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题名采用暂态对地电压法综合检测开关柜局部放电
被引量：150
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作者
任明
彭华东
陈晓清
董明
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机构
西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室
西北电网有限公司博士后工作站
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出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第10期2460-2466,共7页
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基金
国家自然科学基金(50907051)~~
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文摘
针对暂态对地电压(TEV)技术在实际开关柜局部放电检测中判断依据单一、检测结果可靠性不高等问题,对如何更好应用TEV技术展开研究。在分析TEV技术原理的基础上,综合应用TEV技术对高压开关柜典型缺陷的局部放电进行了检测与分析,探究了不同缺陷模型下的时域相位、脉冲数和测量阈值之间的关系并统计了不同缺陷的特征。结果表明,尖刺放电均发生在0°～90°及200°～340°,负半周中较高幅值的放电明显较少;内部放电发生在0°～90°及270°～315°,正负半周的放电随阈值的升高呈现相似的减少趋势;悬浮放电发生在0°～135°及180°～315°,与其正半周相比,负半周的放电随阈值升高而下降的更加剧烈,这些现象均与使用传统的脉冲电流法所得到的结论相一致,说明了使用TEV法对开关柜进行局部放电类型识别的可能性,为进一步的研究做准备。
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关键词
高压开关柜
局部放电
缺陷识别
暂态对地电压(TEV)
脉冲电流法
局放检测
脉冲电流法
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Keywords
high voltage switchgear
partial discharge
identification of defects
transient earth voltage（TEV）
pulse current method
PD detect
pulse current method
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分类号
TM591
[电气工程—电器]
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题名风电机组故障智能诊断技术及系统研究
被引量：35
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作者
彭华东
陈晓清
任明
杨代勇
董明
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机构
电力设备电气绝缘国家重点实验室西安交通大学
西北电网有限公司博士后工作站
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出处
《电网与清洁能源》
2011年第2期61-66,70,共7页
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基金
国家自然科学基金(50907051)
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文摘
风电机组的状态监测和故障诊断是保证机组长期稳定运行和安全发电的关键。基于风电机组的基本结构,介绍了机组的故障类型和机理,论述了实际应用中机组的状态监测和故障诊断技术;基于BP神经网络的原理和优点,深入讨论了如何应用人工神经网络构建风电机组智能诊断系统,并给出了可行的系统设计方案和软件实现流程图。
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关键词
风电机组
状态监测
故障诊断
神经网络
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Keywords
wind turbines
condition monitoring
fault diagnosis
neural networks
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分类号
TK81
[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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