CN114076877B - 一种基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法及装置 - Google Patents
一种基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114076877B CN114076877B CN202111389270.2A CN202111389270A CN114076877B CN 114076877 B CN114076877 B CN 114076877B CN 202111389270 A CN202111389270 A CN 202111389270A CN 114076877 B CN114076877 B CN 114076877B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- matrix
- iron core
- insulator
- insulation state
- voltage generated
- 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.)
- Active
Links
- 238000009413 insulation Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 230000005672 electromagnetic field Effects 0.000 title claims abstract description 16
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 90
- 239000012212 insulator Substances 0.000 claims abstract description 67
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 43
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000004804 winding Methods 0.000 claims abstract description 12
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical group [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 56
- 230000006698 induction Effects 0.000 claims description 26
- 229910000976 Electrical steel Inorganic materials 0.000 claims description 8
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 16
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 abstract description 4
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 36
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 4
- MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N nitrogen oxide Inorganic materials O=[N] MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N Sulphur dioxide Chemical compound O=S=O RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000009194 climbing Effects 0.000 description 2
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 2
- 239000012792 core layer Substances 0.000 description 2
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 2
- 238000011897 real-time detection Methods 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000005288 electromagnetic effect Effects 0.000 description 1
- 230000005674 electromagnetic induction Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
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
- G01R31/1227—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 of components, parts or materials
