In recent years, various types of partial discharge (PD) methods such as capacitive, inductive, electromagnetic, and acoustic coupling techniques have been developed for diagnosing rotating machines. An electromagnetic (EM) probe, which is an inductively coupled type of sensor, is required for detecting corona and internal discharges during off-line tests. In this study, a new technique for enhancing the measurement sensitivities for corona and internal discharge based on an EM inductive position sensor is proposed. An EM probe that winds wires around horseshoe-shaped and cylindershaped ferrites as helices is designed and optimized for the implementation of off-line PD monitoring of the stator winding of a rotating machine. The measurement system based on this design is implemented, and it is verified from the results of the experiment performed in this study that the probe provides similar performance as existing commercial products.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.1
no.2
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pp.45-51
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1996
This paper presents a neural network approach for on-line estimation of partial discharge(PD) location using advanced correlation technique in power transformer. Ultrasonic sensors detect ultrasonic signals generated by a PD and the proposed method calculates time difference between the ultrasonic signals at each sensor pair using the cross-correlation technique applied by moving average and the Hamming window. The neural network takes distance difference as inputs converted from time difference, and estimates the PD location. Case studies showed that the proposed method using advanced correlation technique and a neural network estimated the PD location better than conventional methods.
In the operation of large capacity hydro generators, it's a very important thing that to minimize several kind of electrical trouble and accident. In order to overcome these problems, the on-line and off-line partial discharge (PD) measuring method has become an important one. Nowadays, epoxy mica coupler(EMC) has been the most widely used sensors for on-line PD detection in rotating machines. This time, we have made a ceramic coupling sensor using $SrTiO_{3}$, because at present, most of sensors has high cost and difficult procedure to making. This paper deals with the electrical characteristics of a ceramic coupling sensor, which has been made to continuously measure PD activity during the operation condition for 13kV class hydro generator. And we have performed the evaluation of sensor life and reliability based on the characteristic testing. The experimental results confirm that the sensor has satisfied at electrical required performance and output characteristic for simulated input signal.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.28
no.7
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pp.41-47
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2014
The on-line partial discharge (PD) in stator windings of air-cooled gas turbine (GT) generator (119.2MVA, 13.8kV) is measured and analyzed in this paper. This generator was designed by global vacuum pressure impregnation (VPI). The generator failed two times at top bar (16T) of phase B in the stator slot. Six epoxy-mica capacitors were installed in three phases of GT generator. On-line PD test was performed on GT generator using turbine generator analyzer (TGA). TGA showed that the normalized quantity number (NQN) and the PD magnitude($Q_m$) were high in phase B. Internal discharges were generated in phases A, B and C. The trend analysis of NQN and $Q_m$ value are obtained in order to monitor the insulation condition in GT generator stator windings. Phases A and C were in good condition. But phase B had deteriorated significantly
In this paper, intelligent control method using neural network as a nonlinear controller is presented, Neural network controller is implemented on DSP board in PC to make real time computing possible, On-line training algorithm for neural network control is proposed, As a test-bed, a large a-x table was build and interface with PC has been implemented, Experimental results under different PD controller gains show excellent position tracking for circular trajectory compared with those for PD controller only.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2002.05c
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pp.152-155
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2002
During normal operation, partial discharge(PD) tests were performed using turbine generator analyzer(TGA) in high voltage motor. Epoxy-mica couplers are installed at motor terminal and analyzed PD signal using TGA. #A motor stator insulation is good because small partial discharges are detected PD pattern show that PD occurs in insulation. PD of #B motor is larger than that of #A motor and PD pattern show that positive PD larger than negative PD. It means that PD occurs between insulation and slot. And A phase PD magnitude of #B motor is large and high compare with any other phase. Therefore wedge, core and slot of #B motor need to check and repair.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2002.05c
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pp.199-202
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2002
During normal operation, partial discharge(PD) tests were performed using turbine generator analyzer(TGA) in high voltage motor. Epoxy-mica couplers are installed at motor terminal and analyzed PD signal using TGA. #A motor stator insulation is good because small partial discharges are detected. PD pattern show that PD occurs in insulation. PD of #B motor is larger than that of #A motor and PD pattern show that positive PD larger than negative PD. It means that PD occurs between insulation and slot. And A phase PD magnitude of #B motor is large and high compare with any other phase. Therefore wedge, core and slot of #B motor need to check and repair.
During normal machine operation, partial discharge(PD) measurements were performed with turbine generator analyzer(TGA) in five high voltage motors(rated 6.6kV). These high voltage motors were installed with 80pF capacitive couplers at the terminal box. The PD patterns were displayed two dimensional and three dimensional. TGA summarizes each plot with two quantities such as the normalized quantity number(NQN) and the peak PD magnitude(Qm). Off-line PD measurements were conducted on five motors. These motors were energized to 3.81kV. The PD levels in pC were measured with a conventional digital PD detector. The comparison of positive to negative PD indicates whether the defect elements of PD are within the insulation or on the insulation surface. Internal discharges were generated in phase A, B and C of COP-B and pulv.-B, in phase B of Pulv. C and in phase C of Pulv.-D motor. Discharge at conductor surface was discovered in phase A of Pulv. D motor. Slot discharges occurred in three phases of Pulv. E motor.
With changes in insulated defects, the environment, and so on, new partial discharge (PD) data are highly different from the original samples. It leads to a decrease in on-line recognition rate. The UHF signal and pulse current signal of four kinds of typical artificial defect models in gas insulated switchgear (GIS) are obtained simultaneously by experiment. The relationship map of ultra-high frequency (UHF) cumulative energy and its corresponding apparent discharge of four kinds of typical artificial defect models are plotted. UHF cumulative energy and its corresponding apparent discharge are used as inputs. The support vector machine (SVM) incremental method is constructed. Examples show that the PD SVM incremental method based on simulated annealing (SA) effectively speeds up the data update rate and improves the adaptability of the classifier compared with the original method, in that the total sample is constituted by the old and new data. The PD SVM incremental method is a better pattern recognition technology for PD on-line monitoring.
Narayanan, V. Jayaprakash;Karthik, B.;Chandrasekar, S.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.9
no.4
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pp.1375-1384
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2014
Flashover of power transmission line insulators is a major threat to the reliable operation of power system. This paper deals with the flashover prediction of polymeric insulators used in power transmission line applications using the novel condition monitoring technique developed by PD signal time-frequency map and neural network technique. Laboratory experiments on polymeric insulators were carried out as per IEC 60507 under AC voltage, at different humidity and contamination levels using NaCl as a contaminant. Partial discharge signals were acquired using advanced ultra wide band detection system. Salient features from the Time-Frequency map and PRPD pattern at different pollution levels were extracted. The flashover prediction of polymeric insulators was automated using artificial neural network (ANN) with back propagation algorithm (BPA). From the results, it can be speculated that PD signal feature extraction along with back propagation classification is a well suited technique to predict flashover of polymeric insulators.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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