Because of internal voids in insulators give rise to partial discharge (PD), which cause local breakdown and even entire insulation breakdown. Treeing due to PD is one of the main causes of breakdown of the insulating materials and reduction of the insulation life. Therefore the necessity for establishing a method to diagnose the aging of insulation materials and to predict the breakdown of insulation has become important. From this viewpoint, our studies diagnose insulation degradation using the method of computer sensing system, which has the advantages of PD and acoustic emission (AE) sensing system. To use advantages of these two methods can be used effectively to search for treeing location and PD in some materials. In analysis method of degradation, We analyzed the PD pulse and AE pulses by regression analysis, compared to these obtained the correlation coefficient and determination coefficient by T-distribution and saw that PD and AE pulses show a similar pattern on the whole. This is in agreement with the results of the research by Yoshimura and Fujita.
UV-IR diagnostic technology is being used for predictive maintenance of high voltage equipment together with IR-thermography and ultrasonic devices. In this paper, the UV-IR camera design, fabrication, and perform a simple test to be take advantage of the diagnostic equipment. UV-IR camera developed a $6.4^{\circ}{\times}4.8^{\circ}$ of the field of view as a conventional camera to diagnose a wide range of slightly enlarged, and power equipment to measure the distance between the camera and the distance meter has been attached. In a distance of 5m with the UV-IR it is possible to detect partial discharge with a PD level of 2.5 pC and a RIV(Radio Influence Voltage) level of $3.6dB{\mu}V$.
PJB(Prefabricated Joint Box) is consisted of three major components ; an epoxy unit, a stress relief cone and a spring unit. The insulation structure of PJB is maintained by the interfacial pressure, and the dielectric performance at the interface depends on the interfacial pressure which is regarded as the most important factor for preventing breakdown failure. This experiment was performed to investigate breakdown voltage characteristic and partial discharge patterns under the controlled pressure conditions at the simulated interface. Finally, this paper presents the optimal pressure conditions at the interface by analyasing the PD patterns.
This paper shows the design improvement and test model of FAU (Frequency Analysis Unit) in PDD (Partial Discharge Diagnosis system) for 800kV GIS (Gas Insulated Switchgear). We found some problems during operation of previous FAU, such as the aging of fiber-optic converter that can cause communication error, the malfunction of signal analysis circuit etc. And then we solved those problems by design improvement and verified the performance through type test. To monitor partial discharge, the performance of UHF sensor is important but the performance of frequency analysis unit is also very important. So we solved communication error, the malfunction of signal analysis circuit and then increased the operation reliability of FAU by improving fiber-optic converter and signal analysis circuit. Accredited testing laboratory carried out the performance verification test according to performance test criteria and procedure of reliability test standards, IEC-60225, 61000 and 60068 etc. We confirmed the test results which correspond with the performance test criteria.
본 논문은 부분방전(PD: Partial Discharge)의 패턴인식 확률 극대화를 목적으로 신경망(NN: Neural Network) 파라미터 중에서 은닉층 뉴런의 수, 모멘텀(momentum)의 Step size와 Decay rate 를 최적화하기 위하여 유전 알고리즘(GA: Genetic Algonthm)을 적응하였다. 실험적 연구의 대상으로서, GIS(Gas Insulated Switchgear)사고의 주요 원인으로 보고되어있는 결함들을 인위적으로 모의한 16개 Test cell을 이용하여 부분방전을 발생시켰다. 부분방전 신호는 본 연구팀이 개발한 센서를 이용하여 검출되어 데이터베이스가 구축되어 그로부터 추출된 학습 데이터들의 학습에 다음과 같은 5가지 신경망 모델이 적응되었다: Multilayer Perception (MLP), Jordan-Elman Network (JEN), Recurrent Network (RN), Self-Organizing Feature Map (SOFM), Time-Lag Recurrent Network (TLRN). 유전 알고리즘 적용 효율성을 분석하기 위하여 동일한 데이터를 이용하여 다음과 같은 두 가지 방법을 적용한 결과를 상호 비교하였다. 우선 상기 선택된 모델만 적용하였고 다근 하나는 상기 모델과 Genetic Algorithm이 동시에 적용되었다. 모든 모델에 대하여 학습오차와 패턴 분류 확률을 비교한 결과, 유전 알고리즘 적응 시 부분방전 패턴인식 확률이 향상되었음이 확인되어 향후 신뢰성 있는 GIS 부분방전 진단기술에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
This paper introduces a on-line monitoring system for insulation diagnosis of high-voltage motor stator windings. This system monitors the insulation condition of the stator winding with sensor, coupling capacitor. Partial discharge (PD) signals are able to be continuously measured and digitalized with a Peak-hold A/D converter to build the database of the high-voltage motor's insulation condition. This system can communicate with the central monitoring system via RS-485 This paper introduces an economic solution for data acquisition of partial discharges.
