi)分别代表Pi这一点的历史最优适应度和本次计算的适应度；当粒子非常接近自己的历史最优解Piopt的时候，c1的值会趋向于0，参数m用来控制移动的速度，选择在1到4之间；或c1和c2设置成两个常数值。
CN201710204490.0A 2017-03-31 2017-03-31 一种变压器局部放电超声定位方法 Active CN107132459B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710204490.0A CN107132459B (zh) 2017-03-31 2017-03-31 一种变压器局部放电超声定位方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710204490.0A CN107132459B (zh) 2017-03-31 2017-03-31 一种变压器局部放电超声定位方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107132459A true CN107132459A (zh) 2017-09-05
CN107132459B CN107132459B (zh) 2019-07-09

Family

ID=59716381

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710204490.0A Active CN107132459B (zh) 2017-03-31 2017-03-31 一种变压器局部放电超声定位方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107132459B (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108896893A (zh) * 2018-09-13 2018-11-27 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 一种电气设备中的局部放电源的定位系统及定位方法
CN109031076A (zh) * 2018-09-13 2018-12-18 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 一种电气设备上传感器检测部署系统及部署方法
CN109116201A (zh) * 2018-09-07 2019-01-01 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 一种电气设备局部放电的定位方法及系统
CN111308287A (zh) * 2020-03-06 2020-06-19 西南交通大学 一种牵引变压器局部放电故障点超声定位的方法
CN112213585A (zh) * 2020-10-10 2021-01-12 国网山东省电力公司枣庄供电公司 考虑温度场变化的高压开关柜局部放电定位方法及系统
CN112327108A (zh) * 2020-10-09 2021-02-05 国网冀北电力有限公司检修分公司 一种罐式断路器局部放电超声信号去噪及时间差识别方法
CN112834849A (zh) * 2021-01-05 2021-05-25 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 一种变压器局部放电源的超声定位方法及装置
CN113075512A (zh) * 2021-04-01 2021-07-06 陕西省地方电力（集团）有限公司 基于声检测的变压器放电故障诊断方法和系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101551434A (zh) * 2009-05-13 2009-10-07 中南大学 基于超高频检测技术的变压器局部放电定位方法
CN102707208A (zh) * 2012-06-08 2012-10-03 华北电力大学（保定） 变压器局部放电定位系统及其定位方法
CN102879714A (zh) * 2012-09-20 2013-01-16 广州供电局有限公司 变压器局部放电检测定位方法
CN103558519A (zh) * 2013-11-02 2014-02-05 国家电网公司 一种gis局部放电超声波信号识别方法
KR101686133B1 (ko) * 2016-09-14 2017-01-02 도우디지텍 주식회사 유입변압기 부분방전 위치 복합 입체감시 장치

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101551434A (zh) * 2009-05-13 2009-10-07 中南大学 基于超高频检测技术的变压器局部放电定位方法
CN102707208A (zh) * 2012-06-08 2012-10-03 华北电力大学（保定） 变压器局部放电定位系统及其定位方法
CN102879714A (zh) * 2012-09-20 2013-01-16 广州供电局有限公司 变压器局部放电检测定位方法
CN103558519A (zh) * 2013-11-02 2014-02-05 国家电网公司 一种gis局部放电超声波信号识别方法
KR101686133B1 (ko) * 2016-09-14 2017-01-02 도우디지텍 주식회사 유입변압기 부분방전 위치 복합 입체감시 장치