- G01R31/1245—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 of components, parts or materials of line insulators or spacers, e.g. ceramic overhead line cap insulators; of insulators in HV bushings
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Algebra (AREA)
- Ceramic Engineering (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Testing Relating To Insulation (AREA)
- Testing Of Short-Circuits, Discontinuities, Leakage, Or Incorrect Line Connections (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法及装置,由高压绝缘状态检测传感器装置的多个绕组的测得的感应电压数据构成矩阵型式,标记为M;同时测试温度、大气压与湿度,组成矩阵K;将两者相乘得到测试值矩阵DC;检测良好绝缘子正常工作时产生的感应电压并与对应时刻的温度、湿度和大气压矩阵相乘建立标准值矩阵DB;将测试值矩阵DC与自身上一时间段测试值矩阵DS、标准值矩阵DB相似度做比较,判断绝缘子工作状态;提供一种更加准确地自然环境中绝缘子积污检测方法,综合考虑绝缘子所处的环境的各因素,能够对绝缘子的积污状况进行准确的检测分析,从而利于根据结果做出准确、及时的应对措施,进而保证电网的安全稳定运行。
Description
技术领域
本发明涉及传感器技术领域,特别涉及一种基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法及装置。
背景技术
输电线路运行的高压支柱绝缘子污秽度受到多种因素的影响,其中大气污染物的影响最为显著和直接。在自然环境中,受到二氧化硫、氮氧化物以及颗粒性尘埃等影响,在绝缘子表面逐渐沉积一层污秽物。当表面累积污秽遇到湿度较大的天气时,污秽物层中的可溶性物质溶于水中,形成导电水膜,这样就有泄露电流沿绝缘子的表面流过使绝缘子的绝缘性能降低,在这种情况下极易造成污闪。在实际运行中,由于高压支柱绝缘子本身的属性、形状特点以及气候等因素影响,高压支柱绝缘子表面的污秽积累过程较为复杂。积累污秽物的高压支柱绝缘子周围磁场会产生变化。
传统的检测方法中,绝缘子电阻测定法:属于接触式测量判定。测量时对湿度等环境要求较高,不适宜大面积检测。分布电压测定法:带电接触式操作,危险性极大。交流耐压法:此方法直接可靠,但需要将高压支柱绝缘子拆换,难以现场测量。紫外成像:利用电子紫外光学探测,可带电检测。但需要在高湿度环境下进行,结果易受观察角度的影响,且设备较昂贵。
因此,如何克服传统检测方法的不足,提高高压支柱绝缘子检测的安全性、准确性、便捷性,推动智能变电站实现全面自动化的发展进程,具有重要意义。通过电磁感应原理,利用非闭合回路产生电压对电网高压支柱绝缘子进行检测。高压支柱绝缘子表面磁场分布与绝缘子漏电流和电压等级息息相关,电压越高,磁场强度越高。当高压支柱绝缘子表面由漏电流流动时,便会有磁场产生使电磁强度增大,由此会导致感应电压的产生,因此,通过监测电压值变化的趋势便可以监测高压支柱绝缘子漏电流水平和放电情况。
发明内容
为了解决背景技术提出的技术问题,本发明提供一种基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法及装置,提供一种更加准确地自然环境中绝缘子积污检测方法,综合考虑绝缘子所处的环境的各因素,能够对绝缘子的积污状况进行准确的检测分析,从而利于根据结果做出准确、及时的应对措施,进而保证电网的安全稳定运行。
为了达到上述目的,本发明采用以下技术方案实现:
一种基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法,包括如下步骤:
步骤1:设计一款高压绝缘状态检测传感器,所述的传感器内部设有多个铁芯及其绕组,多个绕组的测得的感应电压数据构成矩阵型式,此矩阵标记为M;
步骤2:同时测试当时的温度、大气压与湿度,组成矩阵K;
步骤3:将对应的感应电压矩阵M与温度、湿度和大气压矩阵K相乘得到矩阵DC;为测试值矩阵DC;
步骤4:检测良好绝缘子正常工作时产生的感应电压并与对应时刻的温度、湿度和大气压矩阵相乘建立标准值矩阵DB;
步骤5:将测试值矩阵DC与自身上一时间段测试值矩阵DS、标准值矩阵DB相似度做比较,若测试值矩阵DC与自身上一时间段测试值DS、标准值DB相似度大于设定值A时,则判断绝缘子正常工作;若测试值DC与自身上一时间段测试值DS、标准值DB相似度小于设定值A时,则判断绝缘子非正常工作;若测试值DC只与标准值或自身上一时间段测试值DS其中一个相似度小于设定值A时,则判断绝缘子受到环境温度、大气压或湿度的影响。
用于实现所述的一种基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法的高压绝缘状态检测传感器装置,所述的传感器包括多个C型构件,多个C型构件从上至下分成多层叠放。
进一步地,所述的C型构件包括C型铁芯和绕在C型铁芯上的绕组。
进一步地,所述的C型铁芯由多个片型硅钢片叠加而成,片型硅钢片包括整片和分散片,整片和分散片分层布置,由分散片组成的层中,各分散片之间留有气隙。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明是一种成本较低的非接触式检测绝缘子的方法,通过监测磁场型高压设备绝缘状态预警传感器内部铁芯产生的感应电压,结合环境因素建立矩阵,便于工作人员能合理地对绝缘子进行监控。本发明可替代工作人员登杆检查的传统方法,实现无间断的实时检测,使监控人员可以实时掌握绝缘子的污秽状况,对电力***的安全稳定运行有重要意义。
