In medium voltage cables, partial discharges (PD's) are the major problems that trigger electrical insulation failures. Therefore, classification of PD source type and failure localization in medium voltage cables are significant issues of medium voltage engineering. Therefore, in this study, both detection and localization of PD are studied. As a first step, 4 different kind of defects are artificially generated at the same length of the same kind of medium voltage cross-linked polyethylene (XLPE) cables. Consequently, an experimental setup is built. During the experiments, different medium voltage levels are applied to the cables, then the PD signals are measured and recorded. To classify the signals of different defects, different statistics of frequency spectrum of the signals are considered as features. As a final task of this step, multiclass support vector machine is employed and the PD signals are classified. In the second step, one kind of defect is generated at different locations of same kind of longer XLPE cable. Consequently, the cable exposed to different medium voltage levels and PD signals are measured and recorded. The statistics of the data are employed as features. Finally, PD signals measured from different lengths are classified by the help of multiclass support vector machine.
Elektriksel kısmi boşalmalar, yüksek gerilim arızalarının büyük bir çoğunluğunu oluşturmaktadır. Yalıtkan malzemelerde hasar meydana getirebilecek kadar güçlü elektrik alanın olduğu her yerde elektriksel kısmi boşalma (deşarj) oluşabilir. Trafolarda, yüksek gerilim kablolarında veya diğer yüksek gerilim elemanlarında meydana gelen kısmi boşalmaların yeri, büyüklüğü ve meydana gelme sıklığı doğru tespit edilemezse zaman içerisinde önemli kalıcı hasarlara sebep olmaktadır. Bu çalışmada, orta gerilim hatlarında yaygın olarak kullanılan XLPE kabloları üzerinde kısmi boşalma ölçüm testleri gerçekleştirilmiştir. XLPE kablolar üzerinde çeşitli küçük hasarlar (defektler) oluşturulmuş ve laboratuvar ortamında bu kablolar yüksek gerilim altında test edilmiştir. Defektler, sahada kablo montaj işlemlerinde meydana gelebilecek-gelebilen hasarlar ve kabloların üretiminden kaynaklanabilecek iç kısmi boşalmalar göz önüne alınarak oluşturulmuştur. Testlerden elde edilen kısmi boşalma sinyallerinin istatistiksel özellikleri incelenmiş ve analiz edilmiştir. Sonuç olarak kablo üzerindeki yakın özellikteki farklı defektlerde kısmi boşalma sinyallerinin farklı özellikler gösterebildiği görülmüştür.
Yüksek gerilim elektrik tesislerindeki kablolarda meydana gelen arızaların büyük bir kısmı, kısmi boşalma kaynaklı yalıtım sorunlarından oluşmaktadır. Bu tür arızalar, genellikle kablolar üzerindeki montaj kusurlarından, nadir olarak da üretim hatalarından kaynaklanmaktadır. Bu çalışmada, yüksek ve orta gerilim sistemlerinde kullanılan çapraz bağlı polietilen yer altı kabloları (XLPE) üzerindeki kusurların konumlarının belirlenmesi amacıyla, bir dizi deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Laboratuvar ortamında, farklı mesafelerde kusurları bulunan aynı türde XLPE kablo numunelerine aynı orta gerilim seviyesinde gerilim belirli periyotlarda uygulanmış ve elde edilen kısmi boşalma sinyalleri zaman serisi olarak dijital ortama kaydedilmiştir. Kaydedilen veriler k En Yakın Komşuluklar (k-NN) yöntemiyle sınıflandırılmış ve sınıflandırma doğrulukları, veri azaltma yöntemi ile analiz edilmiştir. Veri azaltmadaki amaç, pek çok farklı ölçüm frekansında modelin doğru sınıflandırmalar yapabildiğini gözlemlemek ve daha düşük frekans bandında çalışan cihazlarla yapılacak ölçümlerin doğruluğunu test etmektir. Sonuçlar k-NN yönteminin, kısmi boşalma sinyallerinin incelenmesinde yüksek oranda başarılı sonuçlar verdiğini göstermekte ve verilerin büyük oranda azaltılmasının, istatistiksel öznitelikler kullanıldığında, sınıflandırma doğruluğunu etkilemediğini göstermektedir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.