Инновационный метод измерения и анализа частичных разрядов для оценки надежности систем изоляции

На основе статьи “Innovative partial discharge measurement and analysis technique for the evaluation of the reliability of insulation systems”
Ф. Шиочетти (TechImp Srl, Италия), A. Капрара (TechImp Srl, Италия),
 Ф. Пулетти (TechImp Srl, Италия),
Дж. К. Монтанари (Университет г. Болонья, Италия),
A. Каваллини (Университет г. Болонья, Италия)

Инновационный метод измерения и анализа частичных разрядов для оценки надежности систем изоляции

Быстрая навигация

Краткое содержание статьи

Цель статьи — представить новый подход к обнаружению и анализу частичного разряда, который способен повысить эффективность управления ресурсами на основе оценки состояния электрических устройств и компонентов (например, кабелей, двигателей, генераторов, трансформаторов, КРУ, распределительных устройств с воздушной изоляцией, изоляторов и т. д.). Примерами применения этой методологии являются диагностика деградации системы изоляции в заводских условиях на этапе контроля качества, испытания на месте после установки и мониторинг частичного разряда в режиме реального времени в процессе эксплуатации. Метод анализа частичных разрядов, описанный здесь, основан на инновационных аппаратных и программных решениях. Широкополосный детектор частичных разрядов предназначен для записи большого количества форм колебаний частичного разряда и разбиения полученного набора импульсных данных на однородные подгруппы, характеризующиеся подобными импульсными формами. Цифровая обработка результатов позволяют устранить шум и идентифицировать дефекты, генерирующие частичные разряды для каждой подгруппы данных. Локализация дефекта также достижима, и это повышает эффективность работы по поддержанию условий, основанных на техническом состоянии.

Введение

Оценка технического состояния электрического устройства может сопровождаться анализом частичных разрядов, поскольку частичные разряды могут одновременно являться причиной и следствием деградации электрической изоляции. Фактически, аномальное присутствие частичных разрядов может указывать на то, что происходят явления деградации. Аналогичным образом, органические системы изоляции могут значительно пострадать от частичных разрядов. Во многих случаях отказ электрического устройства может привести к серьезным техническим и финансовым последствиям. Оценка состояния системы изоляции такого оборудования помогает предотвратить возникновение масштабных аварий.

Опыт эксплуатации электрооборудования указывает на необходимость глубокого и критического исследования явлений частичных разрядов. Иногда сбои могут происходить без каких-либо явных изменений в активности частичных разрядов, тогда как в других случаях наблюдаются большие колебания величины частичных разрядов, но они не приводят к пробою изоляции. Это может говорить о неподходящем способе измерения частичных разрядов, а не аномальному поведению явлений частичных разрядов. В конечном счете, неверные истолкования результатов измерений частичных разрядов приводят к неудовлетворительной оценке состояния исследуемого устройства или компонента.

Другая проблема заключается в том, что детекторы частичных разрядов, которые регистрируют кажущийся заряд и фазу возникновения для каждого события частичных разрядов, могут не иметь возможности отделять шум от импульсов частичных разрядов [1,2]. Фактически, коррелируемые по напряжению возмущения и помехи (такие как коронные разряды, дуговые сварочные аппараты, коммутация электронных переключателей) или некоррелируемые помехи (такие как сигналы радиовещания) могут попадать в измерительный контур и влиять на показания датчиков . Неправильное толкование реальной активности частичных разрядов в тестируемом объекте, может помешать диагностировать развитие дефекта на ранней стадии.

Дальнейшие проблемы могут возникать после применения детекторов частичных разрядов не подходящего частотного спектра, в результате чего активность частичных разрядов может быть недооценена или пропущена. Кроме того, может возникать перекрытие шаблонов частичных разрядов от нескольких источников частичных разрядов. Когда присутствуют множественные активности разряда, некоторые явления могут быть скрыты, и не всегда преобладающие активности являются более вредными. Во вращающихся машинах, например, не опасные поверхностные разряды могут скрывать щелевые разряды, потенциально более опасные для разрушения изоляции [3]. В результате старение будет практически незаметно прогрессировать до полного разрушения изоляции.