附图说明
图1为本发明的基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法流程图;
图2为本发明的9个C型构件的叠放结构图;
图3为图2的俯视图;
图4为本发明的9个C型构件的叠放结构浇筑后的结构图;
图5为图4的俯视图;
图6为本发明挂在高压绝缘子串下端的结构图;
图7为本发明的C型铁芯的硅钢片叠加图;
图8为本发明的C型铁芯的绕组图。
图中:1-中间的C型构件2-左侧的C型构件3-右侧的C型构件4-9个C型构件的叠放整体5-浇筑后的器件6-高压绝缘子串7-整片8-分散片9-绕组10-C型铁芯11-高压设备或高压输电线。
具体实施方式
以下结合附图对本发明提供的具体实施方式进行详细说明。
如图1所示,一种基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法,包括如下步骤:
步骤1:设计一款高压绝缘状态检测传感器,所述的传感器内部设有多个铁芯及其绕组,多个绕组的测得的感应电压数据构成矩阵型式,此矩阵标记为M;
步骤2:同时测试当时的温度、大气压与湿度,组成矩阵K;
步骤3:将对应的感应电压矩阵M与温度、湿度和大气压矩阵K相乘得到矩阵DC;为测试值矩阵DC;
步骤4:检测良好绝缘子正常工作时产生的感应电压并与对应时刻的温度、湿度和大气压矩阵相乘建立标准值矩阵DB;
步骤5:将测试值矩阵DC与自身上一时间段测试值矩阵DS、标准值矩阵DB相似度做比较,若测试值矩阵DC与自身上一时间段测试值DS、标准值DB相似度大于设定值A时,则判断绝缘子正常工作;若测试值DC与自身上一时间段测试值DS、标准值DB相似度小于设定值A时,则判断绝缘子非正常工作;若测试值DC只与标准值或自身上一时间段测试值DS其中一个相似度小于设定值A时,则判断绝缘子受到环境温度、大气压或湿度的影响。
如图2-3所示,用于实现所述的一种基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法的高压绝缘状态检测传感器装置,包括9个C型构件,9个C型构件从上至下分成3层叠放,第一层和第三层结构相同:3个C型构件从左至右布置,中间的C型构件1开口朝下,两侧的两个C型构件(包括左侧的C型构件2和右侧的C型构件3)开口朝上,中间的C型构件1放在两侧的两个C型构件上方;第二层的结构与第一层和第三层结构上下对称:3个C型构件从左至右布置,中间的C型构件1开口朝上,两侧的两个C型构件开口朝下,中间的C型构件1放在两侧的两个C型构件下方;9个C型构件结构相同,是铁芯结构的器件,这种结构可以在减小铁芯体积的同时最大程度增强磁场,提高检测准确性。
如图4-6所示,将9个C型构件的叠放整体4进行绝缘浇筑,浇筑后的器件5外部形状的主视图为X形状,俯视图为圆形,挂在高压绝缘子串6下端。浇筑后的整体形状接近高压绝缘子串6的形状,如图6所示,浇筑后的器件5挂在高压绝缘子串6下端时,在检测绝缘状态的同时还能够增加绝缘高度。
如图7-8所示,所述的C型构件包括C型铁芯10和绕在C型铁芯上的绕组9。
如图7所示,所述的C型铁芯10由多个片型硅钢片叠加而成,每片厚0.3mm,片型硅钢片包括整片7和分散片8,整片7和分散片8分层布置,由分散片8组成的层中,各分散片8之间留有气隙,由于铁芯硅钢片有两种大小不同的截面积,面积小的部分在高磁场的作用下磁场饱和,此时多余磁场会从气隙中穿过,导致感应电压值上升,能够提高检测精度。
本发明的基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法具体实现过程实施例如下:
在实际应用场景中,绝缘子由于长期积累灰尘会产生爬电现象,当漏电流流动时,便会在绝缘子与绝缘杆之间产生磁场。将高压绝缘状态检测传感器装置置于绝缘子底部,由于磁场饱和产生感应电压。通过高压绝缘状态检测传感器装置测得感应电压数值建立矩阵后求得测试值矩阵DC,再测得良好绝缘子正常工作情况下产生的感应电压并求得标准值矩阵DB,进一步求得上一时间段感应电压矩阵DS。
高压绝缘状态检测传感器装置内的每个铁芯由于电磁效应原理会产生感应电压,通过高压绝缘状态检测传感器装置测得9个铁芯的感应电压值,将这9个数据组成一个矩阵M。
矩阵M中各元素的含义如下:
m1表示第一层左1铁芯产生的感应电压大小;
m2表示第一层左2铁芯产生的感应电压大小;
m3表示第一层左3铁芯产生的感应电压大小;
m4表示第二层左1铁芯产生的感应电压大小;
m5表示第二层左2铁芯产生的感应电压大小;
m6表示第二层左3铁芯产生的感应电压大小;
m7表示第三层左1铁芯产生的感应电压大小;
m8表示第三层左2铁芯产生的感应电压大小;
m9表示第三层左3铁芯产生的感应电压大小。
测试时的温度、大气压与湿度组成矩阵K1
矩阵K1中各元素的含义如下:
k1表示温度值;
k2表示湿度值;
k3表示大气压值。
将对应的感应电压矩阵与温度、湿度、大气压矩阵相乘得到矩阵DC。
测50次得到100个矩阵,矩阵M和矩阵K1各50个,得出50个测试值矩阵DC;取n个测试值矩阵DC的平均值。
将测试值矩阵DC与自身上一时间段测试值矩阵DS、标准值矩阵DB做比较。
标准值矩阵DB如下:
首先检测良好绝缘子正常状态下工作磁场产生的感应电压,并建立矩阵N:
矩阵N中各元素的含义如下:
n1表示标准状态下良好绝缘子正常工作时第一层左1铁芯产生的感应电压大小;
n2表示标准状态下良好绝缘子正常工作时第一层左2铁芯产生的感应电压大小;
n3表示标准状态下良好绝缘子正常工作时第一层左3铁芯产生的感应电压大小;
n4表示标准状态下良好绝缘子正常工作时第二层左1铁芯产生的感应电压大小;
