基于局部放电图谱和X射线图像的GIS缺陷识别技术

摘要：

气体绝缘开关设备(GIS)以其可靠性高、占地面积小等优点,在电力系统中得到广泛的应用[1].而GIS结构复杂、造价高,地电极尖端、悬浮电位、金属颗粒和金属尖端等缺陷难以发现,故障发生后修复时间长[2].传统的GIS缺陷检测方法主要是利用超声波、超高频和脉冲电流法等测量其内部局部放电特征图谱,不同的图谱对应了不同的放电故障类型,利用图谱可以区分出不同的放电类型[3].但这些图谱无法直观给出GIS内部缺陷的具体形态等信息.同时,现有的局部放电仪所提供的图谱缺陷识别仅能对设备内部单一缺陷的典型特征图谱进行识别.

关键词：BP神经网络、局部放电图谱、X射线图像、GIS、现场数据试验

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41;TM855;TM4

在线出版日期：2015-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：88-91