中央高校基本科研业务费专项资金(13MS71)
- 作品数：16 被引量：260H指数：10
- 相关作者：汪佛池张重远李永刚律方成黄成才更多>>
- 相关机构：华北电力大学学研究院青海省电力公司更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程一般工业技术交通运输工程机械工程更多>>
- 雾霾天气对复合绝缘子运行性能的影响被引量：45
- 2014年
- 为探究雾霾天气对电力设备外绝缘的危害,以现场运行的复合绝缘子进行试验研究。雾霾对复合绝缘子的影响主要体现在2个方面:一是导致复合绝缘子表面积污量的增加;二是其产生的湿沉降会增加绝缘子的泄漏电流、降低闪络电压。利用河北省石家庄地区的雾霾天气进行了360 h的自然积污试验,分别在不同的雾霾脏污程度下试验3次,研究污秽度和泄漏电流与雾霾的脏污程度及作用时间之间的关系。试验结果表明:雾霾天气的发生会在短时间内增加绝缘子表面的污秽度,在数十小时内可以使绝缘子表面的等值盐密增加0.01?0.04 mg/cm2、灰密值增加0.05?0.2 mg/cm2;空气质量指数不同,试品表面污秽度增加情况也不同;雾霾日数的增加是影响复合绝缘子表面污秽度的重要因素;雾霾产生的湿沉降会增加复合绝缘子的泄漏电流。短期内雾霾天气不会导致复合绝缘子发生污闪故障,但随着雾霾作用时间的延长和环境污染的加剧,污闪的可能性是存在的。
- 李永刚黄成才汪佛池张志猛李沛然
- 关键词：雾霾复合绝缘子等值盐密灰密自然积污泄漏电流
- 硅橡胶复合绝缘子老化状态评估新判据被引量：30
- 2014年
- 为利用硅橡胶材料的电导电流特性对复合绝缘子进行老化状态评估,以现场运行的复合绝缘子为试验对象进行研究。通过电导电流测试得到不同运行年限试样的电老化阈值,并根据电老化阈值评估试样的老化状态,再通过静态接触角测量结果分析试样的憎水性,最后利用扫描电镜测试分析试样的表面微观。初步试验发现,试样的老化程度越严重,其陷阱能级越深、电老化阈值越低、电导电流数值越大;新试样的电老化阈值在10k V/mm左右,运行15a的试样电老化阈值在5.5k V/mm左右;老化严重的试样电导电流较新试样要高出数倍;陷阱载流子密度与电老化阈值成正比关系;试样的电老化阈值与其憎水性、表面微观有着高度的对应关系。研究表明,通过硅橡胶材料的电导电流测试得到的电老化阈值,基本可以反映绝缘材料老化状态,电老化阈值有可能会成为硅橡胶复合绝缘子老化状态评估的新判据。
- 汪佛池黄成才李永刚杨升杰张志猛
- 关键词：硅橡胶复合绝缘子电导电流
- 基于Canny算子的复合绝缘子憎水性图像边缘检测被引量：7
- 2013年
- 憎水性检测对于保障复合绝缘子安全可靠运行具有重要意义,在复合绝缘子憎水性自动识别过程中如何准确检测出水珠(或水迹)的边缘至关重要.为此,提出一种基于Canny算子和数学形态学的图像边缘检测方法,采用自适应局部灰度均衡对憎水性图像进行增强,减小因水珠透明性导致的目标与背景的相似度;采用形态学滤波,降低噪声影响、保持边缘细节;采用Ostu阈值法自适应的设定高低阈值.实验结果表明,该算法能够准确获取复合绝缘子表面水珠(或水迹)信息,为开展复合绝缘子憎水等级自动识别奠定了基础.
- 闫康汪佛池张重远
- 关键词：复合绝缘子憎水性CANNY算子边缘检测形态学滤波
- 基于BP神经网络的复合绝缘子憎水性等级的判定被引量：7
- 2013年
- 憎水性检测对于确保复合绝缘子安全可靠运行具有重要意义。笔者提出把图像处理技术和BP神经网络引入到绝缘子憎水性检测中。首先,运用对比度受限自适应直方图均衡和数学形态学滤波对憎水性图像进行增强。然后,利用自适应阈值对图像进行分割,并提取图像中与憎水性相关的4个特征量。最后,选择BP神经网络判定绝缘子憎水性等级。分别采用BP标准算法和4种改进算法对网络进行训练,并对测试样本进行了憎水性等级判定。基于4个特征量的BP网络在一定程度上能够准确地判定绝缘子的憎水性等级。各种算法的判定结果表明L-M算法是比较合理的判定绝缘子憎水性等级的BP神经网络算法。
- 汪佛池闫康张重远石鹏律方成
- 关键词：BP神经网络自适应阈值
- 基于电导电流测试的硅橡胶复合绝缘子伞群材料老化特性分析被引量：18
- 2016年
- 为利用电导电流测试手段探究复合绝缘子伞群材料的老化特性,以现场运行的复合绝缘子为试验对象进行研究。通过电导电流测试得到相关试样的电老化阈值,探究了伞群位置、运行年限、环境污秽及运行电压等级等因素对硅橡胶材料电导电流特性的影响规律,并利用傅里叶红外光谱技术分析了相关基团的变化情况。试验表明,绝缘子串上场强分布高的位置、运行年限较长的绝缘子及运行地区环境污秽严重的绝缘子,其伞群材料的电老化阈值较低、电导电流较大且内部陷阱数量较多;运行电压等级对绝缘子老化程度的影响较小。利用电老化阈值评估伞群试样的老化状态与傅里叶红外光谱分析结果具有高度的一致性,表明通过硅橡胶伞群材料的电导电流测试得到的电老化阈值,可以反映复合绝缘子伞群材料的老化特性。