n5表示标准状态下良好绝缘子正常工作时第二层左2铁芯产生的感应电压大小;
n6表示标准状态下良好绝缘子正常工作时第二层左3铁芯产生的感应电压大小;
n7表示标准状态下良好绝缘子正常工作时第三层左1铁芯产生的感应电压大小;
n8表示标准状态下良好绝缘子正常工作时第三层左2铁芯产生的感应电压大小;
n9表示标准状态下良好绝缘子正常工作时第三层左3铁芯产生的感应电压大小。
进一步,测试时的温度、大气压与湿度组成矩阵K2:
矩阵K中各元素的含义如下:
k4表示标准状态下良好绝缘子正常工作时温度值;
k5表示标准状态下良好绝缘子正常工作时湿度值;
k6表示标准状态下良好绝缘子正常工作时大气压值。
进一步,得到标准值矩阵DB。
自身上一时间段感应电压值矩阵P如下:
矩阵P中各元素的含义如下:
p1表示自身上一时间段第一层左1铁芯产生的感应电压大小;
p2表示自身上一时间段第一层左2铁芯产生的感应电压大小;
p3表示自身上一时间段第一层左3铁芯产生的感应电压大小;
p4表示自身上一时间段第二层左1铁芯产生的感应电压大小;
p5表示自身上一时间段第二层左2铁芯产生的感应电压大小;
p6表示自身上一时间段第二层左3铁芯产生的感应电压大小;
p7表示自身上一时间段第三层左1铁芯产生的感应电压大小;
p8表示自身上一时间段第三层左2铁芯产生的感应电压大小;
p9表示自身上一时间段第三层左1铁芯产生的感应电压大小;
进一步,自身上一时间段测试时的温度、大气压与湿度组成矩阵K3。
矩阵K3中各元素的含义如下:
k7表示自身上一时间段温度值;
k8表示自身上一时间段湿度值;
k9表示自身上一时间段大气压值。
进一步,求得上一时间段矩阵DS:
求得矩阵相似度β。0≤β≤2,β越小说明两个矩阵的相似度越小,β越接近于2说明两个矩阵的相似度越大。
若测试值DC与自身上一时间段感应电压值矩阵Ds、标准值矩阵DB相似度大于1.65时,说明绝缘子正常工作;若测试值矩阵DC与前一状态的数值矩阵Ds、标准值矩阵DB相似度小于1.65时,说明绝缘子非正常工作;若测试值矩阵DC只与标准值矩阵DB或前一状态的数值矩阵Ds其中一个相似度小于1.65时,说明绝缘子受到环境温度、大气压或湿度的影响。
综上所述,本发明的是一种成本较低的非接触式在线检测绝缘子的方法。本发明提供了一种基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法,通过监测磁场型高压设备绝缘传感器内部铁芯产生的感应电压,结合环境因素建立矩阵,便于工作人员能合理地对绝缘子进行监控。本发明可替代工作人员登杆检查的传统方法,实现无间断的实时检测,使监控人员可以实时掌握绝缘子的污秽状况。对电力***的安全稳定运行有重要意义。
以上实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于上述的实施例。上述实施例中所用方法如无特别说明均为常规方法。
Claims (4)
1.一种基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1:设计一款高压绝缘状态检测传感器,所述的传感器内部设有9个铁芯及其绕组,9个铁芯从上至下分成3层叠放,9个绕组测得的感应电压数据构成矩阵型式,此矩阵标记为M;
矩阵M中各元素的含义如下:
表示第一层左1铁芯产生的感应电压大小;
表示第一层左2铁芯产生的感应电压大小;
表示第一层左3铁芯产生的感应电压大小;
表示第二层左1铁芯产生的感应电压大小;
表示第二层左2铁芯产生的感应电压大小;
表示第二层左3铁芯产生的感应电压大小;
表示第三层左1铁芯产生的感应电压大小;
表示第三层左2铁芯产生的感应电压大小;
表示第三层左3铁芯产生的感应电压大小;
步骤2:同时测试当时的温度、大气压与湿度,组成矩阵K;
步骤3:将对应的感应电压矩阵M与温度、湿度和大气压矩阵K相乘得到测试值矩阵DC;
步骤4:检测良好绝缘子正常工作时产生的感应电压并与对应时刻的温度、湿度和大气压矩阵相乘建立标准值矩阵DB;
步骤5:将测试值矩阵DC与自身上一时间段测试值矩阵DS、标准值矩阵DB相似度做比较,若测试值矩阵DC与自身上一时间段测试值矩阵DS、标准值矩阵DB相似度大于设定值A时,则判断绝缘子正常工作;若测试值矩阵DC与自身上一时间段测试值矩阵DS、标准值矩阵DB相似度小于设定值A时,则判断绝缘子非正常工作;若测试值矩阵DC只与标准值或自身上一时间段测试值矩阵DS其中一个相似度小于设定值A时,则判断绝缘子受到环境温度、大气压或湿度的影响。
2.用于实现权利要求1所述的一种基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法的高压绝缘状态检测传感器装置,其特征在于,所述的传感器包括9个C型构件,9个C型构件从上至下分成3层叠放。
3.根据权利要求2所述的一种基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法的高压绝缘状态检测传感器装置,其特征在于,所述的C型构件包括C型铁芯和绕在C型铁芯上的绕组。
4.根据权利要求3所述的一种基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法的高压绝缘状态检测传感器装置,其特征在于,所述的C型铁芯由多个片型硅钢片叠加而成,片型硅钢片包括整片和分散片,整片和分散片分层布置,由分散片组成的层中,各分散片之间留有气隙。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111389270.2A CN114076877B (zh) | 2021-11-19 | 2021-11-19 | 一种基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111389270.2A CN114076877B (zh) | 2021-11-19 | 2021-11-19 | 一种基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114076877A CN114076877A (zh) | 2022-02-22 |
