The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers C
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v.54
no.5
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pp.198-205
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2005
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.
In connection with the monitoring of the insulation degradation of large power apparatus in order to predict their expected service failures, a statistical treatment, such as phase resolved partial discharge analysis (PRPDA), has been established for the on-line monitoring system during the past decades. However, this method has shown some inconveniences to identify the nature of the PD source in power apparatus. In this regard, a novel approach based on the chaotic analysis (CAPD) is proposed describing the fundamental ideas, outcomes and different viewpoints from the conventional PRPDA. As a model for the possible defects causing sudden failures in service, three types of specimen are prepared. And partial discharge signals, originated from those samples, are measured and analyzed by means of CAPD. Throughout this work, it seems that the correlation between the consecutive PD pulses, depending on the nature of PD, could be clarified by CAPD. Thereffre, it could be considered that the nature of PD source can be identified more distinctively when the CAPD is combined with PRPDA.
Recently, many researches on a diagnosis of stator winding insulation of large generators are reported. They mostly utilize a trend analysis of Partial Discharge (PD). In this paper, a novel on-line monitoring system for an insulation diagnosis is proposed. This system obtains the parameters such as Maximum Partial Discharge Magnitude (QM), Normalized Quantity Number (NQN) and Dynamic Stagnation Voltage (DSV) by continuous on-line monitoring of winding insulation. It is capable of diagnosing the insulation condition by analyzing the trend of PD and utilizing the database built by the system.
Recently many research activities on the diagnosis of stator winding insulation of large rotating machines have been reported. Capacitive couplers are widely used as sensors for on-line partial discharge (PD) measurement of high voltage rotating machines. This paper presents laboratory test to compare Stator Slot Coupler (SSC), Resistance Temperature Detector (RTD), 80 [pF] coupler and 500 [pF] coupler for on-line PD measurement of rotating machines.
초고압 선로에 대한 풍부한 진단 경험과 축적된 Know-how를 바탕으로 선로의 이상유무를 원격으로 진단, 감시하는 On-line PD Monitoring System을 개발하였다. 초고압 선로의 이상 유무를 활선상태에서 정밀하게 진단할 수 있는 전기적인 측정방법으로 부분방전이 유일하다. 그러나 부분방전 신호는 미약하고 주위 노이즈와 구분이 어렵기 때문에 측정 뿐만 아니라 분석하기가 어렵다. 부분방전 측정 장비는 이러한 노이즈를 효과적으로 제거하고 측정된 신호를 의미있는 정보로 가공하여 사용자에게 제공해 주어야 한다. 본 논문에서는 이러한 조건들을 충족하는 고성능의 원격 진단시스템에 관하여 서술하였다.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers C
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v.53
no.6
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pp.324-329
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2004
Six stator slot couplers(SSC) and a flux probe sensor installed on the stator winding slots of large turbine generator. Assessment of insulation condition has been based upon the measurements of partial discharge(PD) of stator windings and shorted-turn of rotor windings in operating large turbine generator. The maximum PD magnitude(Qm), normalized quantify number(NQN), PD pattern and shorted-turn were measured using on-line insulation condition monitoring system. The NQN and Qm of slot PD side in the phase A are indicated the highest value in six SSC sensors. Monitoring system results showed that discharge at conductor surface and internal discharge were detected at the surface of stator winding and in voids of the groundwall insulation. Insulation of stator and rotor windings in large turbine generator was judged to be in good condition.
The >$^13C$ NMR spectrum of >$^13CO$ adsorbed on Pd particles varies dramatically depending on dispersion. The spectrum of highly dispersed Pd particles supported on silica is a powder pattern ∼800 ppm wide with a first moment of 410 ppm. A low dispersion sample has a motionally narrowed line centered at 750±30 ppm and only ∼85 ppm full width at half height (FWHH). Over several years, high dispersion samples show an increase in the intensity near 750 ppm. These observations are interpreted as an increase of mobile bridging CO on high dispersion Pd surfaces of particles which resulted from smoothing of the metal particle surfaces in the presence of CO.
In recent the on-line partial discharge (PD) measurement using sensors, such as EMC, SSC, RTD and RFCT, as an indicator of stator winding insulation condition has been developed. RFCT sensor was placed arounding a grounding lead of surge capacitor to detecting PD. Trend of PD magnitude/phase angle/pulse number over time are useful parameter to diagnosis aging state. We have developed Radio Frequency Current Transformer(RFCT) sensor which is suitable for PD diagnostic measurement in 6.6kV rotating machines. In this paper, we describe the characteristics of RFCT sensor, such as frequency and PD magnitude using 6.6 kV model stator winding in Lab.
In this paper, we have studied for analysis of the partial discharge(PD) signal in power transmission line. The PD signal has estimated as detected signal accumulation of a PRPDA method by using Labview, and analyzed with neuro-fuzzy algorithm. With practical PD logic implementation of theoretical detected system and hardware implementation, the device for Hipotronics Company's 22.9kV or 154kV setup has generated and then has applied with 18kV,20kV with 1:1 time probe. It's also used the LDPE O.27mmt (scratch error O.05mmt) to sample for making PD. Our new class of PD detected algorithm has also compared with previous PRPDA or Fuzzy algorithm, which has diagnose more conveniently by adding numerical values.
In this paper, we have studied for analysis of the partial discharge(PD) signal in power transmission line. The PD signal has estimated as detected signal accumulation of a PRPDA method by using Labview, and analyzed with neural-fuzzy algorithm. With practical PD logic implementation of theoretical detected system and hardware implementation, the device for Hipotronics Company's 22.9kV or 154kV setup have generated and then have applied with 18kV,20kV with 1:1 time probe. It's also used the LDPE 0.27mmt (scratch error 0.05mmt) to sample for making PD. Our new class of PD detected algorithm have also compared with previous PRPDA or Neural Fuzzy algorithm, which has diagnose more conveniently by adding numerical values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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