KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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제4C권3호
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pp.81-89
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2004
Frequency Domain Spectroscopy (FDS) measurements were performed on pressboard samples containing different moisture contents and on insulation system of power transformers. The results were used for evaluating sensitivity of the so-called X - Y model, which is applied for estimating moisture content in transformer insulation using the results of FDS measurements. Based on the observations of this analysis a simplified model, called X model, was introduced in which the presence of spacers in transformer insulation has been neglected. Finally, reliability of the X model was assessed by comparing estimates of moisture contents based on FDS measurements on field installed power transformers with moisture contents obtained from chemical analyses of their oil samples.
In this paper, four types of insulation coils were fabricated by adding various kinds of glycols to improve the flexibility and adhesion of insulating coils in varnish dispersed with PAI / Nano Silica_15wt%. The applied voltage and frequency were 1.5 kV / 20 kHz for accelerated life evaluation. Through the 6th temperature stress level, the cause of the insulation breakdown of the coil was ignored and only the breakdown time was measured. The Arrhenius model was chosen based on the theoretical relationship between chemical reaction rate and temperature for estimating the insulation life of the coil due to accelerated thermal stress. Three types of distributions (Weibull, Lognormal, Exponential) were selected as the relationship between thermal stress model and distribution. The average insulation lifetime was estimated under the temperature stress of four types of insulation coils through the relationship between one kind of model and three kinds of distributions.
The purpose of this study was to investigate insulation of thermal clothing under still and dynamic air conditions(with 2.1m/sec air velocity) and decrease of insulation in both conditions, to analyze correlations among them, and to estimate insulation and decrease of insulation using factors, such as fabric insulation, fabric weight, clothing weight, air permeability, and water vapor resistance. A total of 25 kinds of clothing were tested(9 types for suits, 6 types of jacket, 5 types for shirts, and 5 types for trousers). The results of this study were as follows; Thermal resistance of clothing under the dynamic air condition decreased comparing to that of clothing under still air condition in all types of clothing. Decrease in shirts was the biggest(47.5%), followed by suits(39.51%), trousers(37.48%), and jackets(34.49%) in sequence. Thermal resistance of clothing under dynamic air condition showed very high correlation(0.98, p<0.01) with that of clothing under still air condition, followed by thermal resistance of fabric(0.86, p<0.01). Decrease in thermal resistance of clothing showed the highest correlation with air permeability. It didn't show correlation with other factors. Regression analysis showed that fabric thickness would be useful factor for estimating thermal resistance of clothing and air permeability also would be useful factor for estimating decrease in thermal resistance of clothing.
본 논문에서는 모의 GIS 내부에 도전성 파티클을 놓아둠으로써 전하의 축적과 전계의 집중이 용이하도록 하여 부분방전을 모의하였다. 이때 부분방전 발생과 진전에 따른 방사전자파를 스펙트럼 분석기와 EMI.EMC 측정용 안테나($30{\sim}2000[MHz]$)를 사용하여 측정 분석하였다. 모의 GIS 내부에 도전성 파티클 존재에 따른 부분방전의 검출과 방진전전 과정의 판단을 위한 절연진단의 방법으로써 본 논문에서 제안한 측정 주파수의 대역의 분리와 데이터 측정과 분석법을 이용하면 부분방전의 검출과 방전과정의 판단이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 모의 GIS 내부에 유전체 파티클 들을 놓아둠으로서 전하의 축적과 전계의 집중이 용이하도록 하여 부분방전을 모의하였다. 이때 부분방전 발생과 진전에 따른 방사전자파를 스펙트럼 분석기와 $EMI{\cdot}EMC$ 측정용 안테나$(30\~2000(MHz))$를 사용하여 측정$\cdot$분석하였다. 모의 GIS내부에 유전체 파티클 존재에 따른 부력방전의 검출과 방진전전 과정의 판단을 위한 절연진단의 방법으로서 본 논문에서 제안한 측정 주파수의 대역의 분리와 데이터 측정과 분석법을 이용하면 부분방전의 검출과 방전과정의 판단이 가능함을 확인하였다.
Traditional External Insulation Finishing System(EIFS) is applied to apartment construction by performing structural framework and insulation finishing work sequentially. Separate execution of the three works increases construction cost and duration. Concurrent construction method of EIFS, which performs framework and insulation finishing work simultaneously, is introduced in order to solve these problems. However, the introduced method is exposed to the risk of construction delay caused by bottlenecks due to interacting processes and resources. Therefore, this paper presents a simulation model suitable for estimating work productivity of the concurrent construction by considering predecessor and successor processes to optimize resource allocation and minimize construction delay.
In measuring, uncertainty in measurement is essential to improve measuring reliability. Currently, however, in measuring impact sound insulation of floors, there are no guidelines to estimate uncertainty in measurement. In addition, the concept of uncertainty in rating is required to recognize the relation between measuring and rating. Therefore, through this paper, the efforts have been made to establish uncertainty in measurement and rating of light impact insulation of floors. The result of estimating of uncertainty in measurement and rating in our laboratory is considered reliable, considering ${\pm}0.46{\sim}1.44dB$ of uncertainty in measurement and 1 dB of uncertainty in rating.
In this study, we detected electromagnetic waves generated in an enclosed switchgear and applied various statistical methods for detecting signals. We calculated the various statistical factors via the appropriate statistical methods. Further, we used these statistics to recognize the characteristics for each pattern by identifying the partial discharge in each case for normal, proceeding and abnormal states. The characteristics of electromagnetic wave patterns occurred in various states at electric power facilities and were used as an output variable for more efficient diagnosis. In this paper, we confirmed that the pattern of partial discharge signal can be used as one of the factors used to analyze the insulation state and to consider while estimating diagnosis of insulation states by recognizing the signal pattern to intelligence. We will utilize the proposed diagnosis method to determine insulation degradation states.
The purpose of this study was to create a database of information on fabric factors(i.e., fabric insulation, fabric weight, clothing weight, fabric thickness, air permeability, and water vapor resistance) of clothing used for insulations, to compare them according to clothing types, and to estimate thermal resistance of clothing using these factors. A total of 25 kinds of clothing were selected(9 types for suits, 6 types of jacket, 5 types for shirts, and 5 types for trousers). The results of this study were as follows; Thermal insulation of clothing showed the highest positive correlation(0.85, p>0.01) with thermal insulation of fabric and very high positive correlation with water vapor resistance, fabric thickness, fabric weight, and clothing weight, respectively, 0.77, 0.77, 0.73, 0.71(p>0.01). Fabric weight of jacket was higher than that of shirts and trousers. Air permeability of shirts was the highest of clothing types. Clothing insulation of jacket was higher than that of shirts and trousers and its fabric insulation was also the highest of clothing types. Regression analysis showed that fabric thickness, water vapor resistance, and fabric weight would be useful factors for estimating the thermal resistance of clothing.
This paper proposes a novel pattern recognition approach based on the radial basis function (RBF) neural network for identifying insulation defects of high-voltage electrical apparatus arising from partial discharge (PD). Pattern recognition of PD is used for identifying defects causing the PD, such as internal discharge, external discharge, corona, etc. This information is vital for estimating the harmfulness of the discharge in the insulation. Since an insulation defect, such as one resulting from PD, would have a corresponding particular pattern, pattern recognition of PD is significant means to discriminate insulation conditions of high-voltage electrical apparatus. To verify the proposed approach, experiments were conducted to demonstrate the field-test PD pattern recognition of cast resin current transformer (CRCT) models. These tests used artificial defects created in order to produce the common PD activities of CRCTs by using feature vectors of field-test PD patterns. The significant features are extracted by using nonlinear principal component analysis (NLPCA) method. The experimental data are found to be in close agreement with the recognized data. The test results show that the proposed approach is efficient and reliable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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