CN114076877B true CN114076877B (zh) | 2023-12-19 |
Family
ID=80284245
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111389270.2A Active CN114076877B (zh) | 2021-11-19 | 2021-11-19 | 一种基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114076877B (zh) |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001124816A (ja) * | 1999-10-25 | 2001-05-11 | Nissin Electric Co Ltd | がいし汚損検出装置 |
CN101661076A (zh) * | 2009-09-04 | 2010-03-03 | 重庆大学 | 绝缘子污秽度检测方法 |
CN102508036A (zh) * | 2011-11-02 | 2012-06-20 | 浙江大学城市学院 | 盘式绝缘子污秽状态在线远程监测方法及装置 |
CN102645618A (zh) * | 2012-04-16 | 2012-08-22 | 浙江清科电力科技有限公司 | 一种污秽绝缘智能检测方法及检测***装置 |
CN106771806A (zh) * | 2016-12-13 | 2017-05-31 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种高压线路绝缘子表面污秽状态遥视遥测方法及*** |
CN108680604A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-10-19 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种悬式绝缘子污秽度监测***及方法 |
CN109387690A (zh) * | 2018-12-06 | 2019-02-26 | 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 | 一种基于弧形叠片铁芯的便携式高压无线电流检测装置 |
CN210487953U (zh) * | 2019-07-29 | 2020-05-08 | 海南金盘电气研究院有限公司 | 一种变压器铁芯磁场分布检测*** |
CN112362987A (zh) * | 2020-10-28 | 2021-02-12 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 一种基于稳健估计的避雷器故障诊断方法 |
CN112698164A (zh) * | 2020-12-12 | 2021-04-23 | 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 | 一种基于c频段紫外线检测密闭空间绝缘状态的分析方法 |
CN112731082A (zh) * | 2020-12-26 | 2021-04-30 | 国网吉林省电力有限公司白城供电公司 | 基于带电检测技术的绝缘子绝缘状态趋势预测方法 |
CN112881879A (zh) * | 2021-04-16 | 2021-06-01 | 国网黑龙江省电力有限公司大庆供电公司 | 一种高压电缆终端局部放电模式识别方法、装置及设备 |
CN113642714A (zh) * | 2021-08-27 | 2021-11-12 | 国网湖南省电力有限公司 | 基于小样本学习的绝缘子污秽放电状态识别方法及*** |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9958492B2 (en) * | 2015-09-02 | 2018-05-01 | Aktiebolaget Skf | Partial discharge signal detection using resistive attenuation |
-
2021
- 2021-11-19 CN CN202111389270.2A patent/CN114076877B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001124816A (ja) * | 1999-10-25 | 2001-05-11 | Nissin Electric Co Ltd | がいし汚損検出装置 |
CN101661076A (zh) * | 2009-09-04 | 2010-03-03 | 重庆大学 | 绝缘子污秽度检测方法 |
CN102508036A (zh) * | 2011-11-02 | 2012-06-20 | 浙江大学城市学院 | 盘式绝缘子污秽状态在线远程监测方法及装置 |
CN102645618A (zh) * | 2012-04-16 | 2012-08-22 | 浙江清科电力科技有限公司 | 一种污秽绝缘智能检测方法及检测***装置 |
CN106771806A (zh) * | 2016-12-13 | 2017-05-31 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种高压线路绝缘子表面污秽状态遥视遥测方法及*** |
