【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种检测电力变压器内部放电故障的方法，属于电力变压器安全监测
技术介绍
电力变压器是电力系统输配电能的关键设备之一，其安全性能很大程度上影响着整个电网的安全运行可靠性。据相关统计，电力变压器主要的三类故障(机械故障、导体故障和绝缘故障)中，绝缘故障所占比重最大。而随着电力系统电压等级的提高，局部放电已然成为了变压器内部绝缘劣化的重要原因，因而有必要对其进行监测，对及时发现并排除电力变压器故障隐患具有指导意义。目前，依据局部放电过程中所产生的特定物质(脉冲电流、电磁辐射和超声波等)，相应地产生了电脉冲检测法、超高频(UHF)检测法。电脉冲检测法是目前应用较多的方法之一，利用电流传感器检测局放产生的电荷量，GB/T7354—2003(IEC60270：2000,IDT)和DL/T356—2010对其局部放电测量和校准技术进行了明确规定，但此法抗干扰能力弱，测量频率低，频带窄，无法有效应用于在线监测；UHF利用电容传感器或者超高频天线检测局部放电所产生的超高频电磁波，检测频段和灵敏度高，可避开常规电气干扰，能够在线监测，但对传感器安装位置要求较高，由于变压器箱体本身具有屏蔽电磁波作用，若传感器直接安装外壳表面，测量信号很弱。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提出一种准确性较高的实时在线检测工作中变压器内部是否存在放电故障的方法。本专利技术为了解决上述技术问题提出的技术方案是：一种检测电力变压器内部放电故障的方法，该方法执行如下步骤：1)建立检测系统，设定该检测系统的采样频率和采样时间；2)利用所述检测系统的振动...
【技术保护点】
一种检测电力变压器内部放电故障的方法，其特征在于该方法执行如下步骤：1)建立检测系统，设定该检测系统的采样频率和采样时间；2)利用所述检测系统的振动传感器采集变压器正常状态的变压器表面的振动信号；3)提取所述振动信号中的特征值A、特征值B和特征值C并保存；所述特征值A为振动信号时域稳态幅值；所述特征值B为振动信号进行小波包分解的第16节点奇异谱熵值；所述特征值C为振动信号进行小波包分解的第25‑32节点奇异谱熵值的平均值；4)利用步骤1)的检测系统对工作中的变压器进行监测，得到变压器工作状态的振动信号；5)提取步骤4)的振动信号的特征值A′、特征值B′和特征值C′；所述特征值A′为步骤4)的振动信号时域稳态幅值；所述特征值B′为步骤4)的振动信号进行小波包分解的第16节点奇异谱熵值；所述特征值C′为步骤4)的振动信号进行小波包分解的第25‑32节点奇异谱熵值的平均值；6)利用步骤5)提取的特征值A′、特征值B′和特征值C′对变压器的工作状态进行判别；进行初步判断，当发现特征值A′低于特征值A的30％，则该变压器存在放电故障；在初步判断存在放电故障后，进一步判断，若特征值B′小于特征值B...
【技术特征摘要】
1.一种检测电力变压器内部放电故障的方法，其特征在于该方法执行如下步骤：1)建立检测系统，设定该检测系统的采样频率和采样时间；2)利用所述检测系统的振动传感器采集变压器正常状态的变压器表面的振动信号；3)提取所述振动信号中的特征值A、特征值B和特征值C并保存；所述特征值A为振动信号时域稳态幅值；所述特征值B为振动信号进行小波包分解的第16节点奇异谱熵值；所述特征值C为振动信号进行小波包分解的第25-32节点奇异谱熵值的平均值；4)利用步骤1)的检测系统对工作中的变压器进行监测，得到变压器工作状态的振动信号；5)提取步骤4)的振动信号的特征值A′、特征值B′和特征值C′；所述特征值A′为步骤4)的振动信号时域稳态幅值；所述特征值B′为步骤4)的振动信号进行小波包分解的第16节点奇异谱熵值；所述特征值C′为步骤4)的振动信号进行小波包分解的第25-32节点奇异谱熵值的平均值；6)利用步骤5)提取的特征值A′、特征值B′和特征值C′对变压器的工作状态进行判别；进行初步判断，当发现特征值A′低于特征值A的30％，则该变压器存在放电故障；在初步判断存在放电故障后，进一步判断，若特征值B′小于特征值B且特征值C′大于特征值C，则确定该变压器存在放电故...
【专利技术属性】
技术研发人员：许洪华，施恂山，王春宁，马宏忠，刘宝稳，徐涛，
申请(专利权)人：国网江苏省电力公司南京供电公司，河海大学，国家电网公司，国网江苏省电力公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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