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题名500kV海底电缆雷电过电压研究
被引量:2
- 1
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作者
徐伟
廖民传
郑志源
汪晶毅
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机构
中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司
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出处
《南方能源建设》
2016年第2期62-66,共5页
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文摘
依托南方主网与海南电网联网工程,运用ATP-EMTP电磁暂态分析软件,建立了500 kV架空线路与海底电缆线路的雷电侵入波仿真计算模型,采用修正后的电气几何模型法来计算最大绕击雷电流,采用先导发展法作为绝缘子串和空气间隙放电闪络判据,计算架空线路遭受绕击和反击时,无避雷器和有避雷器2种情况下海底电缆主绝缘上所承受的雷电过电压,据此校核海底电缆雷电冲击绝缘水平及避雷器配置的合理性。研究结果表明,合理配置避雷器大大降低了雷电过电压对海缆的影响,在架空线路遭受绕击和-250 kA雷电流反击时,海底电缆最大雷电过电压分别为-916 kV和-923 kV,海底电缆绝缘裕度和避雷器配置满足防雷要求。
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关键词
500
KV
海底电缆
绕击
反击
雷电过电压
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Keywords
500 kV) submarine cable) shielding failure) back flash overvoltage) lightning overvolta
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分类号
TM863
[电气工程—高电压与绝缘技术]
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题名基于回路阻抗测试的输电线路防范误操作方法
被引量:1
- 2
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作者
屈路
蔡汉生
刘刚
廖民传
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机构
中国南方电网科学研究院有限责任公司
中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心
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出处
《水电能源科学》
北大核心
2019年第10期137-141,共5页
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基金
南方电网公司重点科技项目(CSGTRC-K153001)
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文摘
针对输电线路带地刀或临时接地线合闸误操作问题,提出了一种基于线路对地回路阻抗测试结果判定线路对地状态,从而避免误操作的方法。通过理论分析和数值计算,明确了线路末端有无接地点时回路阻抗的差异。基于仿真模型,计算了线路有无接地条件下的回路阻抗,并比较分析了信号源频率、长线路换位、杆塔接地电阻、土壤电阻率对回路阻抗检测结果的影响,最终提出了线路送电条件判据。在某110kV输电线路上,针对单相接地、三相接地、相间短路的回路阻抗进行了实测。实测结果与仿真计算结果吻合,验证了所提方法的可行性。
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关键词
输电线路
防范误操作
接地刀闸
接地线
回路阻抗测试
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Keywords
transmission line
misoperation preventing
grounding switch
grounding wire
loop impedance test
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分类号
TM76
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名正极性电场中SF6气体对导电微粒带电特性的影响
被引量:2
- 3
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作者
马御棠
刘刚
耿浩
廖民传
冯瑞发
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机构
南方电网云南电网有限责任公司电力科学研究院
南方电网科学研究院
特高压电力技术与新型电工装备基础国家工程研究中心
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出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期160-166,共7页
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基金
南方电网科技项目(YNKJXM20191243)
云南省重大科技专项(202202AD080004)。
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文摘
针对气体绝缘金属封闭开关设备(Gas Insulated Suitchgear,GIS)中导电微粒运动容易引发电极间击穿和绝缘沿面闪络等问题,开展了正极性电场中SF6气体对导电微粒带电特性的影响研究.试验得到了空气、SF6环境导电微粒的运动轨迹,根据观测结果分析微粒的速度、受力提出微粒带电量估算方法并计算启举场强下空气、SF6气体环境微粒的带电量.结果表明,正极性条件下带电微粒启举场强明显高于真空及空气环境,且启举场强随SF6气体压力的升高而增大.电场强度相同时,SF6条件下微粒带电量小于空气环境,约为空气条件下的0.789倍.电极表面导电微粒附近电场集中及SF6电负特性是影响微粒初始带电量的原因.研究拟为GIS微粒抑制方法及针对微粒抑制的耐压试验方法的制定提供数据支持.
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关键词
GIL
导电微粒
SF6
启举场强
绝缘子
间隙击穿
沿面闪络
高压输电
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Keywords
GIL
conductive particle
SF6
lift-off voltage
insulator
gap breakdown
flashover
high voltage power transmission
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分类号
TM2
[一般工业技术—材料科学与工程]
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题名基于改进YOLOv3的避雷器红外图像故障检测方法
被引量:3
- 4
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作者
胡泰山
刘浩
刘刚
梅琪
马御棠
廖民传
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机构
南方电网科学研究院有限责任公司直流输电技术国家重点实验室
云南电网有限责任公司电力科学研究院
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出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2023年第11期1256-1261,共6页
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基金
南方电网公司科技项目(YNKJXM20191243)。
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文摘
针对现有的金属氧化物避雷器(Metal Oxide Arrester,MOA)红外图像故障检测方法存在识别精度低、检测速度较慢的问题,提出一种基于改进YOLOv3的MOA红外图像故障检测方法。首先,以Darknet19网络代替YOLOv3原始的Darknet53网络,并在特征学习时针对样本中不同MOA长宽比例,通过K-means聚类算法对MOA图像中的目标帧进行分析,重新聚类样本中心锚点框,得到合适的锚框数目和大小。最后,利用改进YOLOv3模型完成MOA红外图像故障检测。实验结果表明,改进的YOLOv3模型识别精度达到96.3%,识别速度为6.75 ms。
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关键词
金属氧化物避雷器
YOLOv3
深度学习
红外图像
K-MEANS聚类
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Keywords
metal oxide arrester,YOLOv3,deep learning
infrared image
K-means clustering
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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