CN108680604A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-10-19 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种悬式绝缘子污秽度监测***及方法 |
CN109387690A (zh) * | 2018-12-06 | 2019-02-26 | 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 | 一种基于弧形叠片铁芯的便携式高压无线电流检测装置 |
CN210487953U (zh) * | 2019-07-29 | 2020-05-08 | 海南金盘电气研究院有限公司 | 一种变压器铁芯磁场分布检测*** |
CN112362987A (zh) * | 2020-10-28 | 2021-02-12 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 一种基于稳健估计的避雷器故障诊断方法 |
CN112698164A (zh) * | 2020-12-12 | 2021-04-23 | 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 | 一种基于c频段紫外线检测密闭空间绝缘状态的分析方法 |
CN112731082A (zh) * | 2020-12-26 | 2021-04-30 | 国网吉林省电力有限公司白城供电公司 | 基于带电检测技术的绝缘子绝缘状态趋势预测方法 |
CN112881879A (zh) * | 2021-04-16 | 2021-06-01 | 国网黑龙江省电力有限公司大庆供电公司 | 一种高压电缆终端局部放电模式识别方法、装置及设备 |
CN113642714A (zh) * | 2021-08-27 | 2021-11-12 | 国网湖南省电力有限公司 | 基于小样本学习的绝缘子污秽放电状态识别方法及*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114076877A (zh) | 2022-02-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104569481B (zh) | 瓦斯继电器油流流速采集***和重瓦斯整定值校验方法 | |
WO2015117304A1 (zh) | 一种氧化锌避雷器在线监测***及其方法 | |
CN110297167A (zh) | 一种基于多源信息融合的变压器老化状态评价方法 | |
CN103278306B (zh) | 复合绝缘子抗风能力检测方法、装置及复合绝缘子制作方法 | |
WO2019144716A1 (zh) | 户外柱上真空开关的状态评价方法及装置 | |
CN108646152B (zh) | 一种极化/去极化电流法检测评估定子线棒绝缘老化状态的方法 | |
CN106776480B (zh) | 一种无线电干扰现场测量异常值的剔除方法 | |
CN107247204B (zh) | 超、特高压串补装置中限压器的状态监测***及监测方法 | |
CN109324236A (zh) | 一种基于电缆接头典型缺陷的故障评价方法 | |
CN111458612A (zh) | 一种油浸式套管电气绝缘性能的状态监测及缺陷模拟*** | |
CN101216524A (zh) | 1000kV交流特高压输电线路接地故障定位技术与装置 | |
CN109116156A (zh) | 一种基于互感器输出信号确定输电线路线损的方法和装置 | |
CN102519974B (zh) | 基于图像智能识别的复合绝缘子龟裂检测方法 | |
CN106597148A (zh) | 基于残压监测的不带串联间隙避雷器状态监测***及方法 | |
CN114076877B (zh) | 一种基于电磁场大数据的高压绝缘状态分析方法及装置 | |
CN111025093B (zh) | 一种基于双端平衡因子的xlpe电缆绝缘寿命估算方法 | |
CN107358020A (zh) | 一种弧垂过大配网导线紧线长度计算方法 | |
Wu et al. | Live-line detection of deteriorated insulators on overhead transmission lines based on electric field distribution | |
Wei et al. | Inverse application of charge simulation method in detecting faulty ceramic insulators and processing influence from tower | |
CN115774173A (zh) | 一种干式变压器绝缘性能评估装置及其方法 | |
CN116087762A (zh) | 基于阵列空间电场的断路器非接触式绝缘监测方法及*** | |
CN216646672U (zh) | 一种磁场型高压设备绝缘检测传感器 | |
CN106952182B (zh) | 一种基于振动分布特征的电力变压器绕组故障诊断方法 | |
CN110514890B (zh) | 适合于不同电压等级的离子电流测量装置的优化设计方法 | |
CN105548940B (zh) | 一种电压互感器的运行工况检验方法 |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |