本書闡述了變壓器內(nèi)置式超聲波局部放電（partialdischarge,PD）的光纖非本征型法布里-珀羅干涉儀（extrinsicopticalfiberFabry-Perotinterferometer,EFPI)傳感耦合技術和基于微機電系統(tǒng)(micro-electro-mechanicalsystems,MEMS)

本書基于聲學振動檢測原理,針對有載分接開關的缺陷故障,開展了有載分接開關缺陷故障物理模型及試驗技術、振動信號特征識別技術、典型故障診斷和性能評估技術、典型振動特征數(shù)據(jù)庫技術等方面的論述。立足于解決生產(chǎn)實際問題,以有載分接開關切換過程中聲學振動信號的采集和處理為技術突破口,以有載分接開關缺陷診斷、性能評估和運維策略的優(yōu)化

本書基于變壓器內(nèi)部結(jié)構，利用電磁場仿真的方法來獲得較完備和較精確的變壓器等效電路模型。以往通常是利用變壓器常規(guī)試驗得到的參數(shù)來確定等效電路模型。然而，變壓器廠家不做深度飽和試驗，因此無法由試驗參數(shù)得到深度飽和下的等效電路參數(shù)。即使進行過電壓試驗，由于非線性問題，利用端口測得的電壓與電流波形反推電路參數(shù)時存在理論方法性困

本書以電力變壓器運行狀態(tài)多源數(shù)據(jù)為基礎，圍繞電力變壓器機械缺陷在線監(jiān)測、預警及精確診斷技術方面存在的突出問題，在變壓器機械缺陷預警、機械缺陷精準診斷及機械缺陷動態(tài)評估與風險預警等關鍵技術領域開展了深入研究。本書共六章，主要內(nèi)容包括電力變壓器結(jié)構及其缺陷、電力變壓器機械缺陷模型、變壓器機械缺陷精準檢測技術、變壓器機械缺陷

本書為學術專著，主要提出了一種基于高壓振蕩波的變壓器繞組絕緣檢測方法，涉及理論、技術和應用，具體內(nèi)容包括：明確了適用于變壓器振蕩波測試的激勵參數(shù)與接線方式，構建了解析典型故障下振蕩波特征規(guī)律的變壓器電磁優(yōu)化模型，提出了基于振蕩波分段特征的變壓器繞組故障定位方法以及基于振蕩波多維變換的變壓器繞組故障診斷方法；針對W-極坐

線圈類設備典型故障案例分析

本書全面介紹了基于聲音與振動信號的電力設備運行狀態(tài)檢測與故障診斷技術，全書共分為8章，主要包括緒論、聲學基礎、噪聲與振動檢測技術、聲學與振動信號分析技術、電力變壓器（電抗器)聲學與振動故障診斷技術、開關類設備聲學與振動診斷技術、旋轉(zhuǎn)類電力設備聲學與振動診斷技術、輸電線路聲學與振動診斷技術。通過實際案例分析，系統(tǒng)地展示了

本書主要通過闡述近年來國網(wǎng)石家莊供電公司變電檢修中心在試驗、檢修及繼電保護方面的創(chuàng)新成果：通過試驗數(shù)據(jù)反映設備運行狀況，結(jié)合檢修檢查發(fā)現(xiàn)設備結(jié)構存在的問題，利用保護校驗手段確保保護裝置正確、靈敏動作，常規(guī)年檢以不可取代的方式詮釋了電網(wǎng)人對社會的堅守。

本書針對電力設備狀態(tài)監(jiān)測，立足于傳統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測方法，深入探討狀態(tài)特征的提取方法；同時，致力于研究基于深度學習的電力設備運行狀態(tài)智能監(jiān)測方法，首次將振動狀態(tài)識別與深度學習方法進行結(jié)合論述，詳細研究探索了用于振動狀態(tài)識別的深度學習模型結(jié)構、融合特征學習、圖像化識別診斷等關鍵問題。

全書共分為八章，系統(tǒng)闡述了分接開關基本原理，試驗運維技術，基于振動信號、油色譜、油壓及油流的分接開關在線監(jiān)測技術，分接開關非電量保護配置原則等內(nèi)容，并展望了相關技術發(fā)展趨勢。此外，本書還對分接開關典型故障進行了分析，供讀者參考借鑒。