Поэтому, во многих случаях оператор, который должен взять на себя ответственность за интерпретацию того, что действительно происходит внутри тестируемого устройства, не должен основывать свои выводы на недостаточных или вводящих в заблуждение данных. Информация о явлениях частичных разрядов может быть уточнена в соответствии с инновационным подходом, представленным в этой работе. Анализ проводится на выборке формы сигнала большого количества импульсов частичных разрядов (не только пика и фазы, как это делают обычные детекторы), разделяется вклад от различных источников и расширенная статистическая обработка данных.

Далее в работе, помимо краткого объяснения инновационного инструмента анализа частичных разрядов, приводятся примеры, относящиеся к его применению в полевых условиях для различных электрических устройств.

Cистемы измерения частичных разрядов

Инструмент анализа частичных разрядов, описанный в этой статье, записывает и хранит частичные разряды по принципу импульс-за-импульсом, как это схематично показано на рисунке 1. Количество полученных образцов ограничено с помощью условия триггера, которое позволяет избежать перекодировки бесполезных сигналов. Порог срабатывания установлен так, что когда входной сигнал (который может исходить от любого источника, например, конденсатор связи, трансформатор радиочастотного тракта, катушка Роговского) превышает его, система получает импульсный сигнал. Каждый импульс регистрируется в течение общего времени TW (длина окна). Время срабатывания TP, также используется для наблюдения за поведением импульса частичного разряда прежде чем триггерный уровень будет превышен. И TW и Tp могут быть выставлены пользователем.

Измерительная система схематично представлена на блок-схеме на Рис.2. Быстрый аналого-цифровой преобразователь и цифровой процессор обработки сигналов с плавающей запятой (DSP) позволяет системе:

  • оцифровать всю форму импульса частичных разрядов со скоростью 100 Мбит / с (ширина спектра сигнала инструмента имеет верхний предел около 40 МГц);
  • оценить кажущийся заряд импульса частичных разрядов через цифровые фильтры;
  • извлекать информацию о форме импульса частичных разрядов;
  • хранить данные в 16 Мб памяти.

Каждый полученный импульсный сигнал обрабатывается сигнальным процессором , что позволяет получить период (T) и эквивалентная ширина спектра сигнала (W). Эти числа, определенные, например, в [4] и предложенные в [5] как инструмент для анализа частичных разрядов, в большинстве случаев достаточны, чтобы показать различия между помехами и импульсами частичных разрядов, а также между импульсами, обусловленными различными источниками частичных разрядов и / или местоположением частичных разрядов. Таким образом, они могут быть успешно использованы для подавления помех и разделения источников. Тем не менее, для конкретных приложений дополнительные функции могут быть реализованы в прошивке сигнального процессора.

Сбор по принципу импульс-за-импульсом. TW это время выборки , TP это время начала отсчета
Рис. 1. Сбор по принципу импульс-за-импульсом. TW это время выборки , TP это время начала отсчета

Схема измерительной системы
A/D: аналого-цифровой преобразователь
S/H: схема выборки и хранения
Триггер: Триггерная система 
DSP: Цифровой сигнальный процессор.
Рис. 2. Схема измерительной системы. 1: импульсный сигнал частичных разрядов, 2: оцифрованный импульсный сигнал частичных разрядов, 3: импульсные функции, 4: массив импульсных функций частичных разрядов, 5: подматрица Фазово-Разделенного Частичного Разряда (PRPD), относящаяся к одному подмножеству

После того, как было собрано несколько импульсов частичных разрядов, достаточных для достижения подходящей статистикой величины, записанные данные отправляются на компьютер для последующей обработки. Последующая обработка данных состоит из:

  1. Разделение: исходный шаблон Фазово-Разделенного Частичного Разряда (PRPD) разделен на подгруппы, каждая из которых относится к одному типу импульсного сигнала. Разделение осуществляется путем кластеризации карты TW построенной с импульсными функциями [6]
  2. Подавление шума: это достигается путем анализа некоторых вероятностных характеристик подматрицы Фазово-Разделенного Частичного Разряда [7]. 
  3. Идентификация: каждая подгруппа, которая не распознается как помехи, связана с одной или несколькими макро категориями дефектов, анализирующими некоторые количества, выделенные из подматрицы Фазово-Разделенного Частичного Разряда[7].

Разделение

Разделение выполняется блоком кластеризации на Рис. 2. Благодаря нечеткому классификатору блок разбивает совокупность измеренных наборов данных вместе с импульсами частичных разрядов, имеющими аналогичный эквивалентный период и эквивалентную длительность (соответственно, подобную форму).

Шумоподавление

Подавление шума выполняется с помощью различных алгоритмов, предназначенных для распознавания помех. Например, трехфазные выпрямители образец Фазово-Разделенного Частичного разряда, создаваемый этими устройствами, определяется шестью группами импульсов, имеющих фазовые углы, разделенные на одну шестую часть периода. Подробное обсуждение шумоподавления можно найти на [6].

Идентификация

Идентификация выполняется с помощью трехуровневого механизма нечеткого логического вывода (FIE) [7]. На первом уровне активность частичных разрядов подразделяется на три категории, связанные с физикой частичного разряда. Этот уровень дает первое указание на вредоносность дефекта., Более точная информация о явлениях, происходящих на рассматриваемом тестовом объекте, обеспечивается вторым и третьим уровнем идентификации (разработан с целью уточнения оценки риска).

a - Первый уровень идентификации

Отправной точкой идентификации является группа подпрограмм, которая извлекает статистические маркеры из подматриц Фазово-Разделенного Частичного Разряда. Эти маркеры были тщательно отобраны с целью уменьшения двусмысленности в идентификации дефектов [7], а также повышения достоверности определения местонахождения дефекта в тестируемом аппарате.
На первом уровне дефекты адресуются к трем макро категориям, то есть:

  • инутренние частичные разряды: разряды, возникающие в воздушных зазорах между твердыми диэлектриками и металлическими электродами в электрическом поле, перпендикулярном поверхности электродов;
  • поверхностные частичные разряды: разряды, которые развиваются на границе воздух / твердый изолятор или жидкий диэлектрик о / твердый изолятор поле касательной к поверхности;
  • коронные частичные разряды: разряды, производимые металлическим электродом на открытом воздухе (газ).

b - Второй уровень идентификации

Идентификация второго уровня становится доступной, если дефект был помечен как преимущественно внутренний. Этот уровень указывает на близость внутренних дефектов к электродам HV или LV, а также о возможном присутствии электрических микроразрядов, что особенно полезно для оценки степени опасности в системах с полимерной изоляции [8].

с - Третий уровень идентификации

Чтобы обеспечить более информативный вывод о типологии источника частичных разрядов, результаты идентификации первого и второго уровня классифицируют по типам устройств, таких как кабели, вращающиеся машины или трансформаторы. Например, в случае вращающихся машин, группируются частичные разряды, имеющие отношение к отслаиванию материала, зазорам, дефектам концевой заделки обмоток [9].

Применение к кабельным системам

В этом разделе представлены результаты, относящиеся к тестированию кабелей среднего напряжения с полимерной изоляцией. Кабель был подключен к сети с помощью резонансного тестового набора. Пример диаграммы фазового распределения частичных разрядов записанный в точке подключения , представлен на Рис.3. 

Диаграмма фазового распределения частичных разрядов внутри кабельного соединения высокого напряжения
Рис. 3. Диаграмма фазового распределения частичных разрядов внутри кабельного соединения высокого напряжения

Данная схема показывает разные вклады импульсов, генерируемых электронными компонентами системы электропитания и частичных разрядов. Следует отметить, что помехи радиоэлектронной аппаратуры имеют настолько большой уровень, что они могут скрыть действительную активность частичных разрядов. Поэтому при использовании детекторов частичных разрядов, которые сообщают только максимальную амплитуду частичных разрядов на фазовый канал (опция, доступная на каком-либо коммерческом устройстве), вклад частичных разрядов, показанный в примере, представленном на рисунке 3, может отображаться как полностью неопределяемый.

