This paper dealt with a defect identification algorithm which is based on single partial discharge (PD) pulse analysis in gas insulated structure. Four types of electrode systems such as a needle-plane, a plane-needle, a free particle and a crack inside spacer were fabricated to simulate defects in gas insulated switchgear (GIS). We measured single PD pulse by an oscilloscope with a sampling rate of 5 GS/s and a frequency bandwidth of 1 GHz. Data aquisition and signal processing were controlled by a LabVIEW program. Physical shapes of PD pulses were compared with kurtosis, skewness and time-based parameters as rising time, falling time and pulse-width. These parameters were analysed by an algorithm with a back propagation algorithm (BPA). By applying the algorithm, the identification rate was 97% for the needle-plane electrode, 96% for the plane-needle electrode, 91% for the free particle and 93% for the crack inside spacer. The results verified that the algorithm could identify the type of defects in GIS.
Partial discharges(PD) is a important factor to evaluate the insulation state in high voltage electric machinery. However, measuring PD under the circumstances of power plant is occasionally impossible due to the relatively high magnitude of noise which is emanated from the operating machinery. In some case, the instrument measuring PD can not even perform a calibration that initializes tools and enhance the accuracy. This paper presents that we devised a noise reduction method and demonstrated the usefulness in acquiring reliable PD signals. We attached a series of filter and transformer at the input of power source of the instruments which refrains high noise signals from incoming to the instruments. We experimented the efficiency of noise reduction applying the device into the Dangjin Power Plant and Factory. As a result of testing with the filter and transformer, we can easily calibrate the PD signal compared to the case without the device. Additionally, we can detect the small PD signal which was unperceived with a normal device.
Solid insulation exposed to voltage is degraded by electrical tree process. And the degradation of the insulation is accelerated by voltage application. For this experimental, specimen of electrical tree model is made by XLPE (cross-linked polyethylene). And the size of the specimen is 7*5*7 $mm^3$. Distance of needle and plane is 2 mm. Voltages applied for acceleration test are 12 kV to 15 kV. And distribution characteristic of degraded stage is studied too. As a PD detecting and data process, discharge data acquire from PD detecting system (Biddle instrument). The system presents statistical distribution as phase resolved. Moreover the processing time of electrical tree is recorded to know the speed of degradation according to voltage.
In this paper the patterns of partial discharges(PD) occurred from some defects at the interface of cable joints as the function of the phase of the applied voltage were investigated in order to discern the kind of a defect. The results obtained in this study show that it is possible to distinguish the PD patterns between the void discharges and the treeing or tracking discharges which were occured at the cable joint interface. While the state of defect transfers from a void discharge into a tree or tracking discharge with a aging time, the skewness for both half of the applied voltage cycle is observed to go to the negative value.
본 논문에서는 XLPE 고체 절연체내의 부분방전(partical discharge:PD)발생 및 진전에 따른 라 방사되는 UHF 대역의 방사전자파를 측정, 분석하고 PD진전에 따른 그 스펙트럼의 특성을 연구 하였다. PD를 모의하기 위해 침을 XLPE 절연체내에 삽입하고 그 사이에 보이드층을 만들었다. 고체절연체의 열화를 고려하여 일정시간 동안 일정 전압을 유지하고 이때 발생되는 방사전자파를 EMI, EMC 안테나(EMCO-3142)와 Spectrum analyzer로 측정, 분석하였다.
The PD in GIS leads to a charge transfer and a voltage drop across the discharge area. They cannot be measure directly but we can measure electromagnetic wave made by PD. In generally, compared with VHF band, electromagnetic waves of UHF band have a low noise therefore, we can detect the real defect with several pC in GIS using UHF method. In this paper, the U-slot microstrip patch antenna for measuring PD signal in GIS is presented. the proposed UHF sensor are designed to have large band characteristics and unaffected structure for GIS operation.
This paper deals with the partial discharge detection in order to recognize with three different nature of artificial defects using non-conventional HF-VHF PD sensor of which two measuring position are chosen along the 22.9kV XLPE power cable specimen. The response of the sensor under investigation has been observed be significantly affected by the cable length from the PD sources. As a result, it seems that the detecting sensor position is very important for the analysis of the nature of PD source. Moreover, it could be suggested that any standardized calibration method should be established replacing IEC 60270 as far as any type of non-conventional sensors are concerned.
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.
It is very important not only to detect PD signal but also to locate PD source in power cable line including its accessories. In this paper, the PID localization technique using interruption of metal sheath of cable or accessory is described. By interruption of metal sheath, the polarity of PD pulse to be measured on each part can be compared. With this technique, the exact location of PD in the accessory which has some defects can be found. Although the 'Soft' interruption method, that is, cable sheath is divided by semi-conductive layer with the resistance of higher than 1 k$\Omega$, was used instead of 'Hard' interruption method, it is also possible to detect exact location of PD. This technique is considered to be very effective for detecting PD localization in the type test of cable and accessories.
Stator coil of rotating machinery has shown different characteristics according to impregnated with coil or not. And this is major determinant of equipment's life. In this paper, PD characteristics is studied as a classification scheme between two specimens. Processing of the coil impregnation is very important thing because that influences on thermal and electrical characteristics of the coil. And then PD is occurring at the coil and causing insulation degradation. For processing statistical processing, PD data acquired from PD detector using PDASDA(partial discharge acquisition, storage and display system). And also these statistical distribution and parameter are applied to classify PD sources by neural networks. As a result of, Neural Networks have a good discrimination rate for classification PD sources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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