掃一掃
關注中圖網
官方微博
本類五星書更多>
-
>
公路車寶典(ZINN的公路車維修與保養秘籍)
-
>
晶體管電路設計(下)
-
>
基于個性化設計策略的智能交通系統關鍵技術
-
>
花樣百出:貴州少數民族圖案填色
-
>
山東教育出版社有限公司技術轉移與技術創新歷史叢書中國高等技術教育的蘇化(1949—1961)以北京地區為中心
-
>
鐵路機車概要.交流傳動內燃.電力機車
-
>
利維坦的道德困境:早期現代政治哲學的問題與脈絡
局部放電檢測與絕緣體狀態評價 版權信息
- ISBN：9787030710253
- 條形碼：9787030710253 ; 978-7-03-071025-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
局部放電檢測與絕緣體狀態評價 內容簡介
本書就SF6氣體絕緣裝備的PD檢測方法、噪聲評價及分離技術、PD故障演變、PD綜合檢測及狀態評價方法等關鍵科學與技術難題進行深入分析與探討。全書分為四篇共十三章，**篇"氣體絕緣裝備局部放電檢測方法及噪聲評價"；第二篇"氣體絕緣裝備混合局部放電信號檢測及分離技術"；第三篇"氣體絕緣裝備局部放電故障演變"；第四篇"氣體絕緣裝備局部放電綜合檢測及狀態評價方法"。
局部放電檢測與絕緣體狀態評價 目錄
目錄
前言
**篇 氣體絕緣裝備局部放電檢測及噪聲評價
第1章 緒論 3
1.1 氣體絕緣裝備結構及應用 3
1.1.1 氣體絕緣裝備種類及結構 3
1.1.2 氣體絕緣封閉組合電器 7
1.2 氣體絕緣裝備內部常見絕緣故障 10
1.2.1 氣體絕緣裝備內部絕緣故障案例統計 10
1.2.2 氣體絕緣裝備內部典型絕緣故障原因 11
1.3 氣體絕緣裝備故障及狀態監測方法 13
1.3.1 氣體絕緣裝備故障檢修試驗標準 13
1.3.2 現有氣體絕緣裝備狀態檢測技術 15
參考文獻 19
第2章 氣體絕緣裝備PD主要檢測方法 22
2.1 脈沖電流法 22
2.1.1 脈沖電流法基本原理 22
2.1.2 脈沖電流法三種常用電路 22
2.2 特高頻檢測法 23
2.2.1 特高頻檢測法基本原理 23
2.2.2 工程應用案例 24
2.3 光測法 27
2.3.1 光測法基本原理 27
2.3.2 測量參數與方法 28
2.4 超聲波檢測法 31
2.4.1 超聲波檢測法基本原理 31
2.4.2 工程應用案例 32
2.5 SF6分解組分分析檢測法 35
2.5.1 SF6分解組分分析檢測法基本原理 35
2.5.2 工程應用案例 35
參考文獻 40
第3章 PD信號噪聲特點與SNR二階估計 41
3.1 典型絕緣缺陷的PD信號特征 41
3.1.1 四種缺陷產生的PD時頻信號 41
3.1.2 特高頻PD數學模型 44
3.2 干擾信號特征與SNR二階估計 45
3.2.1 干擾信號的特征 46
3.2.2 SNR二階估計理論與方法 46
3.2.3 模擬PD信號的SNR二階估計 49
3.2.4 實測PD信號的SNR二階估計 54
參考文獻 55
第二篇 混合局部放電信號分離
第4章 PD信號混合與分離基礎知識 59
4.1 混合PD信號的生成與分離 59
4.1.1 混合PD信號的生成過程 59
4.1.2 混合PD信號的數學模型 59
4.1.3 PD信號的線性瞬時混合與分離 61
4.1.4 PD信號的線性卷積混合與分離 63
4.2 混合PD信號的盲源分離理論 65
4.2.1 混合信號盲源分離原理 65
4.2.2 盲源分離可分性與判定準則 67
4.2.3 盲源分離問題解的不確定性 68
4.2.4 盲源分離對比函數準則 69
4.3 混合PD信號的分析與預處理 75
4.3.1 混合PD信號的空域相關分析 75
4.3.2 混合PD信號的白化預處理 78
參考文獻 82
第5章 混合PD信號二階統計量分離算法 84
5.1 分離評價參數 84
5.2 基于SOS準則的分離算法及分離性能分析 87
