Journal of information and communication convergence engineering
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제22권3호
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pp.231-236
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2024
This paper presents a method used to identify partial discharge defects in cast-resin power transformers using a back-propagation algorithm. The Rogowski-type partial discharge (PD) sensor was designed with a planar and thin structure based on a printed circuit board to detect PD signals. PD electrode systems, such as metal protrusions, particle-on-insulators, delamination, and void defects, were fabricated to simulate the PD defects that occur in service. PD characteristics, such as rising time, falling time, pulse width, skewness, and kurtosis without phase-resolved partial discharge patterns, were extracted to intuitively analyze each PD pulse according to the type of PD defect. A backpropagation algorithm was designed to identify PD defects using a virtual instrument (VI) based on the LabVIEW program. The results show that the accuracy rate of back-propagation (BP) algorithm reaches over 92.75% in identifying four types of PD defects.
GIS(Gas insulated switching gear) is power equipment with excellent dielectric strength and is economy merit in high confidence and stability. Recently, because equipment of GIS was occurring problem of confidence used for a long time, partial discharge on-line diagnosis systems have been importantly recognized. Partial discharge (PD) detection is an effective means for monitoring and evaluation of dielectric condition of gas insulated system (GIS). The ultra-high-frequency (UHF) PD detection technique can detect and locate the PD sources inside GIS by detecting electromagnetic wave emitted from PD source. Therefore, real-time diagnostic system using UHF detection method has been developed for this application is being expanded gradually. However, the signal of partial discharge occurring in SF6 gas is very weak and susceptible to external noises which mainly consist of PD in air. Thus, it is important to distinguish the PD in SF6 gas more sensitively from the external noises. Unfortunately, these external noise signals and the partial discharge signals have very similar characteristics. Therefore, to solve this problem, we need the signal processing method for distinguish partial discharge signals with external noise signals for improvement of SNR(signal to noise ratio) and sensitivity. In this paper, we proposed internal signal processing method for removing external noise signals with built-in pre.amplifier and frequency conversion circuit.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권3호
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pp.233-238
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2023
This study presents a method for identifying partial discharge defects in an eco-friendly gas insulated system using a backpropagation algorithm. Four partial discharge (PD) electrode systems, namely, a free-moving particle, protrusion on the conductor, protrusion on the enclosure, and voids, were designed to simulate PD defects that can occur during the operation of eco-friendly gas-insulated switchgear. The PD signals were measured using an ultrahigh-frequency sensor as a nonconventional method based on IEC 62478. To identify the types of PD defects, the PD parameters of single PD pulses in the time and frequency domains and the phase-resolved partial discharge patterns were extracted, and a back-propagation algorithm in the artificial neural network was designed using a virtual instrument based on LabVIEW. The backpropagation algorithm proposed in this paper has an accuracy rate of over 90% for identifying the types of PD defects, and the result is expected to be used as a reference database for asset management and maintenance work for eco-friendly gas-insulated power equipment.
We have designed 4 types(void in insulation paper, protrusion electrode, floating electrode, surface discharge) of partial discharge(PD) defect to simulate typical faults found in oil filled power transformers. Ultra-high frequency(UHF) radiation due to PD was measured using a UHF measuring system and a conventional PD measuring system, simultaneously. Electromagnetic radiation spectra of these defects show UHF radiation up to about 1.5-2 GHz range. The phase resolved partial discharge(PRPD) patterns of UHF radiation from the PD defects were also measured and the pattern reveals distinct feature for each defect types. The UHF measuring could be used to detect PDs in oil filled transformers and analysis of the PRPD pattern should provide useful information on origin of PD signal.
In order to recognize the deterioration of insulation system by partial discharge (PD), the characteristics of PD patterns which are occurring at the interface between epoxy and rubber materials in extra high voltage cable joints, have been investigated. The artificial defects such as voids, metal particles, insulation fiber and water impregnated insulation fiber are planted between the interfaces. A high frequency partial discharge detection system was used for measuring PD signals. An analysis of the PD patterns is focused on the shape of PD pattern, phase, width and time-dependence for each artificial defect. The PD Patterns in each defect show the different behaviors and it is suggested that the precise discrimination of PD patterns could be used for the diagnosis of deterioration in the insulation systems.
Park, Keeyoung;Choi, Hyungkee;Lee, Chulhee;Hong, Soomi
KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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제2권1호
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pp.43-47
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2016
This system is a diagnosis system that checks whether it causes a partial discharge of a power cable or not. It is to classify normal from abnormal-normal, PD (Partial Discharge) sound through analysis of RLCR (Relative Level Crossing Rate) and spectrogram energy algorithm. Partial discharge diagnostic system has a function that stores PD sound and analyzes the data. The wave shape of PD sound is similar to noise and is systematically generated by partial discharge. Therefore, in this paper, we could discreminate between normal and abnormal case using relative level crossing rate (RLCR) and spectrogram of frequency energy rate.
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.
Partial discharge(PD) testing for different capacitive couplers was performed on a 6.6kV, 448kW pulverizer motor. The motor has been in service for twenty years. PD tests were measured using digital partial discharge detector(DPDD) and partial discharge analyzer(PDA), respectively. PDA is used to in the motor stator insulation, which three 80pF or three 500pF epoxy-mica couplers were installed, one per phase. The 500pF couplers did detect more normalized quantity number(NQN) than the 80pF couplers. DPDD and PDA showed that PD and NQN magnitudes increased with increase of ac voltage. Internal discharge was discovered in the motor stator insulation. DPDD and PDA test results are in accordance with the pattern and magnitude of PD.
This paper was provided to help in detecting defects in power transformer. For this purpose, a partial discharge cell was designed and manufactured as a discharge source to simulate particle defected paper-oil insulation in power transformer. Experimental set-up for measuring PD signals was described. Magnitude of electromagnetic wave signals and corresponding amount of apparent discharge were measured simultaneously against phase of applied voltage to the discharge cell. Frequency range and pattern of PRPD(Phase Resolved Partial Discharge) of partial discharge signals were examined and analyzed. The results will be contributed to build the defect database of power transformer and to decrease the substation faults.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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