Partial discharge(PD) in air insulated electric power systems is responsible for considerable power lossesfrom high voltage transmission lines. PD in air often leads to deterioration of insulation by the combined action of the discharge ions bombarding the surface and the action of chemical compounds that are formed by the discharge and may give rise to interference in ommunication systems. PD can indicate incipient failure. Thus understanding and classification of PD in air is very important to discern source of PD. In this paper, we investigated PD in air by using statical method. We classified air discharge with corona, surface discharge and cavity discharge by source of discharge. we used the mean pulse-height phase distribution $H_{qmean}(\psi)$, the max pulse-height phase distribution $H_{qmax}(\psi)$ , the pulse count phase distribution $H_n(\psi)$ and the max pulse height vs. repetition rate $H_{q}(n)$ for analysis PD pattern. We used statistical operators, such as skewness(S+. S-1, kurtosis(K+, K-), mean phase(AP+. AP-), cross-correlation factor(CC) and asymmetry from the distribution.
Recently, diagnostic techniques have been investigated to defect a partial discharge in high voltage electrical equipment. We have studied the characteristics of the acoustic partial discharge originating from the electrical defects in cubicle GIS(C-GIS). An acoustic emission(AE) sensor is used on the enclosure to detect partial discharge source because the sensor is sensitive to stress waves in its frequency range that may not be from a partial discharge source. AE signal is analyzed with phase-magnitude-frequency number(${\Phi}$-V-n) and pulse per second(PPS). Experience result has shown that the omitted acoustic signal has phase dependency and phase shift characteristic according to increase with applied voltage. These result will be helpful to the pattern recognition of the acoustic partial discharge in a C-GIS.
Partial discharge measurements in cryogenic dielectric materials of HTS transformer are very important because partial discharge was regarded as primary source for ageing and breakdown of cryogenic materials. But, partial discharge measurement techniques and its effects in low temperature high voltage environments were not suggested and there exist only a few reports on this research fields. Therefore, in order to implement reliable HTS transformers, partial discharge diagnosis techniques for cryogenic materials of HTS transformers were investigated using partial discharge (PD) pattern analysis methods. In this works, four different types of artificial defects including turn to turn insulation, free moving particle, void and protrusion, have been fabricated since it was commonly regarded that they might cause the sudden service failures of the power apparatus. For this purpose, these defects are installed into the dielectric materials in liquid nitrogen and experimental investigations have been carried out for the diagnosis of HTS transformer. And various PD patterns caused by the amount of quench of superconductors were analyzed. Throughout this works, the different PD patterns in cryogenic dielectric materials in liquid nitrogen, and PD measuring technique could be the fundamental steps to establish diagnosis technologies of HTS transformer for power applications.
Partial Discharge (PD) phenomena occurred by different nature of insulating defects has been regarded as a random process by which Phase Resolved Partial Discharge Analysis(PRPDA) has been proposed and then commercially accepted for the diagnosis of the power apparatus since more than three decades. Moreover, for the same purpose, a novel approach based on the Chaotic Analysis(CAPD) has been proposed since 2000, in which Partial Discharge(PD) phenomena is suggested to be considered as a deterministic dynamical process. In this work, for the diagnosis of Gas Insulated Transformer(GITr), four different types of specimen were fabricated as a model of the possible defects that might possibly cause its sudden failures such as turn to turn insulation, inter coil insulation, free moving particle and protrusion. For this purpose, these defects are introduced into the Gas Insulated Transformer(GITr) mock-up and experimental investigations have been carried out in order to analyze the related Partial Discharge(PD) patterns by means of both Phase Resolved Partial Discharge Analysis(PRPDA) and Chaotic Analysis(CAPD) respectively and then their comparisons are made systematically.
Recently, the HFPD measurement testing is widely used in partial discharge measurement of HV machines because HFPD measurement testing receives less influence of external noise and has a merit of good sensitivity. Also HFPD testing is able to offer the judgement standard of degradation level of HV machine and can detect discharge signals in live-line. Therefore it is very useful method compare to previous conventional PD testing method and effective diagnosis method in power transformer that requires live-line diagnosis. But partial discharges have very complex characteristics of discharge pattern so it is required continuous research to development of precise analysis method. In recent, the study of partial discharge is carrying out discover of initial defect of power equipment through condition diagnosis and system development of degradation diagnosis using HFPD(High Frequency Partial Discharge) detection. In this study, simulated transformer is manufactured and HFPD occurred from transformer is measured with broad band antenna in real time, the degradation grade of transformer is analyzed through produced patterns in simulated transformer according to applied voltages.