5.2.1 基于SOS準則的SOBI算法原理 87
5.2.2 基于SOS準則的分離算法分離性能分析 88
5.2.3 改進的基于SOS準則的SOBI算法 91
5.3 模擬混合PD信號的分離 94
5.3.1 相對距離對分離效果的影響分析 95
5.3.2 混合矩陣H對分離效果的影響及統計分析 109
參考文獻 115
第6章 混合PD信號卷積分離技術 116
6.1 卷積混合信號的盲源分離法 116
6.1.1 卷積混合信號的盲源分離時域算法 116
6.1.2 卷積混合信號的盲源分離頻域算法 118
6.2 非平穩混合PD信號特性與短時平穩劃分 119
6.2.1 非平穩混合PD信號特性分析 119
6.2.2 非平穩混合PD信號短時平穩劃分策略 121
6.3 頻域內分離信號“兩個不確定性”問題 122
6.3.1 分離信號幅值不確定性的控制策略 123
6.3.2 分離信號順序不確定性的應對措施 124
6.3.3 頻域分離單一PD信號的重構實現 125
6.4 模擬混合PD信號的分離 126
6.4.1 卷積構造模擬混合PD信號 127
6.4.2 混合PD信號的分離 129
6.5 實測混合PD信號的分離 132
6.5.1 實測混合PD信號的二階統計量分離 132
6.5.2 實測混合PD信號的卷積分離 138
6.5.3 兩種分離算法效果比較 141
參考文獻 143
第7章 PD特征參數與特征提取 144
7.1 PD模式識別常見特征參數及變化趨勢分析 144
7.1.1 統計特征參數 144
7.1.2 圖像矩特征參數 147
7.1.3 分形特征參數 148
7.1.4 波形特征參數 150
7.1.5 小波特征參數 150
7.2 基于二元樹復小波變換的辨識PD的特征量提取方法 151
7.2.1 二元樹復小波變換-奇異值分解 152
7.2.2 多尺度特征參數提取 154
7.3 基于核主成分分析與深度神經網絡的特征量優化研究 158
7.3.1 UHF信號特征量分析提取模式 158
7.3.2 三種模式特征量相關性分析 162
7.3.3 基于核主成分分析的特征量優化 162
7.3.4 深度自編碼網絡特征優化方法 163
7.3.5 兩種優化方法對比分析 166
參考文獻 172
第三篇 局部放電類型辨識
第8章 基于支持向量數據描述的PD類型辨識 177
8.1 支持向量的基本原理 177
8.1.1 支持向量機 177
8.1.2 支持向量數據描述 180
8.1.3 支持向量數據描述核函數 182
8.2 改進的支持向量數據描述學習算法 183
8.2.1 優化半徑支持向量數據描述算法 184
8.2.2 基于支持向量數據描述的多分類算法 185
8.3 PD OR-SVDD模式辨識方法 187
8.3.1 OR-SVDD分類器訓練及辨識流程 187
8.3.2 基于特征獲取的PD模式辨識 189
8.3.3 基于優化分類器的模式辨識 189
參考文獻 191
第9章 基于深度學習的PD模式辨識 193
9.1 深度置信網絡 193
9.1.1 受限玻爾茲曼機 194
9.1.2 構建深度置信網絡 196
9.2 GIS設備典型PD模擬實驗 197
9.2.1 實驗設計 197
9.2.2 實驗數據 199
9.3 基于深度神經網絡的PD模式識別 200
9.3.1 識別計算流程 200
9.3.2 預訓練效果分析 200
9.3.3 DBN識別結果分析 201
9.4 基于傳統方法的PD模式識別與結果比較 202
9.4.1 統計特征提取 202
9.4.2 基于BPNN算法的PD模式識別 203
9.4.3 基于SVM的PD模式識別 204
9.4.4 識別結果對比 204
9.5 實例分析 206
參考文獻 207
第10章 基于多信息融合的PD模式識別 209
10.1 基于TRPD特征的模式識別 209
10.1.1 TRPD特征的信息提取 210