In order to evaluate the insulation deterioration in the stator windings of air-cooled gas turbine generators(119.2 MVA, 13.8 kV) which has been operating for more than 15 years, diagnostic test and AC dielectric breakdown test were performed on phases A, B and C. Diagnostic test included measurements of AC current, dissipation factor, partial discharge (PD) magnitude and capacitance. ${\Delta}I$ and ${\Delta}tan{\delta}$ in all three phases (A, B, and C) of generator stator windings showed that they were in good condition but PD magnitude indicated marginally serviceable condition. After the diagnostic test, an AC overvoltage test was performed by gradually increasing the voltage applied to the generator stator windings until electrical insulation failure occurred, in order to determine the breakdown voltage. Although phase A of generator stator windings failed at breakdown voltage of 29.0 kV, phases B and C endured the 29.0 kV. The breakdown voltage in all three phases was higher than that expected for good-quality windings (28.6 kV) in a 13.8 kV class generator.
국내 지중송전선로는 주로 XLPE케이블과 OF케이블로 구성된다. 1971년 154kV급 OF 케이블이 최초로 한전에 의해 상용운전에 들어간 후 XLPE 케이블 지중선로가 1983년부터 병용운전 되고 있으며 OF케이블의 경우 절연유의 사용으로 인한 화재의 위험과 환경오염 문제 등으로 인하여 점진적으로 XLPE케이블로 대체되는 추세에 있다. 하지만 내전압 시험, 절연저항이나 누설전류 측정, $tan{\delta}$ 측정 등으로 진단이 가능했던 OF케이블과는 달리 XLPE케이블의 경우 종래의 시험을 통한 진단은 한계가 있고 부분방전을 통한 진단이 가장 효율적인 진단방법으로 제시되어 국내외 XLPE케이블의 진단을 위해 운영되고 있으며 보다 정확한 PD측정을 위한 연구가 계속 진행되고 있다. 지난 10년여간의 국내외 연구결과 XLPE케이블에 대한 PD 측정기술의 정확성은 상당히 향상되었고 그 결과물로서 수많은 폭정 장비와 기법이 개발되어 오늘날 널리 보급되고 있다. 하지만 여전히 측정된 Data에 대한 해석은 일부 전문가들에게 조차 복잡하고 어려운 일로 남아 있다. 자칫 그릇된 해석은 향후 큰 사고로 이어질 수 있으므로 선로 운영자의 입장에서는 측정결과의 신뢰성에 민감할 수밖에 없다.
In order to evaluate the insulation deterioration in the stator windings of five gas turbine generators(137 MVA, 13.8 kV) which has been operated for more than 13 years, diagnostic test and AC dielectric breakdown test were performed at phases A, B and C. These tests included measurements of AC current, dissipation factor, partial discharge (PD) magnitude and capacitance. ${\Delta}I$ and ${\Delta}tan{\delta}$ in all three phases (A, B and C) of No. 1 generator stator windings showed that they were in good condition but PD magnitude indicated marginally serviceable and bad level to the insulation condition. Overall analysis of the results suggested that the generator stator windings were indicated serious insulation deterioration and patterns of the PD in all three phases were analyzed to be internal, slot and spark discharges. After the diagnostic test, an AC overvoltage test was performed by gradually increasing the voltage applied to the generator stator windings until electrical insulation failure occurred, in order to determine the breakdown voltage. The breakdown voltage at phases A, B and C of No. 1 generator stator windings failed at 28.0 kV, 17.9 kV, and 21.3 kV, respectively. The breakdown voltage was lower than that expected for good-quality windings (28.6 kV) in a 13.8kV class generator. In the AC dielectric breakdown and diagnostic tests, there was a strong correlation between the breakdown voltage and the voltage at which charging current increases abruptly ($P_{i1}$, $P_{i2}$).
GIS(Gas Insulated Switchgear) is power equipment with excellent dielectric strength and is economy merit in high confidence and stability. But, because of structural characteristics, this is difficult to monitor externally and provide much loss in the event of an accident. Recently, because equipment of GIS is occurring problem of confidence used for a long time, development of diagnosis technique have been importantly recognized. therefore, measurement and analysis of PD much has been generally used for equipment of GIS. But, in case of measurement of PD at field, real trouble signals is difficult to classify noise. Accordingly, a variety of trouble conditions for DS are simulated, and detected signals are analyzed by the application of electrical and mechanical methods. For this analysis, detected signals are accumulated according to phase-magnitude with the application of induction sensor, and then we analyzed the characteristics. For the simulation experiment, we make DS for 170KV GIS and analyze the characteristics of detected signals with the application of neural network algorithm. last, we have measured DS for GIS at field, and then have analyzed detected signals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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