Приведенный здесь метод измерения, напротив, свидетельствует о различии в зарегистрированных формах импульса. На рисунке 4 показано, что импульсы частичных разрядов имеют более широкий спектр (следовательно, большую эквивалентную ширину полосы), чем импульсы силовой электроники. Таким образом, легко отделить коммутационные помехи , чтобы получить роль частичных разрядов, как показано на Рис.5. В качестве последнего шага данные для диаграммы на Рис.5, обрабатывалась системой нечеткой идентификации, которая обеспечивала 100% вероятность внутренних разрядов (см. Рисунок 6). Интенсивность и характер разрядов предполагают замещение дефектного соединения (оценка риска). После замены соединения, тесты частичных разрядов по всей кабельной системе больше не обнаруживали фактов присутствия частичных разрядов. Дальнейший анализ соединений, проведенный в лаборатории, подтвердил внутреннюю природу зарегистрированной активности частичных разрядов.

Спектральное распределение импульсов для примера на , рисунке 3. Отображается роль частичных разрядов (остальные данные относятся к помехам)
Рис. 4. Спектральное распределение импульсов для примера на , рисунке 3. Отображается роль частичных разрядов (остальные данные относятся к помехам)

Диаграмма,, показывающая вклад частичных разрядов для примера на Рис.3
Рис. 5. Диаграмма,, показывающая вклад частичных разрядов для примера на Рис.3

Идентификация подсхемы, показанной на Рис.5
Рис. 6. Идентификация подсхемы, показанной на Рис.5

Смотрите также: Измерение частичных разрядов в генераторах с водородным охлаждением

Применение к генераторам

Оценка состояния генератора с помощью тестирования частичных разрядов - это хорошо зарекомендовавшая себя практика [10]. Однако по-прежнему приходится сталкиваться с некоторыми проблемами, связанными с обнаружением и анализом частичных разрядов, особенно в том, что касается линейного тестирования.

На самом деле, часто множество активных источников частичных разрядов в тестируемой машине, а несколько внешних явлений связаны с машиной через общие шины. Но не только системы шин могут быть источником частичных разрядов - они являются предпочтительным каналом передачи сигналов, созданных в других машинах, подключенных к тем же шинам. Более того, феномен перекрестных помех делает анализ полученных данных затруднительным. С помощью диагностической системы частичных разрядов, представленной здесь, эти проблемы могут быть успешно решены. Ниже приводятся результаты теста частичных разрядов в оперативном режиме, проведенного на гидравлическом генераторе, работающем почти на полной мощности. Пример фазового распределения ЧР , полученный на одной фазе, представлен на Рис.7.

Пример фазового распределения ЧР, зарегистрированных на соединительной муфте гидравлического генератора
Рис. 7. Пример фазового распределения ЧР, зарегистрированных на соединительной муфте гидравлического генератора

Диаграмма на рисунке 7, демонстрирует интересное поведение. Анализируя формы импульсов частичных разрядов, можно было понять, что были обнаружены три разных типа импульсов (A, B и C), см. Рис. 8

A  Различные типы импульсов, наблюдаемые в гидравлическом генераторе при работе на почти полной мощности
Различные типы импульсов, наблюдаемые в гидравлическом генераторе при работе на почти полной мощности
C  Различные типы импульсов, наблюдаемые в гидравлическом генераторе при работе на почти полной мощности

Рис.8. Различные типы импульсов, наблюдаемые в гидравлическом генераторе при работе на почти полной мощности (см. Рис. 7)

