When happen the electrical facilities accident the one's diagnosis system of fault cause was constructed by FMEA method Cable accident cause is given by accident cause that can happen in each one's diagnosis and accident probability value. From the verification of system, the one's diagnosis system agreed well with result that analyzed actual state. Thus, the system is judged to be used effectively examine for accident cause of electrical facilities.
This paper presents few case studies of state diagnosis of XLPE cables using very low frequency techniques. The power cables of 22.9kV which have installation fault were assessed using VLF technique in addition to other techniques like insulation resistance and DC voltage withstand test. From the experimental results, The dielectric loss($tan{\delta}$) values of degradation of the cable(joint, knife, needle) at $U_0$ were 5.839, 5.526 and 6.251, respectively and all values were "further study advised". VLF PD measurement was also found defective portion. These method was effective in defect to fault in the degradation of the cable. However, the breakdown did not occur in the degradation of the cable because of properties of XLPE insulation. Few case studies of using VLF $tan{\delta}$ diagnosis for fault are measured and analyzed. The $tan{\delta}$ values at $U_0$ were "further study advised" or "action required".
This work introduces a fault diagnosis method for transformer based on self-powered radio frequency identification (RFID) sensor tag and improved Hilbert-Huang transform (HHT). Consisted by RFID tag chip, power management circuit, MCU and accelerometer, the developed RFID sensor tag is used to acquire and wirelessly transmit the vibration signal. A customized power management including solar panel, low dropout (LDO) voltage regulator, supercapacitor and corresponding charging circuit is presented to guarantee constant DC power for the sensor tag. An improved band restricted empirical mode decomposition (BREMD) which is optimized by quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO) algorithm is proposed to deal with the raw vibration signal. Compared with traditional methods, this improved BREMD method shows great superiority in reducing mode aliasing. Then, a promising fault diagnosis approach on the basis of Hilbert marginal spectrum variations is brought up. The measured results show that the presented power management circuit can generate 2.5V DC voltage for the rest of the sensor tag. The developed sensor tag can achieve a reliable communication distance of 17.8m in the test environment. Furthermore, the measurement results indicate the promising performance of fault diagnosis for transformer.
Using neural network approach, the diagnosis of faults in industrial process that requires observing multiple data simultaneously are studied in this paper. Two-stage diagnosis is proposed as the basic structure. The first stage detects the dynamic trend of each measurements and the second stage diagnosis the faults. This paper makes up for the disadvantage of neural about unknown faults. The potential of this approach is demonstrated in simulation using a model of tank reactor.
This paper describes a new method of the modeling of protection system and fault diagnosis in power systems using Petri nets. The Petri net models of protection system are compose of the operating process of protective devices and the fault diagnosis process. Fault diagnosis model which makes use of the nature of Petri net is developed to overcome the drawbacks of methods that depend on operator knowledge. The proposed method can reduce processing time and increase accuracy when compared with the traditional methods. And also this method covers online processing of real-time data from SCADA.
This paper presents the hybrid type based expert system for fault diagnosis in transformers. The proposed system uses the novel fault diagnostic technique based on dissolved gas analysis(DGA) in oil-immersed transformers. The uncertainty of key gas analysis, norm threshold, and gas ratio boundaries are managed by using a fuzzy set. Also, the uncertainty of the fault diagnostic rules are handled by using fuzzy measures. Finally, kohnen's feature map performs fault classification in transformers. To verify the effectiveness of the proposed diagnosis technique, the hybrid type based expert system for fault diagnosis has been tested by using KEPCO's transformer gas records.
Fault diagnosis is important due to the increasing demand of using interior permanent magnet synchronous machines (IPMSMs). In particular, an interturn fault is one of the most frequent electrical faults in IPMSMs. This paper proposes a fault indicator for diagnosis of interturn faults in IPMSMs. The fault indicator is developed by negative-sequence impedance. The effectiveness of the fault indicator to diagnose interturn faults was verified through various fault conditions.
This paper proposes a diagnosis to detecting poor contact fault and fault location. Electrical fire by poor contact fault of power cable occupied a large proportion in the total electrical installations. The proposed method has an object to prevent electrical fault in advance. But detecting poor contact fault is difficult to detect fault type and fault location by using conventional reflectometry due to faults generated intermittently and repeatedly on the time change. Therefore, in this paper poor contact fault and fault conditions were defined. System generating poor contact fault produced for the experimental setup. SSTDR and algorithm of reference signal elimination heighten performance detecting poor contact fault on live power cable. The diagnosis methods of signal process and analysis of reflected signal was proposed for detecting poor contact fault and fault location. The poor contact fault and location had been detected through proposed diagnosis methods. The fault location and error rate of detection were verified detecting accuracy by experiment results.
The preventive diagnosis technique for power system is being highlighted as a research area for deterioration of insulation in machinery because of high-voltage power system. We make efforts to develop not only diagnosis of aging state but also detection of defects in the initial stage from preventive diagnosis technique. Especially, partial discharge is actively studied as a non-destructive diagnosis technique and very useful because partial discharge measurement reduces damage than conventional diagnosis technique. The loaded stress during this test is smaller than that of other diagnosis techniques. But the continuous research for various complicated analysis method is required because partial discharge has very small signals and its signals have complex forms. In this paper, the measurement of partial discharge was investigated and studied on many specimens with void. We made samples having artificial voids and measured partial discharge. In order to use as a practical diagnosis technique, we studied ways of measurement, measured illustrations and types of partial discharge which could be used in order to diagnose defects of power machinery.
This paper deals with the technical map of diagnosis for power cable systems. For this purpose, failure status, failure and degradation causes, and newly suggested diagnostic techniques were investigated and analyzed. From the analysis, the technical map of diagnosis for power cable systems was proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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