This study deals with various neural network algorithms for the on-site partial discharge pattern recognition. For the purpose, the pattern recognition has been carried out on partial discharge data for the typical artificial defect using 9 different neural network models. In order to enhance on-site applicability, artificial defects were installed in the insulation joint box of extra-high voltage xLPE cables and partial discharges were measured by use of the metal foil sensor and a HFCT as a sensor. As the result, it is found out that the accuracy of pattern recognition could be enhanced through the application of the Sigmoid function, the Momentum algorithm and the Genetic algorism on the artificial neural networks. Although Multilayer Perceptron (MLP) algorism showed the best result among 9 neural network algorisms, it is thought that more researches on others would be needed in consideration of on-site application.
The objective of this paper is to effectively detect partial discharges in XLPE power cables. In this field, we have been usually applied several sensors for such partial discharges. This study used a type of beyond compare antenna based on the influence of background noises. Also, we designed a new structure that is able to easily apply in the adhesion of planar patch types for XLPE power cables in measurement sensitiveness elevation. A high frequency simulation tool (CST-MWS) was applied to the antenna used in this study, and it was used to evaluate certain characteristics. We fabricated an antenna using the simulation data obtained from a specific test. After checking the sensitivity of this Planar Patch Sensor in the Lab, it was tested in an actual site. This paper analyzed the data as a part of time and frequency domain using an oscilloscope and spectrum analyzer, respectively.
The objective of this paper is to effectively detect partial discharges in underground power cables. In this field, we have been usually applied several sensors for such partial discharges. This study used a type of beyond compare antenna based on the influence of background noises. Also, we designed a new structure that is able to easily apply in the adhesion of planar loop types for underground power cables in measurement sensitiveness elevation. A high frequency simulation tool (CST-MWS) was applied to the antenna used in this study, and it was used to evaluate certain characteristics. We fabricated an antenna using the simulation data obtained from a specific test. After checking the sensitivity of this Planar Loop Sensor in the Lab, it was tested in an actual site. This paper analyzed the data as a part of time and frequency domain using an oscilloscope and spectrum analyzer, respectively.
It is very important to discriminate noises such as air corona in measuring on-site partial discharges (PD). Therefore, in order to investigate the possibility of separating PD(partial discharge) and noises through the pulse analysis, pulse shapes measured by a resistive sensor and a HFCT were analyzed and PA(pulse analysis) were performed. For the purpose, the HFPD detection and PA system has been developed. Also void discharges and air corona were adopted as the artificial defect and noises, respectively.
To decrease and remove of much noises that is detected in PD (partial discharge) measuring test. we forced on detection of those. We made W-LC filter for measuring PD. which adapted that to field test. We tested after design laboratory circumstances like field line. and then the phase change properties of detected signal in UHF sensor were measured by Lemke Probe and oscilloscope (TDS-3054. Tektronix). Eventually we checked decrement of noises from experimental result. Also from experimental result at the joint box of 22.9[kV] distribution line. we obtained reasonable data which enable noises to decrease. Hereafter those results will be adapted at ultra-high voltage for trouble prevention and on-line cable watch. diagnosis of those.
Many precedent investigations hate been made for the reliable assessment of the insulation state of large power apparatus for which partial discharge detection is one of tile plausible way. In this work, experimental investigations have been carried out to make the comparison on the PD(partial discharge) pattern analysis related to the five different types of artificial defects such as SFMP (Single Free Moving Particle), MFMP (Multi Free Moving Particle), Void, CFP (Conductor-Fixed Protrusion), EP (Enclosure Protrusion). For each PD pattern, PD detection has been done by tee different types of PD sensors such as HFCT(High Frequency Current Transformer), AE(Acoustic Emission) and UHF(Ultra High Frequency). And, in addition, frequency spectrum by the UHF sensor has been also made for each defect respectively. As a result, it is observed that the possibility of obtaining PD pattern based on PRPD(Phase Resolved Partial Discharge) in connection with the defects tinder investigation is dependant on the type of the sensor while the spectrum analysis is always successful to be achieved for every defect. Therefore, it could be suggested that the nature of PD source can be identified more distinctively when the conventional PRPDA is combined with spectrum analysis.
Since one decade. the detection of High frequency Partial Discharge has been proposed as one of the effective method for the diagnosis of the power component under service in power grids. As a tool for this detection. UHF sensor based on the antenna technology has been commercialized for mainly GIS due to its advantages. However, regarding the recognition of the vital defects introducible into the GIS. different types of softwares have been proposed and employed without any convincing probability of identification. In this regards, our work leads us to suggest a novel method named "PA Map" to identify the defects inside the GIS based on the HFPD detection by use of HFCT sensor which is designed according to our patent.
Since one decade, the detection of HFPD (High frequency Partial Discharge) has been proposed as one of the effective method for the diagnosis of the power component under service in power grids. As a tool for HFPD detection, Metal Foil sensor based on the embedded technology has been commercialized for mainly power cable due to its advantages. Recently, for the on-site noise discrimination, several PA (Pulse analysis) methods have been reported and the related software, such as Neural Network and Fuzzy, have been proposed to separate the PD (Partial Discharge) signals from the noises since their wave shapes are completely different from each other. On the other hand, the relevant fundamental investigation has not yet clearly made while it is reported that the effectiveness of the current methods based on PA is dependant on the types of sensors. Moreover, regarding the identification of the vital defects introducible into the Power Cable, the direct identification of the nature of defects from the PD signals through Metal Foil coupler has not yet been realized. As a trial for solving above shortcomings, different types of software have been proposed and employed without any convincing probability of identification. In this regards, our novel algorithm 'PA Map' based on the pulse analysis is suggested to identify directly the defects inside the power cable from the HFPD signals which is output of the HFCT and metal foil sensors. This method enables to discriminate the noise and then to make the data analysis related to the PD signals. For the purpose, the HFPD detection and PA (Pulse Analysis) system have been developed and then the effect of noise discrimination has been investigated by use of the artificial defects using real scale mockup. Throughout these works, our system is proved to be capable of separating the small void discharges among the very large noises such as big air corona and ground floating discharges at the on-site as well as of identifying the concerned defects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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