Analysis on Statistical Characteristics of Partial Discharges in SF6 Gas under HVDC

With the rapid development of HVDC technology and the issue of smart grid, it is a new challenge to monitor and diagnose performance of the related power facilities. This thesis dealt with the statistical characteristics of partial discharge(PD) pulse in SF6 gas under HVDC in terms of discharge inception voltage(DIV) and discharge extinction voltage(DEV), discharge magnitude, and pulse count as well as the statistical characteristics extracted from the discharge distribution and density function. To simulate the typical insulation defects in gas insulated switchgear(GIS), electrode systems such as a protrusion on conductor(POC), a protrusion on enclosure(POE), a free particle(FP), a void inside spacer(Void), and a crack inside spacer(Crack) were fabricated. All of them were filled with SF6 gas in ranges from 0.1MPa to 0.5MPa. A HVDC source was generated by a rectifying circuit which is composed of a 100kV diode, and a 0.5μF capacitor. PD signal produced from the electrode systems was detected through a 50Ω non-inductive resistor and was analyzed by a digital storage oscilloscope(DSO) with a sampling rate of 5GS/s and a DAQ system based on LabVIEW program. The DIV and DEV in POC, POE, and Crack increased with the gas pressure. The gas pressure did not strongly affect the DIV and DEV in FP. The DIV and DEV in Void were almost similar to the increase of the SF6 gas pressure. The maximum discharge magnitude Qmax and pulse count in 5 seconds of each electrode system increased as the applied voltage was raised. However, the mean discharge magnitude Qmean did not change significantly. For each electrode system, the discharge distribution and density function presented distinguishable patterns. Therefore, it is possible to identify the type of defects in gas insulated equipment operated under HVDC by analysing statistical characteristics extracted from the discharge distribution and density function.Contents Contents ⅰ Lists of Figures and Table ⅲ Abstract ⅴ Chapter 1 Introduction 1 Chapter 2 Theory 3 2.1 Partial discharge 3 2.2 Detection and analysis methods 9 2.2.1 Detection methods 10 2.2.2 Analysis methods 14 Chapter 3 Experiment and Analysis 18 3.1 Experiment 18 3.1.1 Insulation defects 18 3.1.2 Measurement system 21 3.1.3 Experimental setup 23 3.2 Results and Analysis 24 3.2.1 DIV and DEV 24 3.2.2 Discharge magnitude and pulse count 27 3.2.3 Statistical characteristics 30 Chapter 4 Conclusions 39 References 4

Discrimination of PD Signal using Wavelet Transform for Insulation Diagnosis of GIS under HVDC

중전기 산업에서 부분방전의 검출 및 분석 기술은 전력설비의 상태진단 및 자산관리를 위한 가장 효과적인 방법으로 간주되어 왔다. 그러나 검출의 감도 및 정확도는 현장 노이즈에 영향을 받아 위험도 평가, 결함 판별 또는 위치 추정의 오류를 유발한다. 교류전압에서 부분방전 신호의 노이즈 제거는 활발히 연구되었지만, 최근 이슈가 되고 있는 HVDC에서 관련 연구는 미흡한 실정이다. HVDC 기술이 급속히 발전되면서 관련 전력설비 진단을 위하여, HVDC에서 부분방전 신호의 노이즈를 제거할 필요가 있다. 이들 배경으로 본 논문에서는 HVDC 가스절연구조에서 절연진단의 감도 및 정확도를 향상할 목적으로 웨이블릿 변환을 이용하여 부분방전 신호를 식별하였다. 직류에서 부분방전 신호를 발생하기 위하여 실험계를 구축하였다. HVDC는 몰드변압기, 고압 다이오드 및 커패시터로 구성된 정류회로로 발생시켰다. 가스절연구조에서 발생하는 절연결함을 모의하기 위하여 도체돌출, 외함돌출, 자유입자 및 절연물 크랙 4종의 전극계를 제작하였다. 전극계는 SF6 가스를 0.5MPa로 충진하였으며, 차폐함을 사용하여 외부 노이즈의 영향을 최소화하였다. 4종의 모의결함에서 부분방전 단일펄스를 검출하여 HVDC에서 부분방전을 분석하기 위한 웨이블릿 변환 기술을 최적화하였다. 상관계수 및 동적시간워핑 법을 이용하여 부분방전 펄스와 다양한 모웨이블릿의 유사성을 비교하였다. 결과로부터 동적시간워핑 법에 의해 선정된 모웨이블릿 bior2.6이 HVDC에서 부분방전 신호 분석에 가장 적합하였다. 최적의 문턱함수 및 문턱값을 선정하기 위하여 감쇠 지수 펄스 및 감쇠 진동 펄스를 모의하였으며, 신호-잡음비, 상관계수, 크기 변화를 비교한 결과, 중간 문턱함수-자동 문턱값이 최적의 조합으로 선정되었다. 실제 부분방전 분석 및 평가 시 단일 펄스가 아닌 펄스 시퀀스가 사용되기 때문에, 최적화된 웨이블릿 변환 기술을 이용하여 모의결함으로부터 검출된 부분방전 신호를 식별하였으며, 그 효과를 고역 통과 필터와 비교하였다. 결과로부터, 부분방전 신호 식별 시 고역통과필터에 비해 웨이블리 기술이 잡음 감소와 상관계수가 높게, 크기 변화가 낮게 나타났다. 뿐만 아니라 웨이블릿 방법은 배경 잡음, 진폭 변조 전파 장해, 비정현 잡음 및 스위칭 임펄스로 간섭된 부분방전 신호를 식별하는 데 효과적이었다. 본 논문에서 제안한 웨이블릿 변환 기술은 현장의 노이즈로부터 부분방전 신호를 성공적으로 식별하였다. 향후 HVDC에서 가스절연구조의 부분방전 검출 및 분석에 적용될 것으로 예상되며, 부분방전 검출, 위험도 평가, 결함 판별 및 위치 측정의 정확도가 향상될 수 있을 것으로 기대된다.Contents ⅰ Lists of Figures and Tables ⅲ Abstract ⅵ Chapter 1 Introduction 1 1.1 Research Background 1 1.2 Dissertation Outline 5 Chapter 2 Partial Discharge Review 7 2.1 Mechanism and Recurrence 7 2.2 Detection and Measurement 12 2.3 Analysis Methods 23 Chapter 3 Experiment and Optimization 45 3.1 Experimental Setup 45 3.2 Optimization of Wavelet Transform 49 Chapter 4 Discrimination of PD Sequences 66 4.1 DEP-type Pulse Sequence 70 4.2 DOP-type Pulse Sequence 79 Chapter 5 Conclusions 89Docto