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109116201A (zh) * 2018-09-07 2019-01-01 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 一种电气设备局部放电的定位方法及系统
CN108896893A (zh) * 2018-09-13 2018-11-27 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 一种电气设备中的局部放电源的定位系统及定位方法
CN109031076A (zh) * 2018-09-13 2018-12-18 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 一种电气设备上传感器检测部署系统及部署方法
CN108896893B (zh) * 2018-09-13 2024-04-26 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 一种电气设备中的局部放电源的定位系统及定位方法
CN111308287A (zh) * 2020-03-06 2020-06-19 西南交通大学 一种牵引变压器局部放电故障点超声定位的方法
CN111308287B (zh) * 2020-03-06 2021-04-20 西南交通大学 一种牵引变压器局部放电故障点超声定位的方法
CN112327108A (zh) * 2020-10-09 2021-02-05 国网冀北电力有限公司检修分公司 一种罐式断路器局部放电超声信号去噪及时间差识别方法
CN112213585A (zh) * 2020-10-10 2021-01-12 国网山东省电力公司枣庄供电公司 考虑温度场变化的高压开关柜局部放电定位方法及系统
CN112834849A (zh) * 2021-01-05 2021-05-25 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 一种变压器局部放电源的超声定位方法及装置
CN113075512A (zh) * 2021-04-01 2021-07-06 陕西省地方电力（集团）有限公司 基于声检测的变压器放电故障诊断方法和系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN107132459B (zh) 2019-07-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107132459A (zh) 一种变压器局部放电超声定位方法
Wang et al. Acoustic localization of partial discharge sources in power transformers using a particle-swarm-optimization-route-searching algorithm
CN110136481B (zh) 一种基于深度强化学习的停车策略
CN105643157B (zh) 基于修正型果蝇算法优化grnn的大梁自动焊障碍预测方法
CN107150341A (zh) 一种基于离散粒子群算法的焊接机器人焊接路径规划方法
CN103529364B (zh) 基于超声稀疏阵列传感器的油中多局部放电源定位方法
Dakulović et al. Complete coverage D* algorithm for path planning of a floor-cleaning mobile robot
CN107672588A (zh) 一种自动泊车路径障碍物碰撞检测方法、装置及系统
CN110095122A (zh) 一种基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法
CN110509279A (zh) 一种仿人机械臂的运动路径规划方法及系统
CN105203106B (zh) 一种基于模拟退火粒子群算法的wMPS网络布局优化方法
CN112985408B (zh) 一种路径规划优化方法及系统
CN104020466A (zh) 基于变结构多模型的机动目标跟踪方法
CN110189547A (zh) 一种障碍物检测方法、装置及车辆
CN105203996A (zh) 移动设备及其室内定位方法、系统及装置、锚节点
CN110232741A (zh) 多层包围盒确定方法、碰撞检测及运动控制方法与设备
CN109991658B (zh) 一种基于“震源-台站”速度模型的微地震事件定位方法
CN106093724A (zh) 一种基于混合粒子群的局部放电小波去噪方法
CN105869188B (zh) 点对多边形方位关系的检测方法和系统
CN107449426B (zh) 导航逻辑方法及其室内ar导航系统
CN114879660A (zh) 一种基于目标驱动的机器人环境感知方法
CN105137393B (zh) 一种用于网络的空间多传感器快速定位方法
CN104199106B (zh) 一种基于蚁群算法的地震数据剩余静校正方法
CN105005682A (zh) 一种垂测电离图反演方法
CN116660980A (zh) 一种基于改进程函方程的微地震定位方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: The eight district of Hangzhou city in Zhejiang province 310014 Huadian Zhaohui under No. 1 Lane

Applicant after: Power Science Research Institute of Zhejiang Electric Power Co., Ltd.

Applicant after: State Grid Corporation of China

Address before: The eight district of Hangzhou city in Zhejiang province 310014 Huadian Zhaohui under No. 1 Lane

Applicant before: Electric Power Research Institute of State Grid Zhejiang Electric Power Company

Applicant before: State Grid Corporation of China

CB02 Change of applicant information
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Zhan Jiangyang

Inventor after: Zhang Guanjun

Inventor after: Yang Zhi

Inventor after: He Wenlin

Inventor after: Liu Haojun

Inventor after: Shao Xianjun

Inventor after: Sun Xiang

Inventor after: Chen Min

Inventor after: Zheng Yiming

Inventor after: Wang Yanbo

Inventor after: Liu Qing

Inventor before: Zhan Jiangyang

Inventor before: Zhang Guanjun

Inventor before: Yang Zhi

Inventor before: He Wenlin

Inventor before: Liu Haojun

Inventor before: Shao Xianjun

Inventor before: Sun Xiang

Inventor before: Chen Min

Inventor before: Zheng Yiming

Inventor before: Wang Yanbo

Inventor before: Liu Qing

CB03 Change of inventor or designer information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant