전력용 변압기의 절연 열화를 탐지하기 위한 연구가 오래 전부터 연구되어 왔으며 절연유에 함유된 연소성 가스분석 기술이 주로 활용되고 있다. 최근들어 고압 대용량화에따른 사고 파급효과가 커지게 되면서 on-line 탐지시스템의 필요성이 대두되면서 부분방전 신호 검출법이 연구되기 시작하였다. 본 연구는 부분방전 신호 검출법 중에서 탐촉자의 탈착이 용이한 초음파 신호 측정법에서 가장 큰 문제점인 잡음신호 분리를 위한 연구이다. 신호원의 개수와 위치를 측정할 수 있으므로 측정된 초음파 신호가 부분방전에 의한 것인지 외부 잡음인지를 구별할 수 있으며 변압기의 절연열화 판단에 한층 신뢰성을 향상시킬 수 있게 되었다.
Heating cables, widely used in office buildings, factories, streets and railways, deteriorate in electrical insulation during operation. The insulation deterioration of heating cables leads to electric discharges that can cause electrical fires. With this background, this paper dealt with a condition monitoring technique for heating cables by the analysis of discharge signals to prevent electrical fires. Insulation deterioration was simulated using an arc generator specified in UL1699 under AC operation, and the characteristic and propagation of discharge signals were analyzed on a 100 meter-long heating cable. Discharge signals produced by insulation deterioration were detected as a voltage pulse because they are as small as a few mV and they are attenuated through propagation path. The frequency spectrum of discharge signals mainly existed in the range from 70 kHz to 110 kHz, and the maximum attenuation of the signal was 84.8% at 100 meters away from the discharge point. Based on the experimental results, a monitoring device, which is composed of a high pass filter with the cut-off frequency of 70 kHz, a comparator, a wave shaper and a microprocessor, was designed and fabricated. Also, an algorithm was designed to discriminate the discharge signal in the presence of noise, compared with the pulse repetition period and the number of pulse counts per 100ms. In the experiment, the result showed that the prototype monitoring device could detect and discriminate the discharge signals produced at every discharge point on a heating cable.
Maheswari, R.V.;Subburaj, P.;Vigneshwaran, B.;Iruthayarajan, M. Willjuice
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권2호
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pp.695-706
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2014
Partial discharge (PD) measurements have emerged as a dominant investigative tool for condition monitoring of insulation in high voltage equipment. But the major problem behind them the PD signal is severely polluted by several noises like White noise, Random noise, Discrete Spectral Interferences (DSI) and the challenge lies with removing these noise from the onsite PD data effectively which leads to preserving the signal for feature extraction. Accordingly the paper is mainly classified into two parts. In first part the PD signal is artificially simulated and mixed with white noise. In second part the PD is measured then it is subjected to the proposed denoising techniques namely Translation Invariant Wavelet Transform (TIWT). The proposed TIWT method remains the edge of the original signal efficiently. Additionally TIWT based denoising is used to suppress Pseudo Gibbs phenomenon. In this paper an attempt has been made to review the methodology of denoising the PD signals and shows that the proposed denoising method results are better when compared to other wavelet-based approaches like Fast Fourier Transform (FFT), Discrete Wavelet Transform (DWT), by evaluating five different parameters like, Signal to noise ratio, Cross-correlation coefficient, Pulse amplitude distortion, Mean square error, Reduction in noise level.
The detection and measurement of partial discharge activity prevalent in the solid insulating systems of high-voltage generator stator windings has, for many years, been a recognized method of assessing the insulation condition of such systems. Partial discharge activity occurs at sites of degradation within, or at the surface of, stator's insulation systems under high voltage stressing. However, partial discharge pulses suffer from attenuation and distortion when transmitted along windings, because of the complex L-C network between windings. The mode of transmission varies with the signal frequency and is dependant on the geometrical configurations of windings. This paper reports the investigated results of the signal propagation characteristics along the windings when both sinusoidal signals and simulated partial discharge pulses are injected at the various positions of stator windings within the 25 MVA, 11 kV hydro generator. The on-line identification technique of partial discharge location in generator windings is also proposed in this study.