Диаграммы фазового распределения ЧР, , относящаяся к импульсам (A) и (B), показана на рисунке 9. Первая диаграмма отражает феномен расслоения на участке проводника. Соответствующий импульс А на Рис.8 показывает плавное поведение, указывающее, что он каким-то образом фильтруется при распространении от дефекта к участку соединительной муфты [11, 12]. Идентификация для явления (A) выполнялась с использованием процедур идентификации 3его уровня для вращающихся машин. Реакция, показанная на Рис.10, была расщеплением проводников. Вторая диаграмма (B) напоминает кривую «кроличьи уши», характерную для ограниченных полостей. Соответствующий импульс характеризуется высокочастотными компонентами (импульс В на Рис.8). Поскольку высокочастотные компоненты быстро истощаются в процессе распространения от обмоток статора, можно утверждать, что участок дефекта расположен довольно близко к соединительной муфте [11,12]. Объединив эти соображения, было высказано предположение, что высоковольтный провод, соединяющий общие шины машины с соединительной муфтой, имеет некоторый внутренний дефект. Эта гипотеза была подтверждена автономными проверками.

A  Подсхема Фазово-Разделенного Частичного Разряда, относящаяся к импульсам (A) и (B)
Подсхема Фазово-Разделенного Частичного Разряда, относящаяся к импульсам (A) и (B)

Рис. 9. Подсхема Фазово-Разделенного Частичного Разряда, относящаяся к импульсам (A) и (B)

Диаграмма, относящаяся к импульсу (C), показывает очень небольшое количество разрядов и могла бы иллюстрировать помехи.На самом деле она показывает серию из шести точек, разделенных на одну шестую часть периода основного питания. Это регулярное поведение было отнесено к импульсам, связанным с работой выпрямителя , используемого для питания ротора машины [6].

3ий Уровень идентификации подсхемы, указанной на рис. 9(A)
Рис. 10. 3ий Уровень идентификации подсхемы, указанной на рис. 9(A)

Применение к трансформаторам с изоляцией из литой смолы

Рассматриваемая здесь установка, представляет собой высокочастотный трансформатор высокого напряжения, изолированный смолой. Цель состоит в том, чтобы установить методологию контроля качества, отвечающую строгим требованиям, связанным с применением таких трансформаторов.
На первом уровне инновационный инструмент анализа частичных разрядов может использоваться для устранения помех внутри установки. В качестве примера на Рис.11 показана диаграмма фазового распределения ЧР с активностью частично или полностью скрытой помехами. Соответствующий график распределения частот показан на Рис. 12. В этом случае импульсы частичных разрядов имеют меньший уровень частот , чем шумовые импульсы, и шум может быть сразу отклонен после разделения. На рисунке 13 показано распределение фаз ЧР без влияния помех.

Фазовое распределение ЧР,, зарегистрированных на высоковольтных выводах трансформатора
Рис. 11. Фазовое распределение ЧР,, зарегистрированных на высоковольтных выводах трансформатора

Распределение частот ЧР , связанное с диаграммой на Рис.11
Рис. 12. Распределение частот ЧР , связанное с диаграммой на Рис.11

Фазовое распределение ЧР,, показанное на рисунке 11
Рис. 13. Фазовое распределение ЧР,, показанное на рисунке 11

Диаграмма на Рис.13, сначала была приписана преимущественно внутреннему дефекту.
Но второй уровень идентификации указал на то, что дефект был ближе к высоковольтному электроду, чем к низковольтному электроду.

Результат идентификации второго уровня
Рис. 14. Результат идентификации второго уровня, показывающий, что дефект, который является источником на диаграмме Рис.13, расположен близко к высоковольтному электроду

Этот диагноз впоследствие подтвердился другими экспериментами.

Применение к маслонаполненному силовому трансформатору

Электрическая установка, рассматриваемая здесь, представляет собой высоковольтный автотрансформатор, эксплуатируемый в течение 7 лет. Как автономное тестирование частичных разрядов, так и мониторинг в оперативном режиме выполнялись при обнаружении высоковольтного сигнала, как показано на Рис.15, с помощью высокочастотного трансформатора тока (HFCT), размещенного на заземляющем соединении емкостного делителя, установленного на вводах высокого напряжения ( 400 кВ, 300 пФ) и среднего напряжения (130 кВ, 200 пФ).