10.1.2 TRPD特征的模式識別分類器 210
10.1.3 TRPD特征的模式識別與結果分析 214
10.2 基于PRPD特征的模式識別 215
10.2.1 PRPD特征的模式識別分類器 215
10.2.2 PRPD特征的模式識別與結果分析 224
10.3 基于UHF與IEC 60270檢測信息相關性的PD模式識別 225
10.3.1 基于UHF與IEC 60270檢測信息相關性的特征參數提取 225
10.3.2 基于UHF與IEC 60270相關性特征參數的識別分類器 232
10.3.3 測試結果與分析 234
10.4 基于DS證據理論的多信息融合識別 235
10.4.1 DS證據理論 235
10.4.2 多信息融合的PD模式識別 237
10.5 實例分析 239
10.5.1 典型絕緣缺陷識別測試 239
10.5.2 樣本測試 242
10.5.3 分析和討論 243
參考文獻 243
第11章 描述PD發展過程的特征信息 247
11.1 PD發展過程的統計譜圖分析 247
11.1.1 金屬突出物缺陷PD發展過程 249
11.1.2 自由金屬微粒缺陷PD發展過程 250
11.1.3 絕緣子表面金屬污染物缺陷PD發展過程 252
11.1.4 絕緣子氣隙缺陷PD發展過程 253
11.2 PD發展過程的特征信息提取 255
11.3 PD發展過程中的特征量變化規律 256
11.3.1 放電次數和放電脈沖*大幅值 257
11.3.2 相鄰放電脈沖時間間隔 261
11.3.3 等值累積放電量 264
11.3.4 放電信號熵 266
參考文獻 269
第四篇 局部放電程度評估與狀態評價技術
第12章 GIS PD狀態模糊綜合評判方法 273
12.1 模糊綜合評判理論 273
12.1.1 模糊集合 274
12.1.2 隸屬度函數 275
12.1.3 模糊綜合評判步驟 282
12.2 GIS PD發展階段的劃分 283
12.2.1 PD等級的定義 283
12.2.2 模糊C均值聚類分析 283
12.2.3 PD程度中心的求解 285
12.3 GIS PD程度模糊綜合評判模型 286
12.3.1 模糊評判矩陣求解 287
12.3.2 基于離差*大化的自適應客觀權值計算 288
12.3.3 兩級模糊綜合評判模型 288
12.3.4 兩級模糊綜合評判模型測試 289
12.4 實例分析 290
參考文獻 292
第13章 基于棧式自編碼原理的PD程度評估 293
13.1 棧式自編碼基本理論 293
13.1.1 自編碼算法與稀疏性 293
13.1.2 棧式自編碼原理 296
13.2 PD程度特征提取及評估方法 299
13.2.1 基于棧式自編碼的UHF PD信息特征提取方法 299
13.2.2 基于softmax分類器的PD嚴重程度評估方案 303
13.3 基于UHF PD數據的棧式自編碼網絡架構構建 304
13.3.1 GIS PD數據采集 304
13.3.2 SSAE網絡結構對評估準確率的影響 308
參考文獻 311
第14章 氣體絕緣裝備絕緣狀態多源信息融合評價 313
14.1 *大相關*小冗余特征優選理論 314
14.1.1 統計信息相關度的度量準則 314
14.1.2 *大相關*小冗余準則 315
14.1.3 改進*大相關*小冗余準則 316
14.2 基于多源信息的*大相關*小冗余特征量優選 317
14.2.1 描述氣體絕緣裝備PD程度的多源信息特征量 317
14.2.2 基于*大相關*小冗余準則的特征優選策略及改進 319
14.2.3 多源PD信息的狀態特征優選 327
14.3 基于多源信息
前言
**篇 氣體絕緣裝備局部放電檢測及噪聲評價
第1章 緒論 3
1.1 氣體絕緣裝備結構及應用 3
1.1.1 氣體絕緣裝備種類及結構 3
1.1.2 氣體絕緣封閉組合電器 7
1.2 氣體絕緣裝備內部常見絕緣故障 10
