본 논문에서 우리는 변압기의 부분방전형태를 진단하기위하여 새로운 방법을 제시하였다. 웨이블렛 변화을 위하여, 다우비치 필터가 사용되어졌다. 우리는 3개의 전극 종류(침대평판자극, IEC전극, 보이드 전극)마다 고주파 전류신호에 관한 통계적인 특징 파라메터(최대값, 평균값, 분산, 왜도, 첨쇄도)를 추출하기위하여 사용하였다. 역시 이들 계수들은 변압기내 내부부분방전의 신호의 정체를 알기위하여 사용되어졌다. 그 결과로서 고주파전류신호의 진폭과 평균값의 비교로부터 우리는 IEC electrode> Void electrode> Needle-Plane electrode의 결과를 얻었다. 반면에 왜도와 첨쇄도의 경우, 우리는 Void electrode> IEC electrode> Needle-Plane electrode을 얻었다.
본 논문에서 우리는 변압기의 부분방전형태를 진단하기위하여 새로운 방법을 제시하였다. 웨이블렛 변화을 위하여, 다우비치 필터가 사용되어졌다. 우리는 3개의 전극 종류(침대평판자극, IEC전극, 보이드 전극)마다 고주파 전류신호에 관한 통계적인 특징 파라메터(최대값, 평균값, 분산, 왜도, 첨쇄도)를 추출하기위하여 사용하였다. 역시 이들 계수들은 변압기내 내부부분방전의 신호의 정체를 알기위하여 사용되어졌다. 그 결과로서 고주파전류신호의 진폭과 평균값의 비교로부터 우리는 IEC electrode> Void electrode> Needle-Plane electrode의 결과를 얻었다. 반면에 왜도와 첨쇄도의 경우, 우리는 Void electrode> IEC electrode> Needle-Plane electrode을 얻었다.
In this papers, we proposed the new method in order to diagnosis partial discharge type of transformers. For wavelet transform, Daubechie's filter is used,, we can obtain wavelet coefficients which is used to extract featrue of statistical parameters(maximum value, average value, dispersion, skewnes...
In this papers, we proposed the new method in order to diagnosis partial discharge type of transformers. For wavelet transform, Daubechie's filter is used,, we can obtain wavelet coefficients which is used to extract featrue of statistical parameters(maximum value, average value, dispersion, skewness, kurtosis) about high frequency current signal per 3-electrode type(needle-plane electrode, IEC electrode and Void electrode). Also, these coefficients are used to identify signal of internal partial discharge in transformer. As a result, from compare of high frequency current signal amplitude and average value, we are obtained results of IEC electrode> Void electrode> Needle-Plane electrode. Otherwise, in case of skewness and kurtosis, we are obtained results of Void electrode> IEC electrode> Needle-Plane electrode. As improved method in order to diagnosis partial discharge type of transformers, we use neural network.
In this papers, we proposed the new method in order to diagnosis partial discharge type of transformers. For wavelet transform, Daubechie's filter is used,, we can obtain wavelet coefficients which is used to extract featrue of statistical parameters(maximum value, average value, dispersion, skewness, kurtosis) about high frequency current signal per 3-electrode type(needle-plane electrode, IEC electrode and Void electrode). Also, these coefficients are used to identify signal of internal partial discharge in transformer. As a result, from compare of high frequency current signal amplitude and average value, we are obtained results of IEC electrode> Void electrode> Needle-Plane electrode. Otherwise, in case of skewness and kurtosis, we are obtained results of Void electrode> IEC electrode> Needle-Plane electrode. As improved method in order to diagnosis partial discharge type of transformers, we use neural network.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
제안 방법
드전극을 구성하여 인가하였다.
모두가 절연지 보드판이 관통시까지 계속하여 인가 후 고주파 전류 센서로부터 고주파 전류를 계측하였다. 그 결과 대표적인 신호의 경우는 수천에서 수만의 자료를 전체 산술 평균한 값이 5가지 통계적인 파라메터(이산웨이블렛 계수의 최대값, 평균값, 분산값, 왜 도값, 첨 쇄도 값)를 가지게 되므로 그 신호에 가장 근사한 신호를 선택하여 침대평판 전극의 대표 신호 및 IEC 전극의 대표 신호, 그리고 보이드 전극의 대표 신호로 나타내었다.
첫째 침-평판 전극, 둘 쩌 유중연면 방전(IEC 전극), 셋째 보이드 방전을 모의하여 각각에 대한고주파 전류 센서를 이용하여 계측하였다. 이산웨이블렛 변환기법을 적용하여 레벨-3으로 계수를 구한 후 5가지 통계적인 파라미터(최대값, 평균값, 분산, 왜 도 첨쇄도)를 이용하여 특징을 추출하였다.
대상 데이터
전극의 구성은 그림1에서 보여준 대로 3가지 종류의 전극으로 구성하였다. l-(a) 침대 평판 전극, l-(b) 유중연면방전을 일으키기 위한 IEC전극, l-(c)보이드 방전을 위한 전극으로 구성하였다.
데이터처리
이산웨이블렛 변환기법을 적용하여 레벨-3으로 계수를 구한 후 5가지 통계적인 파라미터(최대값, 평균값, 분산, 왜 도 첨쇄도)를 이용하여 특징을 추출하였다.
성능/효과
2.부분방전의 종류를 진단하기 위해서는 이산웨이블 렛변환기법을 도입하여 특징추출함으로서 변압기의 열화 상태 정보을 알아내는 데 유익할 것으로 사료됩니다.
계측하였다. 그 결과 대표적인 신호의 경우는 수천에서 수만의 자료를 전체 산술 평균한 값이 5가지 통계적인 파라메터(이산웨이블렛 계수의 최대값, 평균값, 분산값, 왜 도값, 첨 쇄도 값)를 가지게 되므로 그 신호에 가장 근사한 신호를 선택하여 침대평판 전극의 대표 신호 및 IEC 전극의 대표 신호, 그리고 보이드 전극의 대표 신호로 나타내었다.
부분방전 종류의 고주파 신호의 패턴은 유사한 양상을 볼 수 있었다. 그러나 통계적인 특징추출의 결과를 볼 때 웨이블렛 계수의 최대값은 IEC전극에서 발생된 신호가가장 크고, 왜도 및 첨쇄도의 경우 보이드 방전 시가 가장 크게 됨을 알 수가 있었다.
표 1에 결과로서 음향방출신 호의 웨이블렛 계수의 최대값을 비교하여 볼 때 연면방전>보이드방전>침대평판전극 순으로 나타내었고, 왜 도와 첨 쇄도의 경우 보이드 방전시가 가장 크게 나타내었다. 신호의 파형을 고려할 때 보이드 방전 시 방전의 집중도가 크다는 것으로 사료된다.
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