张宁 作品数:7 被引量:95 H指数:4 供职机构: 华北电力大学 更多>> 发文基金: 中央高校基本科研业务费专项资金 更多>> 相关领域: 电气工程 更多>>
频响阻抗法诊断变压器绕组变形 被引量:11 2016年 变压器绕组变形是变压器的主要故障类型之一,严重威胁电网安全。为此,提出频响阻抗法诊断变压器绕组变形。研究了变压器绕组在低频和中频段的阻抗频率特性,以频率响应的测试接线为基础,测量相关的电压和电流值,对测得的电气数据进行处理以获得阻抗频率曲线,通过对比曲线间的差异实现对变压器绕组变形的诊断。建立了变压器绕组变形的仿真模型,通过改变模型中不同类型元件的参数值模拟绕组故障。仿真结果表明该方法能明显反应绕组故障,验证了频响阻抗法的有效性。 张宁 朱永利 李莉关键词:变压器绕组变形 阻抗频率特性 频率响应法 基于VFTO特性的变压器绕组变形在线检测方法 被引量:1 2016年 目前,变压器绕组变形的检测大多采用离线方式,需要变压器退出运行,降低了变压器的运行效率,存在一定的局限性。为能在线及时检测到绕组变形,结合频率响应分析原理,提出了基于特快速暂态过电压(Very Fast Transient Overvoltage,VFTO)特性的变压器绕组变形在线检测方法。利用变压器绕组在VFTO信号中高频成分冲击下体现的频率响应特性,测量绕组进线端的VFTO信号和绕组末端的响应信号,计算得到频率响应曲线,通过分析比较曲线中波峰、波谷的变化实现绕组变形的在线检测。仿真结果表明,该方法对绕组不同变形类型、程度和位置均体现出差异性和规律性,具有潜在的实用价值。 张宁 朱永利 张蒙 张媛媛 郑艳艳关键词:电力变压器 绕组变形 在线检测 VFTO 频率响应分析 基于GLCM和LBP的局部放电灰度图像特征提取 被引量:19 2017年 针对变压器局部放电模式识别中传统统计谱图特征提取维数高、识别率差等问题,提出基于灰度共生矩阵和局部二值模式的局部放电灰度图像纹理特征提取方法。该方法从宏观角度将灰度图像转化为灰度共生矩阵并获取其8维特征,从微观角度计算邻域像素相对灰度响应并获取其10维特征量。搭建四种局部放电实验模型,通过脉冲电流法采集局部放电信号;结合两类特征,以支持向量机作为分类器来识别放电类型并用传统特征提取方法作为对比。结果表明利用该方法提取灰度图像特征在避免特征灾难的同时仍有较高识别率,能有效识别四种放电模型,验证了该方法的有效性。 赵磊 朱永利 贾亚飞 张宁 郭小红 袁亮关键词:变压器局部放电 特征提取 灰度共生矩阵 局部二值模式 基于变分模态分解和多尺度排列熵的变压器局部放电信号特征提取 被引量:25 2016年 局部放电类型的识别对准确掌握变压器绝缘状态和合理安排检修维护有着重要的指导意义。识别放电类型的关键在于放电特征的提取。针对目前局部放电特征识别稳定性差,识别率低的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和多尺度排列熵(Multi-scale permutation entropy,MPE)的特征提取方法,并验证了方法的有效性。利用VMD分解算法对实验室条件下采集的4种局部放电信号进行分解,得到数个包含不同频带信息的有限带宽的固有模态分量(band-limited intrinsic mode functions,BLIMFs),分别计算相应的多尺度排列熵,并将其组合成原始特征量。在此基础之上,利用最大相关最小冗余准则(max-relevance and min-redundancy criteria,mRMR)对原始特征量进行优选降维,最后使用支持向量机分类器实现分类。实验结果表明:在染噪情况下,该方法提取的多尺度排列熵仍能准确刻画不同的放电信号时频复杂度的差异,鲁棒性强,识别率高。 张蒙 朱永利 张宁 张媛媛关键词:变压器 局部放电 特征提取 基于变分模态分解和概率密度估计的变压器绕组变形在线检测方法 被引量:39 2016年 短路电抗是判断变压器绕组是否变形的重要依据。其在实际测量中受现场噪声干扰而呈现一定的随机性,从而影响对绕组状态的判断,为此,提出一种基于变分模态分解和概率密度估计的绕组在线检测方法。首先,将变分模态分解应用于电气信号消噪处理,得到基波模态分量;然后,利用该基波模态分量在线计算短路电抗值;最后,对检测周期内求得的短路电抗样本,通过参数估计得到短路电抗参数正态分布的概率密度函数,根据其正态分布均值的估计值计算短路电抗偏差系数,评估绕组的当前状态。仿真验证该方法能稳定地得到短路电抗估计值,避免噪声和设备测量误差对检测的干扰,从而可靠检测绕组变形。 张宁 朱永利 高艳丰 赵磊 陈旭 郭小红关键词:变压器绕组变形 短路电抗 概率密度 基于暂态过电压下行波分析的变压器绕组变形在线故障定位方法 被引量:3 2017年 绕组变形是变压器内部的主要故障类型之一,严重威胁电力系统正常运行。为有效提高绕组变形在线检测的准确性,结合变压器在运行中遭受暂态过电压冲击的特性,提出基于暂态过电压下行波分析的变压器绕组变形在线故障定位方法。当暂态过电压信号侵入变压器绕组时,在绕组末端获取电压行波信号,采用具有自适应白噪声的完整集成经验模态分解方法(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)对其进行分解,得到本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),计算各IMF分量下的相关系数,对比分析后选取一些IMF的相关系数作为绕组变形的故障特征量,最后结合BP神经网络构建故障特征和故障点的映射关系,实现绕组变形的在线故障定位。仿真结果验证了本方法的可行性。 张宁 朱永利关键词:变压器绕组变形 暂态过电压 基于VPMCD的变压器局部放电模式识别 被引量:1 2017年 识别局部放电的类型对变压器状态评估十分重要。文中构造了四种变压器局部放电实物模型,从放电信号中提取18个统计特征量,使用基于变量预测模型的模式识别方法(Variable Predictive Model based Class Discriminate method,VPMCD)完成局部放电信号的分类。对比实验结果表明,VPMCD方法在识别率和计算效率均高于BP神经网络。 张蒙 朱永利 贾亚飞 张宁 张媛媛关键词:变压器 局部放电 模式识别