1.2.1 氣體絕緣裝備內部絕緣故障案例統計 10
1.2.2 氣體絕緣裝備內部典型絕緣故障原因 11
1.3 氣體絕緣裝備故障及狀態監測方法 13
1.3.1 氣體絕緣裝備故障檢修試驗標準 13
1.3.2 現有氣體絕緣裝備狀態檢測技術 15
參考文獻 19
第2章 氣體絕緣裝備PD主要檢測方法 22
2.1 脈沖電流法 22
2.1.1 脈沖電流法基本原理 22
2.1.2 脈沖電流法三種常用電路 22
2.2 特高頻檢測法 23
2.2.1 特高頻檢測法基本原理 23
2.2.2 工程應用案例 24
2.3 光測法 27
2.3.1 光測法基本原理 27
2.3.2 測量參數與方法 28
2.4 超聲波檢測法 31
2.4.1 超聲波檢測法基本原理 31
2.4.2 工程應用案例 32
2.5 SF6分解組分分析檢測法 35
2.5.1 SF6分解組分分析檢測法基本原理 35
2.5.2 工程應用案例 35
參考文獻 40
第3章 PD信號噪聲特點與SNR二階估計 41
3.1 典型絕緣缺陷的PD信號特征 41
3.1.1 四種缺陷產生的PD時頻信號 41
3.1.2 特高頻PD數學模型 44
3.2 干擾信號特征與SNR二階估計 45
3.2.1 干擾信號的特征 46
3.2.2 SNR二階估計理論與方法 46
3.2.3 模擬PD信號的SNR二階估計 49
3.2.4 實測PD信號的SNR二階估計 54
參考文獻 55
第二篇 混合局部放電信號分離
第4章 PD信號混合與分離基礎知識 59
4.1 混合PD信號的生成與分離 59
4.1.1 混合PD信號的生成過程 59
4.1.2 混合PD信號的數學模型 59
4.1.3 PD信號的線性瞬時混合與分離 61
4.1.4 PD信號的線性卷積混合與分離 63
4.2 混合PD信號的盲源分離理論 65
4.2.1 混合信號盲源分離原理 65
4.2.2 盲源分離可分性與判定準則 67
4.2.3 盲源分離問題解的不確定性 68
4.2.4 盲源分離對比函數準則 69
4.3 混合PD信號的分析與預處理 75
4.3.1 混合PD信號的空域相關分析 75
4.3.2 混合PD信號的白化預處理 78
參考文獻 82
第5章 混合PD信號二階統計量分離算法 84
5.1 分離評價參數 84
5.2 基于SOS準則的分離算法及分離性能分析 87
5.2.1 基于SOS準則的SOBI算法原理 87
5.2.2 基于SOS準則的分離算法分離性能分析 88
5.2.3 改進的基于SOS準則的SOBI算法 91
5.3 模擬混合PD信號的分離 94
5.3.1 相對距離對分離效果的影響分析 95
5.3.2 混合矩陣H對分離效果的影響及統計分析 109
參考文獻 115
第6章 混合PD信號卷積分離技術 116
6.1 卷積混合信號的盲源分離法 116
6.1.1 卷積混合信號的盲源分離時域算法 116
6.1.2 卷積混合信號的盲源分離頻域算法 118
6.2 非平穩混合PD信號特性與短時平穩劃分 119
6.2.1 非平穩混合PD信號特性分析 119
6.2.2 非平穩混合PD信號短時平穩劃分策略 121
6.3 頻域內分離信號“兩個不確定性”問題 122
6.3.1 分離信號幅值不確定性的控制策略 123
6.3.2 分離信號順序不確定性的應對措施 124
6.3.3 頻域分離單一PD信號的重構實現 125
6.4 模擬混合PD信號的分離 126
6.4.1 卷積構造模擬混合PD信號 127
6.4.2 混合PD信號的分離 129
6.5 實測混合PD信號的分離 132
6.5.1 實測混合PD信號的二階統計量分離 132
6.5.2 實測混合PD信號的卷積分離 138
6.5.3 兩種分離算法效果比較 141
參考文獻 143
第7章 PD特征參數與特征提取 144
7.1 PD模式識別常見特征參數及變化趨勢分析 144
7.1.1 統計特征參數 144
7.1.2 圖像矩特征參數 147
7.1.3 分形特征參數 148
7.1.4 波形特征參數 150
7.1.5 小波特征參數 150
7.2 基于二元樹復小波變換的辨識PD的特征量提取方法 151
7.2.1 二元樹復小波變換-奇異值分解 152
7.2.2 多尺度特征參數提取 154
7.3 基于核主成分分析與深度神經網絡的特征量優化研究 158
7.3.1 UHF信號特征量分析提取模式 158
7.3.2 三種模式特征量相關性分析 162
7.3.3 基于核主成分分析的特征量優化 162
7.3.4 深度自編碼網絡特征優化方法 163
7.3.5 兩種優化方法對比分析 166
參考文獻 172
第三篇 局部放電類型辨識
第8章 基于支持向量數據描述的PD類型辨識 177
8.1 支持向量的基本原理 177
8.1.1 支持向量機 177
8.1.2 支持向量數據描述 180
8.1.3 支持向量數據描述核函數 182
8.2 改進的支持向量數據描述學習算法 183
8.2.1 優化半徑支持向量數據描述算法 184
8.2.2 基于支持向量數據描述的多分類算法 185
8.3 PD OR-SVDD模式辨識方法 187
8.3.1 OR-SVDD分類器訓練及辨識流程 187
8.3.2 基于特征獲取的PD模式辨識 189
8.3.3 基于優化分類器的模式辨識 189
參考文獻 191
第9章 基于深度學習的PD模式辨識 193
9.1 深度置信網絡 193
9.1.1 受限玻爾茲曼機 194
9.1.2 構建深度置信網絡 196
9.2 GIS設備典型PD模擬實驗 197
9.2.1 實驗設計 197
9.2.2 實驗數據 199
9.3 基于深度神經網絡的PD模式識別 200
9.3.1 識別計算流程 200
9.3.2 預訓練效果分析 200
9.3.3 DBN識別結果分析 201
9.4 基于傳統方法的PD模式識別與結果比較 202
9.4.1 統計特征提取 202
9.4.2 基于BPNN算法的PD模式識別 203
9.4.3 基于SVM的PD模式識別 204
9.4.4 識別結果對比 204
9.5 實例分析 206
參考文獻 207
第10章 基于多信息融合的PD模式識別 209
10.1 基于TRPD特征的模式識別 209
10.1.1 TRPD特征的信息提取 210
10.1.2 TRPD特征的模式識別分類器 210
10.1.3 TRPD特征的模式識別與結果分析 214
10.2 基于PRPD特征的模式識別 215
10.2.1 PRPD特征的模式識別分類器 215
10.2.2 PRPD特征的模式識別與結果分析 224
10.3 基于UHF與IEC 60270檢測信息相關性的PD模式識別 225
10.3.1 基于UHF與IEC 60270檢測信息相關性的特征參數提取 225
10.3.2 基于UHF與IEC 60270相關性特征參數的識別分類器 232
10.3.3 測試結果與分析 234
10.4 基于DS證據理論的多信息融合識別 235
10.4.1 DS證據理論 235
10.4.2 多信息融合的PD模式識別 237
10.5 實例分析 239
10.5.1 典型絕緣缺陷識別測試 239
10.5.2 樣本測試 242
10.5.3 分析和討論 243
參考文獻 243
第11章 描述PD發展過程的特征信息 247
11.1 PD發展過程的統計譜圖分析 247
11.1.1 金屬突出物缺陷PD發展過程 249
11.1.2 自由金屬微粒缺陷PD發展過程 250
11.1.3 絕緣子表面金屬污染物缺陷PD發展過程 252
11.1.4 絕緣子氣隙缺陷PD發展過程 253
11.2 PD發展過程的特征信息提取 255
11.3 PD發展過程中的特征量變化規律 256
11.3.1 放電次數和放電脈沖*大幅值 257
11.3.2 相鄰放電脈沖時間間隔 261
11.3.3 等值累積放電量 264
11.3.4 放電信號熵 266
參考文獻 269
第四篇 局部放電程度評估與狀態評價技術
第12章 GIS PD狀態模糊綜合評判方法 273
12.1 模糊綜合評判理論 273
12.1.1 模糊集合 274
12.1.2 隸屬度函數 275
12.1.3 模糊綜合評判步驟 282
12.2 GIS PD發展階段的劃分 283
12.2.1 PD等級的定義 283
12.2.2 模糊C均值聚類分析 283
12.2.3 PD程度中心的求解 285
12.3 GIS PD程度模糊綜合評判模型 286
12.3.1 模糊評判矩陣求解 287
12.3.2 基于離差*大化的自適應客觀權值計算 288
12.3.3 兩級模糊綜合評判模型 288
12.3.4 兩級模糊綜合評判模型測試 289
12.4 實例分析 290
參考文獻 292
第13章 基于棧式自編碼原理的PD程度評估 293
13.1 棧式自編碼基本理論 293
13.1.1 自編碼算法與稀疏性 293
13.1.2 棧式自編碼原理 296
13.2 PD程度特征提取及評估方法 299
13.2.1 基于棧式自編碼的UHF PD信息特征提取方法 299
13.2.2 基于softmax分類器的PD嚴重程度評估方案 303
13.3 基于UHF PD數據的棧式自編碼網絡架構構建 304
13.3.1 GIS PD數據采集 304
13.3.2 SSAE網絡結構對評估準確率的影響 308
參考文獻 311
第14章 氣體絕緣裝備絕緣狀態多源信息融合評價 313
14.1 *大相關*小冗余特征優選理論 314
14.1.1 統計信息相關度的度量準則 314
14.1.2 *大相關*小冗余準則 315
14.1.3 改進*大相關*小冗余準則 316
14.2 基于多源信息的*大相關*小冗余特征量優選 317
14.2.1 描述氣體絕緣裝備PD程度的多源信息特征量 317
14.2.2 基于*大相關*小冗余準則的特征優選策略及改進 319
14.2.3 多源PD信息的狀態特征優選 327
14.3 基于多源信息
展開全部
局部放電檢測與絕緣體狀態評價 節選
**篇 氣體絕緣裝備局部放電檢測及噪聲評價 第1章 緒論 1.1 氣體絕緣裝備結構及應用 隨著輸變電技術的不斷進步和電網發展的需求加快，以SF6氣體為主要絕緣介質的設備類型越來越多，應用領域也越來越廣泛。本書就應用廣泛的SF6氣體絕緣裝備內部局部放電(partial discharge，PD)檢測與絕緣狀態評價技術進行介紹。 1.1.1 氣體絕緣裝備種類及結構 SF6氣體絕緣裝備主要包括氣體絕緣電纜(gas-insulated cable，GIC)、氣體絕緣變壓器(gas-insulated transformer，GIT)、氣體絕緣開關柜(cubicle gas-insulated switchgear，C-GIS)、氣體絕緣封閉組合電器(gas-insulated switchgear，GIS)等，另外，氣體絕緣線路(gas-insulated line，GIL)和氣體絕緣斷路器(gas-insulated breaker，GIB)作為氣體絕緣變電站中的單一設備存在。 1. 氣體絕緣電纜 GIC以SF6氣體作為絕緣介質，將導線放在充有SF6氣體的金屬管道中，又稱為氣體絕緣管線[1]。GIC采用SF6氣體和管道結構，具有常規電纜無法比擬的優點。 (1)常規電纜絕緣油和紙的介電常數大，充電電流相應較大，且隨長度正比上升，而SF6的介電常數近于1，僅為常規電纜的30%，電容量只有常規電纜的25%左右，通常為50～70pF/m，充電電流小，故GIC的傳輸距離可相應增加。 (2)GIC以氣體作絕緣介質，介質損失極小，幾乎可忽略，因此可承受較常規電纜高得多的運行電壓。 (3)GIC采用SF6氣體絕緣，其導熱性能比常規電纜好，且導體允許溫度比常規電纜高；常規電纜的導線截面因制造工藝而受限制，GIC則不受限制，導體截面可做得很大，傳輸功率相應可增加。 (4)GIC終端套管結構簡單，相互連接采用插入式結構，連接方便。 (5)GIC不存在常規充油電纜終端的高低差問題，特別適用于落差大、場地窄小的水電站和抽水蓄能電站等地中與架空線的連接段。 (6)GIC占地面積小，例如，傳輸容量2500MVA、電壓420kV的三相充氣管道電纜，占地面積不到同容量架空線路走廊的1/30，為超高壓變電所建于市區創造了條件。 (7)使用場所廣泛。例如，發電機組與變電所間的連接；容量特大而空間有限，且要求無油、不易引起火災危險的場所，如大城市集中負荷處所和核電站、水電站等的高壓引出線；不同等級電壓間線路交叉的變電所；跨越高速公路的架空線、河流、鐵道等的大容量短距離的高壓線。現在已有用作較長距離輸配電管線的趨勢。 但是，與常規電纜相比，GIC制造工藝復雜，消耗材料較多，制造成本高。GIC具有剛性單芯式、剛性三芯式和可撓式這三種結構，具體如下所述。 1)剛性單芯式 剛性單芯式GIC由中心導體、支持絕緣子、外殼和內充壓縮的SF6氣體組成，導體一般為拉制成的鋁管，支持絕緣子為環氧樹脂澆注件，外殼由剛性鋁管制成。鋁管一般用鋁板材卷軋成螺旋形后焊接成筒狀。剛性單芯式是過去GIC的主要結構形式，其運輸長度一般小于20m，需在現場裝配，焊接工作量很大，施工質量不易保證。 2)剛性三芯式 剛性三芯式GIC將三相的每相導體放置于一公共外殼內，近年來產品的運輸長度已超過100m。剛性三芯式GIC與剛性單芯式GIC相比，有如下優點。 (1)因使用公共外殼，能節省外殼材料，且外殼材料為碳鋼，造價低。 (2)因無環流，可降低輸電損失和成本。 (3)現場焊接量小，密封、接頭均較少，可靠性高。 (4)占地面積小，安裝成本較低。 (5)埋入地下的GIC，既可減少土方工程，又可節約輸電走廊。 3)可撓式 可撓式GIC的外殼為抗壓強度高的鋁質波紋管，管壁較薄；導體一般也是波紋鋁管；絕緣子是多翼式結構，由共聚樹脂壓鑄成型。可撓式GIC有如下優點。 (1)波紋外殼強度高，管壁薄，可節省材料，降低GIC的造價。 (2)單件運輸長度可達80m以上，現場焊接的接頭少，可靠性高。安裝工作量小，可降低安裝費用。 (3)可用專用設備連續制造，生產成本較剛性結構的GIC低。 2. 氣體絕緣變壓器 GIT具有不燃、不爆、無污染等優點，特別適合于城市人口稠密地區和高層建筑內供電[2]。但是，散熱問題是阻礙GIT向大容量發展的關鍵所在。SF6氣體作為冷卻介質時，因其密度僅為變壓器油的1/60左右(氣體絕對壓力為0.22MPa時)，對流換熱系數比變壓器油小一個數量級，這不僅導致GIT散熱困難，而且造成繞組溫升的縱向不均勻分布。根據冷卻介質的不同，GIT主要可分為氣體絕緣和氣體冷卻與氣體絕緣和液體冷卻兩大類型[3]。 1)氣體絕緣和氣體冷卻 對于容量小于60MVA的GIT，由于其熱損耗較小，通常采用SF6氣體循環冷卻的散熱方式。這種類型的GIT與傳統的油浸變壓器在結構上有不少類似之處，在總體結構設計中可作借鑒。但具體的絕緣結構和冷卻系統設計，還需要結合SF6氣體的特點，通過實驗研究和理論分析加以考慮。與油浸變壓器類似，采用SF6氣體循環冷卻的散熱方式時，要根據變壓器容量大小不同，分別采用內部SF6氣體自然循環，散熱器外部的空氣自然冷卻。或變壓器箱體內部SF6氣體強迫循環，散熱器外部的空氣自然冷卻和外加風扇強迫空氣冷卻。 2)氣體絕緣和液體冷卻 當GIT容量超過60MVA時，大多采用液體(C8F16O或C8F18)冷卻和SF6氣體絕緣分離式結構，*大容量和電壓分別已達到300MVA及275kV，并已制成300/3MVA、500kV單相GIT。這類產品的結構與油浸變壓器有極大差異，通常為分層冷卻、箔式繞組的GIT，簡稱為S/S型GIT。 根據工作電壓和容量不同，GIT選用各種餅式繞組和箔式繞組。高壓繞組與低壓繞組之間、繞組對地的主絕緣，其強度主要取決于SF6氣體的絕緣強度。由于SF6氣體中的放電或擊穿就是主絕緣的擊穿，在設計中要嚴格控制氣體中的電場強度。 