The insulation materials of cables used for underground power transmission requires a higher insulating capability, and the most popular method to examine the cable is partial discharge test due to applying variation voltage. In the thesis, air void, silicone oil, of which may possibly exist real cables, are simulated by Electro 2D program. Also the relations between calculated field strength and the void defect type in the cable joint materials. In the modeling, eclectic field inner to the cable joint material composed by XLPE and EPDM is modeling simulated. We obtained the electric field distribution in void due to two conditions.
During normal machine operation, partial discharge(PD) measurements were peformed with turbine generator analyzer(TGA) in two high voltage motors(rated 6.6 kV). These high voltage motors were installed with 80 pF capacitive couplers at the terminal box. TGA summarizes each plot with two quantities such as the normalized quantity number(NQN) and the peak PD magnitude (Qm). The trend analyses of NQN and $Q_m$ value are available for monitoring of the insulation condition in stator windings of high voltage motors.
This paper describes the design and fabrication of a partial discharge(PD) analyzer to evaluate insulation performance for low-voltage electrical and electronic devices. The analyzer consists of an adjustable AC power supply, a coupling network, an amplifier, a shielding encloser, a sample-hold (S/H) circuit and a data acquisition (DAQ) board. The analyzer holds the height of PD pulse for $10{\mu}s$ by the S/H circuit, and this makes possible to measure PD pulses having fast rise and short duration by a low speed analog-to-digital (A/D) converter. The data are transmitted to the personal computer through the DAQ board, and the designed analysis program calculate apparent charges, discharge inception and extinction voltages.
Recently, the importance of supplying the reliable electric power is increasing. Breaking insulation of stator winding is major cause of fault in rotator machine. On-line PD detecting is useful technique to diagnose rotator machine. However, interpretation of its results in time domain is very complex because of the mixed results with PD(Partial Discharge) and noise signal. Therefore, the results were analyzed in frequency domain by FFT (Fast Fourier Transform) to detect precise PD signals. The purpose of this paper is to describe the optimal frequency range to discriminate the PD and noise signal.
For the experiment the four types of spacer were distinguished by arrangement. The flashover characteristic on each types of spacer was investigated and the flashover phenomena were observed to understand breakdown mechanism in liquid nitrogen($LN_{2}$). The spacer should be placed interior coil as an insulator, a cooling channel and s supporter of structures. The simulated electrode used in the experiment was made from five turns of HTS tape. Experimental results revealed that multi-layer and barrier effects did work well in Air but did not in $LN_{2}$. These result suggested that the flashover in LN2 caused by the bubbles due to partial discharge at micro gap, g. The flashover characteristics decreased to 70% when g is 0.2 mm. The degradation was improved by even treatment on surface of coil electrode.
In order to study the development of partial discharge (PD) under typical protrusion defects in gas-insulated switchgear, we applied step voltages on the defect and obtained the ${\varphi}-u$ and ${\varphi}-n$ spectrograms of ultra-high frequency (UHF) PD signals in various PD stages. Furthermore, we extracted seven kinds of features to characterize the degree of deterioration of insulation and analyzed their values, variation trends, and change rates. These characteristics were inconsistent with the development of PD. Hence, the differences of these features could describe the severity of PD. In addition, these characteristics could provide integrated characteristics regarding PD development and improve the reliability of PD severity assessment because these characteristics were extracted from different angles. To explain the variation laws of these seven kinds of parameters, we analyzed the relevant physical mechanism by considering the microphysical process of PD formation and development as well as the distortion effect generated by the space charges on the initial field. The relevant physical mechanism effectively allocated PD severity among these features for assessment, and the effectiveness and reliability of using these features to assess PD severity were proved by testing a large number of PD samples.
본 논문에서는 GIS내 파티클에 의해 발생할 수 있는 절연사고를 미연에 방지하고 또한 파티클의 상태를 파 악하기 위하여 GIS 41 파티클 상태에 따른 부분방전 신호를 측정하고 분석하였다. 본 논문에서는 GIS내 파티콜 의 상태를 4가지(전극부착시, 외함부착시, 스페이서 부착시, 자유운동시)로 모의하였으며, 이때 발생하는 부분방전 신호의 $\Phi$-Q-N 분포를 형태적으로 분석하였다 또한, $\Phi$-Q 분포에 대하여 통계적 연산자를 도입하여 파티 클 상태에 따른 부분방전 신호를 정량적으로 분석하였다. 그 결과 파티클 상태에 따른 $\Phi$-Q-N 분포의 형태적인 분석과 $\Phi$-Q 분포의 정량적인 분석으로 파티콜의 상태 구별이 가능하였다.
최근 고전압 전력기기에서의 부분방전을 측정하기 위한 다양한 절연진단 기술들이 소개되었다. 부분방전 신호는 아주 미약하고 주변환경의 여러잡음에 쉽게 영향을 받으므로 주위 노이즈와의 구별이 어려운 실정이다. 본 논문에서는 부분방전 검출법중 부분방전에 의해 방사되는 전자파를 안테나로 측정하는 방사전자파법을 이용하여 변전소 구내의 배경잡음과 실험실내의 모의 부분방전을 방사전자파법에 의해 측정분석하였다. 또한 간섭신호와 모의 부분방전시 방사되는 방사전자파의 특징을 추출하고, 그 인식을 위하여 웨이브렛 패킷 변환을 이용하였다. 그 결과 간섭신호와 부분방전의 특정주파수대역의 시간정보 특징으로 그 차이를 구별할 수 있었다.
The system measuring the Partial discharge(PD) is very essential to investigate the hazard defects in the insulation systems of the high voltage engineering. We included two parts in this discussion; The proposed method of Foil Sensor Array and the normally used method m the practice. Firstly, it will be shown the improved sensitivity of our proposed FSA sensor compare with the existing normal foil sensor. And then, the linearity of detecting sensitivities of various kinds of FSA sensors such as $2{\times}2$, $2{\times}4$, $3{\times}3$ etc. using in our experiments, was shown. From the obtained results, we can see that FSA sensor is more sensitivity than normal foil sensor and the linear increment property of FSA sensitivities.
In this paper, we purpose automatic diagnosis in online, as the fundamental study to diagnose the partial discharge mechanism and to predict the lifetime, by introduction a neural network. In the proposed method, Ire use acoustic emission sensing system and calculate a fixed quantity statistic operator by pulse number and amplitude. Using statically operators such as the center of gravity(G) and the gradient of the discharge distribute(C), we analyzed the early stage and the middle stage. the fixed quantity statistic operators are learned by a neural network. The diagnosis of insulation degradation and a lifetime prediction by the early stage time are achieved. On the basis of revealed excellent diagnosis ability through the neural network learning for the patterns during degradation, it was proved that the neural network is appropriate for degradation diagnosis and lifetime prediction in partial discharge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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