- 黄成才李永刚汪佛池张志猛
- 关键词：电导电流复合绝缘子
- 基于图像特征提取与BP神经网络的绝缘子憎水性识别方法被引量：36
- 2014年
- 为了方便、快捷、准确地识别运行中绝缘子表面的憎水性等级,提出了基于图像特征提取与BP神经网络的绝缘子憎水性识别方法。首先,利用同态滤波和直方图均衡对憎水性图像进行增强预处理,然后利用改进的Canny算子提取了图像中水珠(或水迹)的边缘,并利用数学形态学对其进行修正得到最终的分割图像;提取图像中与憎水性相关的4个特征量,最后建立了基于BP神经网络的憎水性识别模型,并对测试样本的憎水性等级进行了识别。实验结果表明,该方法克服了人为因素的影响,能够有效识别绝缘子7种典型憎水性等级,总识别率达90%,为在线检测绝缘子憎水性提供一种新的有效方法。
- 张重远闫康汪佛池杨升杰李宁彩
- 关键词：绝缘子憎水性BP神经网络同态滤波直方图均衡
- 动车组升降弓过电压及抑制措施仿真分析被引量：7
- 2016年
- 动车组在过分相、降弓等工况下均可产生过电压问题,针对动车组在站内升降弓过程中出现的过电压现象,文中应用MATLAB搭建受电弓升降等效电路,建立电磁式电压互感器的仿真模型;结合仿真和理论分析指出电压互感器在受电弓下降过程中发生低频铁磁振荡;升弓过程是电源电压稳态分量和回路自身高频振荡暂态分量的叠加产生过电压。对比升降弓的仿真结果可知升降弓会给电压互感器带来不同的危害。文中提出在动车组降弓时,切除高压电缆可以有效地降低电压互感器的励磁电流。
- 律方成韩芳汪佛池贾步超
- 关键词：MATLAB动车组铁磁谐振受电弓电磁式电压互感器
- 雾霾天气下动车组支柱绝缘子表面污秽分布规律被引量：32
- 2014年
- 动车组运行过程中的高速气流影响绝缘子表面污秽分布特性。为在试验室内有效模拟雾霾天气对动车组车顶支柱绝缘子积污及闪络特性的影响,研究在严重污染气候条件下在网运行动车组绝缘子表面污秽分布规律具有重要的工程实用价值。应用比较分析方法,采集不同空气质量指数(AQI)条件下的污秽样本,分析等值附盐密度(ESDD)、不可溶物密度(NSDD)、等值灰盐比KN/E和上下表面污秽不均匀度KNSDD、KESDD分布规律。研究结果表明:针对SC-400C型环氧树脂基复合绝缘子,其NSDD、ESDD、KN/E及KNSDD、KESDD最大值均出现在绝缘子中部伞裙处,不同部位伞裙表面污秽分布具有明显的波动性。除7号伞裙上下表面污秽量无明显差异外,其余伞裙上表面污秽量均大于下表面污秽量。伞裙表面脏污程度同空气质量指数AQI呈现出正相关关系,AQI指数对ESDD有显著影响。
- 律方成马建桥汪佛池贾步超刘宏宇郭云翔
- 关键词：雾霾高速气流波动性支柱绝缘子
- 基于FTIR的110kV复合绝缘子硅橡胶伞裙老化性能分析被引量：33
- 2015年
- 为研究110k V运行复合绝缘子硅橡胶伞裙的老化状态,采用傅里叶变换红外光谱(Fourier Transform Infrared Spectrometer,FTIR)技术对来自同一厂家运行于3个不同地区的9支110k V复合绝缘子硅橡胶伞裙典型基团变化情况进行了研究。对比了不同部位、污区及运行年限硅橡胶伞裙中Si-O-Si主链及Si-CH3侧链反射率差异,结果显示导线侧伞裙、重污秽地区运行伞裙及运行年限较长伞裙的红外反射率较小,表明强电场、重污环境及长运行年限复合绝缘子硅橡胶伞裙老化较严重,硅橡胶伞裙老化状况随运行年限表现出缓慢增长-急剧增加-缓慢变化的趋势;同时运行年限对硅橡胶伞裙老化的作用相对最强,电场强度作用次之,而运行环境作用相对较弱,结合硅橡胶伞裙表面SEM测试结果对硅橡胶伞裙的老化差异进行了理论分析。
- 汪佛池律方成杨升杰刘杰李宁彩
- 关键词：傅里叶红外光谱电场强度运行环境
- 采用图像分析与神经网络识别绝缘子憎水性被引量：10
- 2014年
- 为了快捷准确的识别复合绝缘子的憎水性等级,提出了基于图像分析与神经网络的绝缘子憎水性识别方法。试验获取各个憎水性等级的绝缘子图像,对图像进行直方图均衡增强、自适应中值滤波处理后,利用二维Otsu阈值法对图像进行分割;然后,提取4个与绝缘子憎水性相关的4个特征量,以这4个特征量作为输入向量,以相应的憎水性等级作为输出向量,通过训练得到优化的BP(back propagation)神经网络识别模型,并用于绝缘子憎水性等级的识别。试验结果表明该方法能够准确识别绝缘子的憎水性等级,总识别率超过了90%,准确度达到了实际应用的要求,为在线检测绝缘子憎水性奠定了基础。
- 汪佛池闫康张重远王彦波杨升杰
- 关键词：憎水性直方图均衡自适应中值滤波