한국전기전자재료학회 2002년도 춘계학술대회 논문집 유기절연재료 전자세라믹 방전플라즈마 일렉트렛트 및 응용기술
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pp.170-176
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2002
In this papers, we proposed the feature extraction method due to partial discharge type of transformers. For wavelet transform, Daubechie's filter is used, we can obtain wavelet coefficients which is used to extract feature of statistical parameters (maximum value, average value, dispersion, skewness, kurtosis) about acoustic emission signal generated from each partial discharge type. The defects which could occur in a transformer were simulated by using needle-plane electrode, IEC electrode and Void electrode. Also, these coefficients are used to identify signal of partial discharge type electrode fault in transformer. As a result, from compare of acoustic emission amplitude and acoustic average value, we are obtained results of IEC electrode> Void electrode> Needle-Plane electrode. otherwise, In case of skewness and kurtosis, we are obtained results of Needle-Plane electrode electrode> Void electrode> IEC electrode.
To detect partial discharge of 154kV joint box, we have made experiment by using the Al-foil electrode sensor. Generally the signals which are detected in partial discharge test of underground power transmission cable are accompanied wi th both noises of high voltage and noises of surrounding power cable. The most noise in near to end part of joint box is corona, beside other noises flowed from surrounding area. Partial discharge test is difficulty due to these noises. First, we had used Al-Foi1 sensor on middle joint box of 154[kV] underground transmission power cable, and then analyzed reliability of calibration signal by using the Al-Foi1 electrode sensor of NJB. From above results, decrement properties measured highly. But incase of injecting calibration signal of 500[pC] after measuring signals in IJB, the S/N ratio had about 25[dB] acquisition.
Recently, diagnostic techniques have been investigated to defect a partial discharge in high voltage electrical equipment. We have studied the characteristics of the acoustic partial discharge originating from the electrical defects in cubicle GIS(C-GIS). An acoustic emission(AE) sensor is used on the enclosure to detect partial discharge source because the sensor is sensitive to stress waves in its frequency range that may not be from a partial discharge source. AE signal is analyzed with phase-magnitude-frequency number(${\Phi}$-V-n) and pulse per second(PPS). Experience result has shown that the omitted acoustic signal has phase dependency and phase shift characteristic according to increase with applied voltage. These result will be helpful to the pattern recognition of the acoustic partial discharge in a C-GIS.
In this paper, we have studied for analysis of the partial discharge(PD) signal in underground transmission line. The PD signal has estimated as detected signal accumulation of a PRPDA method by using Labview, and analyzed with fuzzy algorithm. In our algorithm, we developed system configuration that detected accumulating PD signal using by Labview and programmed fuzzy algorithm can be analyzed the PD signal using with Matlab. With practical PD logic implementation of theoretical detected system and hardware implementation, the device for Hipotronics Company's 50kV setup has generated and then has applied with $15k{\sim}17kV$ with 1:1 time probe. It's also used the LDPE 0.27mmt (scratch error 0.05mmt) to sample for making PD. In conclusion, Our new class of PD detected algorithm has also compared with previous PRPDA or Fuzzy algorithm. which has diagnose more conveniently by adding numerical values.
This paper describes the characteristics of electromagnetic wave propagation in power transformer. A transformer which is similar to 154 kV single phase on-site transformer unit was provided for the purpose of the experiment. The 12 dielectric windows on the transformer enclosure to install UHF (ultra high frequency) sensors and the full scale mock ups of winding and the core were also equipped in the transformer. Every sensors to be installed to the transformer was tested and verified whether they show same characteristics or not before the experiment. A discharge gap which was used as a PD (partial discharge) source moved to several necessary locations in the transformer to simulate dielectric defects. Propagation times of electromagnetic wave signal from PD source to sensors decided by the routes of both reflection phenomenon and diffraction phenomenon were compared each other. The experimental results showed propagation route of the PD signal makes an effect on the frequency spectrum of front part of the signal and the magnitude of the signal and propagation time of the signal when the signal is captured on the sensor.
The partial discharge signal can be used as the detection signal of the deterioration of the power transformer insulation. Detecting this signal, the insulation failure and the point, in which the partial discharge is generated, could be predicted. In this paper, we study to predict the point, and find that the cross correlation method could predict the point accurately. Also, experimental system and the results are presented here.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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