This study was carried out for the reliability of PD(Partial Discharge) pattern recognition. For the pattern recognition, the database for PD was established by use of self-designed insulation defects which occur and were mostly critical in GIS(Gas Insulated Switchgear). The acquired database was analyzed to distinguish patterns by means of PRPD(Phase Resolved Partial Discharge) method and stored to the form with to unite the average amplitude of PD pulse and the number of PD pulse as the input data of neural network. In order to prove the performance of genetic algorithm combined with neural network, the neural networks with trial-and-error method and the neural network with genetic algorithm were trained by same training data and compared to the results of their pattern recognition rate. As a result, the recognition success rate of defects was 93.2% and the neural network train process by use of trial-and-error method was very time consuming. The recognition success rate of defects, on the other hand, was 100% by applying the genetic algorithm at neural network and it took a relatively short time to find the best solution of parameters for optimization. Especially, it could be possible that the scrupulous parameters were obtained by genetic algorithm.
This paper deals with multiresolution analysis of wavelet transform for partial discharge(PD), both corona and surface discharge. Multiresolution analysis was used for performing discrete wavelet transform. PD signals was decomposed into "approximation" and "detail" components until 4 levels by using discrete wavelet analysis. In this paper, daubechies family is adopted for the research of the characteristics of PD signals. The results show that in corona discharge the segment 7, 8, 9, 10, 11 values of defined variable is increased with discharge process, so phase distribution is characterized by 210~330 ranges. In case surface discharge in expoxy insulator inserted, defined variable values is fairly symmetric discharge pattern because coupled both corona and dielectric bounded discharges. We can confirmly discriminate the type PD source. the type PD source.
Internal voids located within an insulation will arise partial discharge that causes local breakdown and even the entire insulation breakdown. For HV apparatuses, it is usual case that several voids are formed within non-uniform electric field condition rather than single void within uniform field, which can be solved analitically. The purpose of this work is to study partial discharge and breakdown characteristics of an insulation according to the distribution pattern of two disc-type voids that are located within non-uniform field. The results from numerical field analysis and experiments show that the electric field within the voids decreases as they are arranged more serially, which accordingly results in the increase of partial discharge inception field(PDIF) much higher than that of single void model. With parallel arranged voids, PDIF is almost the same as that of single void model. On the other hand, AC breakdown strength decreases as voids are arranged more serially, which is a natural result considering the reduction of effective insulation thickness. For parallel voids, this effect cannot he noticed where as they show different pattern compared with single void and serial void models in $\Phi$-Q-N analysis. Considering these results may leads us to the conclusion that, in the evaluation of insulating products through PD test, it is not sufficient to determine only PDIV or existence of PD at predetermined voltage level. We could evaluate more accurately by considering all the available data such as PDIV, PD magnitude, PD occurring phase, number of PD pulses, and etc.
In recent times, development of nanofluid insulation for power transformers is a hot research topic. Many researchers reported the enhancement in dielectric characteristics of nano modified mineral oils. Considering the drawbacks of petroleum based mineral oil, it is necessary to understand the dielectric characteristics of nanofluids developed with natural ester based oils. Palm oil has better insulation characteristics comparable to mineral oil. However very few research reports is available in the area of nanofluids based on palm oil. Partial discharge (PD) is one of the major sources of insulation performance degradation of transformer oil. It is essential to understand the partial discharge(PD) characteristics by collecting huge data base of PD performance of nano modified palm oil which will increase its confidence level for power transformer application. Knowing these facts, in the present work, certain laboratory experiments have been performed on PD characteristics of nano $SiO_2$ modified palm oil at different electrode configurations. Influence of concentration of nano filler material on the PD characteristics is also studied. Partial discharge inception voltage, Phase resolved partial discharge (PRPD) pattern, PD signal time-frequency domain characteristics, PD signal equivalent timelength-bandwidth mapping, Weibull distribution statistical parameters of PRPD pattern, skewness, repetition rate and phase angle variations are evaluated at different test conditions. From the results of the experiments conducted, we came to understand that PD performance of palm oil is considerably enhanced with the addition of $nano-SiO_2$ filler at 0.01%wt and 0.05%wt concentration. Significant reduction in PD inception voltage, repetition rate, Weibull shape parameter and PD magnitude are noticed with addition of $SiO_2$ nanofillers in palm oil. These results will be useful for recommending nano modified palm oil for power transformer applications.
This study examines the characteristics of noise occerred at a hydroelectric power plant by using the on-line partial discharge measured by eletrical detecting method under the high voltage rotating machines. In addition, it analyzes the noise pattern into frequency and its scale component by using the FTT technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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