Схема обнаружения, используемая для измерений частичных разрядов
Рис. 15. Схема обнаружения, используемая для измерений частичных разрядов

Измерения частичных разрядов были запрошены, поскольку анализ масла, проведенный за 5 месяцев до испытания частичных разрядов, показал содержание воды (рассчитанное при 20 ° C), равное 3%. Содержание газа в мг/кг, полученное с помощью анализа растворенного в масле газа (АРГ), представлено в табл. I.

Табл. I: Анализ растворенного в масле газа (мг/кг) на высоковольтном автотрансформаторе.

H2

246

O2

195

N2

47458

CH4

721

CO

268

СO2

5862

C2H4

729

C2H6

224

C2H2

8

Согласно [13], эти уровни совместимы с перегревами масла , превышающими 700 ° по Цельсию, и не указывают на наличие частичных разрядов. Хотя известно, что установки, имеющие высокий уровень растворенного газа, могут безопасно работать на протяжении всего срока их службы [14], было решено контролировать состояние трансформатора посредством анализа частичного разряда, чтобы получить более глубокую информацию о состоянии системы изоляции трансформатора и оценить результаты анализа газа растворенного в масле.

Система мониторинга частичных разрядов

Система мониторинга состоит из инструмента обнаружения частичных разрядов (блока сбора данных, расположенного вблизи трансформатора) и блока регистратора данных, подключенного через волоконную оптику. Блок регистратора данных - это встроенный компьютер, который управляет блоком сбора и собирает данные частичных разрядов, поступающие от тестируемого оборудования, и позволяет дистанционное управление системой мониторинга. Собранные таким образом данные сохраняются на жестком диске устройства и могут быть извлечены несколькими способами с использованием, например, локальной сети или Интернет-соединения. Блок регистратора данных также оценивает простую статистику активности частичных разрядов (например, среднюю и максимальную амплитуду и частоту повторения) и сохраняет их в файл журнала и проводит анализ тенденций. Предупреждающие сообщения могут выдаваться немедленно, когда выбранная статистика частичных разрядов превышает критические пороговые значения.

Локализация одиночных хорошо выраженных импульсов может быть достигнута за счет получения отражений и затухания высокочастотных составляющих распространяющихся импульсов частичных разрядов. Фактически, импульсы, поступающие от дефектов, близких к соединительной муфте или далеко от нее, характеризуются большой или малой эквивалентной шириной диапазона соответственно. 
В качестве примера, во время автономных испытаний, выполненных на другом трансформаторе, было обнаружено, что частичные разряды, созданные в непосредственной близости от выводов 400 кВ, имели среднюю эквивалентную полосу 10 МГц при измерении на выводах емкостных делителей. На обмотке 130 кВ те же импульсы имели среднюю эквивалентную ширину полосы примерно 200 кГц.

Поведение средней положительной и отрицательной амплитуды импульсов частичных разрядов
Рис.16. Поведение средней положительной и отрицательной амплитуды импульсов частичных разрядов (в мВ) в течение одной недели работы под нагрузкой , бумажно-масляного изолированного автотрансформатора

На Рис.16 указывается еженедельное поведение уровней амплитуды частичных разрядов в мВ . Из этого рисунка видно, что на активность частичных разрядов влияет значительная изменчивость. Наблюдалось, что условия окружающей среды, такие как температура и влажность, заметно влияют на показания частичных разрядов [15], особенно из-за наличия короны и поверхностных (дугообразующих) разрядов на соединительных проводах и на вводах, вызванных проводящим и инертным загрязнением, создаваемым близлежащим промышленным районом. Действительно, также внутренние разряды могут проявлять неустойчивое поведение (таким образом, поддерживая использование методов мониторинга) из-за, например, циклирования нагрузки и температуры окружающей среды, барботажа и т. д.

