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(2)确定背景干扰信号所发出的电磁波谱频段以及不同局放类型所辐射的电磁波谱频段
局部放电过程中会产生各种电现象,如电脉冲、电磁辐射,并伴随有电荷的转移和电能的损耗,同时还会产生电磁辐射、超声波、发光、发热以及出现新的生成物等。在电气设备发生局部放电时,每一次局部放电都发生正负电荷中和,会产生一个很陡的电流脉冲,并向周围辐射高频电磁波,因此可通过测量辐射电磁波的高频分量,来实现对局部放电的检测并实现抗干扰。在变电站运行现场,由于变电站背景噪声和空气中电晕干扰的存在,会发出一定频率的电磁波,确定背景干扰信号所发出的电磁波谱频段。同时,研究不同类型的局部放电所辐射出电磁波频率的频段范围,实现被检测设备是否发生故障以及故障类型的初期判断。
(3)对背景干扰信号以及局放信号进行处理,确定进行局放信号检测时的频段范围
综合变电站背景干扰信号以及局放信号各自的频谱范围,在局放信号频谱范围内提取局部放电产生的超高频信号,减少外界干扰信号的影响,从而提高变电站高压设备局部放电检测,特别是在线检测的可靠性和灵敏度。
二、采用人工智能的方法,分析变电站典型设备故障判断依据
采用非接触式电磁波频谱接收器接收变电站内敞开式主要高压设备发出的电磁波,检测是否存在局放所产生的电磁波信号,若存在,则对背景干扰信号进行抑制的同时放大局放源激发的超高频电磁波信号,对该信号经放大、滤波等处理后再进行数据分析;根据处理后的局放信号结合之前所确定的不同局放类型所辐射的电磁波谱频段实现故障类型的判断。借助人工智能的方法,将大量数据作为学习样本,建立故障诊断算法。
三、研究变电站高压设备故障检测方法,开发测试仪器,研制相应软件
根据前期研究得到的故障诊断算法,开发一套测试仪器,编制故障诊断软件,软件需要具备大数据处理能力,准确快速的获取电磁波谱特征量,判断设备故障与否。
四、变电站现场试验,测试仪器与软件校准
将研究得到的故障诊断方法与软件应用于变电站现场检测,根据试验数据,对检测系统进行针对性改进。
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