Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Badania iskry długiej

100%

Kosztaluk R.

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej

|

2008

|

tom Nr 24

77-82

PL

Przedstawiono wyniki i analizę eksperymentalnych badań rozwoju iskier długich we wzorcowych układach izolacyjnych typu „pręt- płyta uziemiona”, „pręt-pręt” oraz „przewód-przewód równoległy”. Badania wykonano w największym światowym ośrodku prób wysoko-napięciowych w Instytucie IREQ w Kanadzie. Wyładowania wywoływano udarami piorunowymi i łączeniowymi oraz napięciem częstotliwości sieciowej. W badaniach przewodów równoległych stosowano udary biegunowości dodatniej do 2,3 MV i biegunowości ujemnej do 3,2 MV. Czas pomiędzy wystąpieniem wartości szczytowych wymienionych udarów składowych zwiększano do 7,5 ms. W badaniach zastosowano konwertory obrazu (przekształtniki elektroniczno-optyczny) własnej konstrukcji, rejestrujący promieniowanie widzialne i nie widzialne wyładowań. Rejestrowano przebieg czasowy napięć składowych, emitowane ładunki przestrzenne i promieniowanie wyładowań.

EN

Resultes and analysis and experimental tests of long electrical spark developement in three insutation configurations of type: „rod-plate”, „rod-rod” and „conductor- conductor gaps” are presented. Tests have been realized in the biggest world high voltage laboratory at Institute IREQ in Canada. The discharges caused by lightning and connecting voltages as well as and working voltages were registered. The „conductor-conductor” configuration was tested by positive voltages till 2,3 MV and negative voltages till 3,2 MV. Time shifts of up to 7,5 ms were used. The image converter camera, registering visible and non visible light, of discharges were constructed and used.

2

Zastosowanie metod uczenia maszynowego do klasyfikacji wyładowań iskrowych rozwijających się wewnątrz napowietrznych układów izolacyjnych wysokich napięć

75%

Molas M. , Berkowski P.

Energetyka

|

2024

|

tom nr 10

409--414

PL

W artykule omówiono możliwość zastosowania metod uczenia maszynowego do automatycznej klasyfikacji wyładowań iskrowych rozwijających się wewnątrz napowietrznych układów izolacyjnych wysokich napięć. Zwrócono uwagę na trudności w walidacji modeli symulacyjnych stosowanych do analizy wyładowań iskrowych oraz na konieczność opracowania narzędzi umożliwiających automatyczną analizę i klasyfikację danych, co można osiągnąć dzięki zastosowaniu metod uczenia maszynowego. W badaniach wykorzystano dane z pomiarów laboratoryjnych przeprowadzonych w Laboratorium Wysokich Napięć Instytutu Energetyki – Państwowego Instytutu Badawczego. Podczas eksperymentów generowano różne rodzaje wyładowań iskrowych i rejestrowano obrazy przedstawiające kształt kanału wyładowania. Przeanalizowano trzy typy danych wejściowych: fotografie wyładowań, obrazy przedstawiające wyodrębniony kanał wyładowania oraz trajektorie tego kanału. Na tej podstawie stworzono klasyfikatory oparte na algorytmach uczenia maszynowego, które pozwalają na automatyczną klasyfikację rodzaju udaru oraz jego biegunowości. Przeprowadzone badania potwierdziły, że metody uczenia maszynowego mogą być skutecznie wykorzystywane do automatycznej klasyfikacji wyładowań iskrowych, co może przyczynić się do rozwoju modeli symulacyjnych iskry długiej.

EN

The article discusses the possibility of applying machine learning methods for the automatic classification of spark discharges occurring within high-voltage overhead insulation systems. It highlights the challenges in validating simulation models used to analyze spark discharges and emphasizes the need to develop tools that enable automatic data analysis and classification, which can be achieved through the application of machine learning methods. The study utilized data from laboratory measurements conducted at the High Voltage Laboratory of the Institute of Power Engineering - National Research Institute. During the experiments, various types of spark discharges were generated, and images depicting the shape of the discharge channel were recorded. Three types of input data were analyzed: photographs of discharges, images of the extracted discharge channel, and the trajectories of the discharge channel. Based on this data, machine learning-based classifiers were developed, allowing for the automatic classification of the type of impulse and its polarity. The conducted research confirmed that machine learning methods can be effectively used for the automatic classification of spark discharges, which may contribute to the development of long-spark simulation models.

3

Pomiary trajektorii iskry długiej w przestrzeni trójwymiarowej

63%

Molasy M. , Szewczyk M.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2022

|

tom R. 98, nr 10

181--184

PL

W artykule przedstawiono zagadnienia związane z pomiarami laboratoryjnymi trajektorii iskry długiej dla udarów piorunowych i łączeniowych o biegunowości dodatniej i ujemnej. Przedstawiono układ eksperymentalny umożliwiający wykonanie pomiarów iskry długiej w układach wysokonapięciowych kula-płyta oraz kula-kula, jak również w układach modelowych odzwierciedlających zjawisko przeskoku wzdłuż łańcucha izolatorowego. Opisana metoda badawcza może być również wykorzystana do prowadzenia pomiarów w układach wieloelektrodowych. Przedstawiony układ pomiarowy i sposób wykonania pomiarów iskry długiej umożliwiają wyznaczenie parametrów trajektorii wyładowań, co może zostać użyte do opracowania i weryfikacji modeli symulacyjnych wyładowań iskrowych z wykorzystaniem modelowania fraktalnego.

EN

The article presents aspects related to laboratory measurements of a long spark trajectory for lightning and switching strokes with positive and negative polarity. The paper presents an experimental setup that enables long spark measurements in conventional sphere-plate and spheresphere high-voltage systems, as well as in model systems reflecting the phenomenon of a discharge along the insulator chain. The described method can also be used to conduct measurements in multi-electrode systems. The presented measuring system and the method of long spark measurements make it feasible to determine the parameters of the discharge trajectory, which can be used to develop and validate the simulation models of spark discharges with the use of fractal modeling.

4

Przegląd aktualnych kierunków badań w zakresie zastosowań modelu fraktalnego w symulacjach wyładowań elektrycznych

51%

Molasy M. , Szewczyk M.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2022

|

tom R. 98, nr 10

275--279

PL

Niniejszy artykuł zawiera przegląd aktualnych kierunków badań w zakresie stochastycznych metod symulacji wyładowań elektrycznych, opublikowanych w ostatnich latach w wiodących światowych czasopismach technologiczno-badawczych. Przedstawiony w niniejszej pracy aktualny stan badań ma umożliwić wytyczenie programu dalszych badań, mogącego wspomóc rozwój tego obszaru badawczego poprzez zwiększenie wiedzy o zjawiskach podstawowych istotnych dla eksploatacji i dalszego rozwoju systemu elektroenergetycznego.

EN

Present publication contains review of current research in stochastic methods of numerical simulations of electrical discharges published in leading technological journals in recent years. Aim of the presented state-of-the-art research in modeling of electrical discharges is determining course of further research in simulations of electrical discharges, especially in range of fundamental research crucial for further development of protection systems of power lines and equipment.