Вывод по результатам автоматической идентификации для двух разных активностей , показал, что явление (А) - внутреннее явления, а явление (В) вызвано поверхностными разрядами. Кроме того, анализируя собранные данные, было отмечено, что сезонные колебания, зарегистрированные системами мониторинга, должны были в основном относиться к поверхностным разрядам, связанным с загрязненными изоляторами [15]. Внутренние разряды исчезали и вновь появлялись, но с величинами, значительно меньшими величины поверхностных разрядов и приблизительно постоянными на протяжении всего периода мониторинга.

Смотрите также: Портативный монитор частичного разряда от HVPD: потенциал прибора

Выводы

Представленные здесь результаты показывают интересные применения инновационной методологии анализа частичных разрядов, которые могут стать способом достижения надежных диагностических показаний, применимых к электрическим устройствам на основе расширенной способности идентификации источника частичных разрядов, предоставляемой предлагаемым подходом. Это может значительно улучшить оценку рисков программы технического обслуживания с учетом состояний и оценку жизненного цикла электрических систем.

Источники

[1] IEC 60270, Partial Discharge Measurements, 3rd edition, March 2001.
[2] R. Bartnikas, and J. H. Levi, “A Simple Pulse Height Analyzer for Partial Discharge Rate Measurements” (IEEE Trans. on Instrumentation and Measurements, vol.18, n.2, pp.403-407, April 1969).
[3] M. Belec, C. Hudon and S. Lamothe, “Recognizing partial discharge activity using PRPD analysis” (2001 Int. Conf. Of Doble Clients, April 1-6, 2001 Boston, P-7G).
[4] L. E. Franks, Signal Theory, Prentice-Hall, 1975.
[5] Contin, A. Cavallini, G. C. Montanari, G. Pasini, F. Puletti, "Digital Detection and Fuzzy Classification of Partial Discharge Signals” (IEEE Trans. on Dielectrics and Electrical Insulation, Vol.9, N.3, pp.335-348, June 2002).
[6] Cavallini, A. Contin, G. C. Montanari, F. Puletti, "Advanced PD Inference in On-Field Measurements. Part.1: Noise Rejection" (IEEE Trans. on Dielectrics and Electrical Insulation, 2003).
[7] A. Cavallini, M. Conti, A. Contin and G. C. Montanari, “Advanced PD Inference in On-Field Measurements. Part 2: Identification of Defects in Solid Insulation Systems” (IEEE Trans. on Dielectrics and Electrical Insulation, 2003).
[8] A. Cavallini, G. C. Montanari, F. Puletti, “A Fuzzy Logic Algorithm to Detect Electrical Trees in Polymeric Insulation Systems” (accepted for publication on IEEE Trans. on DEI, Vol. 12, April 2005).
[9] A. Cavallini, G.C. Montanari, D. Fabiani and E. Vellucci, “Experience on partial discharge monitoring of power transformers” (IEEE ISEI, Indianapolis, Indiana (USA), pp. 174-177, September 2004).
[10] G. C. Stone, "Tutorial on Rotating Machine Off-Line and On-line Partial Discharge Testing" (CIGRE/EPRI Colloquium on Maintenance of Motors and Generators, Vol. 3, Florence, Italy 1997).
[11] R. Miller, W. K. Hogg, “Pulse Propagation of Slot and Internal Discharges in Stator Windings of Electrical Machines” (ISH, paper 63.05, Athens, Greece, August 1983).
[12] H. Shu, I. J. Kemp, “Pulse Propagation in Rotating Machines and its Relationship to PD Measurements” (IEEE ISEI, pp.411-414, Baltimore, USA, June 1992).
[13] IEC 60567, Guide for the sampling of gases and of oil from oil-filled electrical equipment and for the analysis of free and dissolved gases 1992.
[14] IEEE Guide for the interpretation of gases generated in oil-immersed transformers, (IEEE Std. C57.104, 1991).
[15] CIGRÉ Task force 33.13.01 (Polluted insulators: a review of current knowledge, June 2000).

Если вам нужна профессиональная консультация по вопросам измерения и анализа частичных разрядов, просто отправьте нам сообщение!


 


Заказать звонок

- Email
- Confirm
Имя *
Телефон *
Комментарий
Согласие на отправку персональных данных *

* - Обязательное для заполнения