變壓器箱內SF6氣體壓力越高，熱容量越大。若0.125MPa的SF6氣體熱容量為1，那么0.4MPa的SF6氣體熱容量應為2.4。在絕緣強度方面，也是氣體壓力越高，絕緣強度越大。因此，在275kV電壓等級時，采用0.4MPa的SF6氣體，而在500kV電壓等級時，采用0.6MPa的SF6氣體。GIT箱體與油浸變壓器的不同之處在于要求箱體除在全真空時不因屈曲失穩而失效外，還要求承受內壓時有足夠的強度和剛度。為此，日立公司采取在GIT箱壁周邊加箍的辦法，以加強箱體的機械強度。 密封不好會造成箱體內的SF6氣體泄漏和外界水分向箱體內滲透，從而危及變壓器的安全運行，因此GIT對密封性能的要求很高，一般要求氣體年泄漏率小于1/1000。為保證箱體的密封性，應盡可能減少密封面和焊縫，提高焊縫的質量，必要時可采用雙密封結構和密封劑。 GIT采用各種耐熱性能和絕緣性能好的固體絕緣材料。例如，匝絕緣一般采用聚對苯二甲酸乙二酯(PET)或聚苯硫醚(PPS)，*近又發展使用價格較低的聚萘二甲酸乙二醇酯(PEN)類聚酯薄膜；絕緣支撐條采用聚酯玻璃纖維；絕緣墊塊采用聚酯樹脂。聚酯薄膜和SF6氣體一起組成組合絕緣結構，其長期耐電強度主要取決于氣膜結構的PD特征。 采用箔式繞組的GIT，高低壓繞組之間的主絕緣采用兩層厚度為25μm的薄膜卷制而成的固體絕緣，匝絕緣采用聚酯薄膜。這種結構充分利用了箔式繞組空間系數高、聚酯薄膜厚度薄和絕緣強度高的特點，從而可顯著減輕重量和減小尺寸。 變壓器絕緣由匝間絕緣、繞組端部絕緣、主絕緣和外絕緣四部分組成。與SF6全封閉組合電器相比，變壓器中的電場分布常常很不均勻，需要通過電場分析計算來強化內部電場不均勻處的絕緣。由于SF6氣體的絕緣性能對電場的均勻性依賴程度較大，為防止PD的產生，需要改善GIT內部電場分布，除在繞組端部設置良好的靜電屏蔽外，還應盡量除掉鐵心各結構件表面的尖角毛刺，必要時應在螺釘和棱角等處加上屏蔽罩。 3. 氣體絕緣開關柜 C-GIS是用于配電等級的柜式全封閉組合電器，雖然在原理上與高壓GIS設備無多大差別，但其結構設計與高壓GIS設備有很大不同[4]。盡管C-GIS設備是20世紀70年代末期開發的產品，但其發展很快，例如，瑞士勃朗-鮑威利有限公司(Brown Boveri Corporation， BBC)于1979年制成46～72.5kV的C-GIS設備，到1982年運行的C-GIS設備已達200條饋線。 與常規的空氣絕緣開關柜相比，C-GIS設備的主要優點是占地面積小、維護簡單、工作可靠。日本三菱電機股份有限公司的資料說明，20kV的C-GIS設備占地面積只有常規空氣開關柜的45%，30kV的C-GIS設備占地面積僅為常規空氣開關柜的28%，72.5kV的C-GIS設備占地面積只是三相封閉式常規GIS設備的76%。瑞士BBC的資料表明，69kV等級的GIS設備尺寸與常規的34.5kV空氣開關柜相當或更小。此外，C-GIS設備幾乎不受外界大氣條件的影響，在高原地區和嚴重污穢條件下更能充分發揮其優越性。因此，C-GIS設備在城市電網改造中具有突出的優勢。現將C-GIS設備設計、結構的主要特點分述如下。 1)充氣壓力低 氣體絕緣電氣設備的*佳充氣壓力與很多因素有關，如電壓等級、制造和裝配工藝、密封條件及外殼承壓能力等。對用于配電等級的C-GIS設備，采用低氣壓較為經濟，其原因如下。 (1)充氣壓力低時可用3mm鋼板焊成柜式外殼，使生產簡化。C-GIS設備的外形與常規的空氣絕緣開關柜相似，因此在城網改造中用C-GIS設備取代原有開關柜比較容易實現。 (2)當氣壓較低時，SF6氣體對局部電場集中不太敏感，因此對36kV及以下
書友推薦
- >
企鵝口袋書系列·偉大的思想20:論自然選擇(英漢雙語)
- >
姑媽的寶刀
- >
煙與鏡
- >
新文學天穹兩巨星--魯迅與胡適/紅燭學術叢書(紅燭學術叢書)
- >
自卑與超越
- >
有舍有得是人生
- >
我從未如此眷戀人間
- >
苦雨齋序跋文-周作人自編集
本類暢銷
