相关混合粒子滤波的电力设备载流故障预测

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1、第34卷第6期仪器仪表学报Vo1．34No．62013年6月ChineseJournalofScientificInstrumentJun．2013基于混合粒子滤波的电力设备载流故障预测张慧源，许力，鲁二峰，周峰(浙江大学电气工程学院杭州310027)摘要：为有效预防设备载流故障，提高设备稳定运行能力和延长使用寿命，提出基于混合粒子滤波的滚动式电力设备载流故障趋势预测方法。首先，借助传热学理论，分析电力设备触点在载流故障状态下的温度变化，建立触点温升模型；然后，利用降维思想，根据温升模型给定参数估计方程，初始化温升模型参数。最后，基于在线更新的温度，利用粒子滤波修正模型参数，滚动式优化

2、温度预测曲线，实现载流故障发展趋势的精确预测。基于某电站实际温度数据的验证表明，所提方法能够快速精准地预测载流故障的发展趋势，有效保护电力系统安全运行。关键词：载流故障；传热学理论；温升模型；降维；粒子滤波；趋势预测中图分类号：TM712文献标识码：A国家标准学科分类代码：470．40Current-carryingfaultpredictionofelectricequipmentbasedonhybridparticlefilteringZhangHuiyuan，XuLi，LuErfeng，ZhouFeng(CollegeofElectricalEngineering，Zhefia

3、ngUnwe~ity，Hangzhou310027，China)Abstract：Inordertoeffectivelypredictcurrentcarryingfaultofelectricequipment，enhanceequipmentoperationsta．bility，andprolongequipmentservicelifetime，thispaperproposesacurrent-carryingfaulttrendrollingpredictionmethodbasedonhybridparticlefiltering．Firstly，underthegui

4、danceofheattransfertheory，thetemperaturechangeofelectricequipmentcontactsundercurrent—carryingfaultconditionisanalyzedandthetemperaturerisingmodelofthecontactsisbuilt．Then，withtheideaofdimensionreduction，theparametersofthetemperaturerisingmodelareinitia1．izedbasedontheparameterestimationequation

5、．Atlast，basedonthereal—timedata，particlefilteringisusedtoupdatetheparametersofthetemperaturerisingmodel，andthetemperaturepredictioncurveisoptimized．Theabovemethodwasverifiedwiththeactualtemperaturedataofacertainpowerstation，andtheresultshowsthatthemethodcanpre．dictthedevelopmenttrendofcurrent—ca

6、rryingfaultaccuratelyandprotectthesafetyofthepowersystemeffectively．Keywords：current-carryingfault；heattransfertheory；temperaturerisingmodel；dimensionreduction：particlefilter；trendforecast实时监测、诊断与预测，对于电力系统的可靠稳定运行具1引言有十分重要的意义。文献[2]基于红外检测技术，并利用相对温度判断法来实现对电力设备温度的实时监控和载流故障⋯是一类因电力设备连接件、接头或触头分析，有效地发现设

7、备的热缺陷；文献[3]介绍了参数估因连接不良或氧化使接触电阻增大的故障，其结果是局计模型的最小二乘法和温度预报的方法，实现了对电力部过热、烧融以致引弧，甚至造成短路。电力设备故障的电缆接头故障的提前报警；文献[4]介绍了基于差分方收稿日期：2012—11ReceivedDate：2012—1ll422仪器仪表学报第34卷程及灰色理论实现高压开关柜温度故障预警及温度的短V‘dA+JqflV=()dV(2)期预测；文献[5]通过对变电站温度数据的非