基于神经网络的高压断路器故障检测

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1、��的高压断路器 ���������������������������� 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：≯�缒晟显隆�日学位论文版权使用授权书�朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉埃��主月�日日 基于神经网络的高压断路器故障检测随着现代社会的高速发展，电力系统在国民经济、生活中的重要性已经越来越明显了。人们对电能的需求量持续增

2、长，这促使了电力事业不断向前发展。随着电网的扩大，各区域电网之间的联系更加紧密，并且装机容量和电压等级也随之提高，同时用户对供电质量及可靠性也提出了更高的要求。高压断路器的正常运行关乎着整个电力系统的安全，对国民生产生活有重要意义。因此，随着电网的发展，断路器的故障检测技术越来越受到重视。而神经网络由于在故障识别领域具有突出的能力，所以在断路器故障检测方面有很深入的研究和应用。本文首先介绍了断路器的种类、结构和工作机理，详细分析了各种监测信号及其中可能包含的故障信息，为基于神经网络的高压断路器故障检测的实现打下了基础。然后阐述了神经网络的结构和原理，分析了其数学模型和

3、学习方法。接着针对神经网络在故障识别中的不足，提出了两种改进方法，一种是基于粒子群 �������．���。��，�����籹����。��������������������．�������甶�’，．．�．����簃���，������簂���������������也�：���踟����產����．矗�����三���������������，�������眦似凹�産��伽�����������“����，���簎�：���������。���琣������．�二�������琭� 基于神经网络的高压断路器故障检测��������������� 目� 基于神经网

4、络的高压断路器故障检测 绪论 好的断路器能够一直运行下去，充分挖掘了断路器的潜力；通过检测数据及所发生故障的深度分析，为断路器改进设计、优化配置及最佳运行提供了可信的参考。因此通过熟悉高压断路器的结构和原理来对其进行在线监测并对已发生的故障或者潜在的隐患进行故障检测，对于提高断路器的检修水平和确保电力系统安全稳定运行具有十分重要的意义。随着电压等级的提高，高压断路器中的介质需要满足更严格的要求，油、真 时至今日，针对高压开关设备机械特性的在线监测技术已经在某些发达国家 图��在线监测系统组成框图 以后发展的必然趋势。��．��特征参量的提取正常状态及异常状态的时间偏移

5、估计值，将该值与参考值比较得出结果，取得了 变化的曲线结合其他参数便可从中提取机械动作的参数，一般可结合分合闸操作��．��状态识别和故障诊断趋势分析 最初的诊断方法是通过比对直接测量到的系统输入／输出信号和正常信号，若差值超过了一定的限度，则可能出现了故障，该方法仅能确定设备是否发生了故障，而判别故障类型及产生位置还需要结合工作人员长期的运行经验来加以分析。后来随着技术的发展，人们对采集到的信号做了简单处理后，得到了关于信号变化率和系统效率的特征量，在一定程度上改进了诊断功能。以上所述的故障诊断方法，主要是通过由有关专家定期的对设备进行预防性试验，并适当更换相应的部

6、件和检查操动机构的机械性能等来实现的。近几十年来，人工智能技术在故障诊断上的应用得到了飞速发展。人工智能就是通过对人思维活动的模拟，核心是对大脑的模拟，分为功能模拟和结构模拟。功能模拟即通过模仿人思考方式和解决问题的思路，以此来进行故障诊断：结构模拟是指将机器的结构建造得和人脑在一定程度上相似，使得机器也有类似人类处理问题的“思维”。 基于神经网络的高压断路器故障检测的故障，不足是诊断时间过长，且网络需要提前训练，实时性差。简单来说，神经网络进行故障诊断就是将故障信号与故障类型正确匹配，然而这两者之间的关系常常不是简单的一一对应关系，并且输入量不是布尔量而是连续值，这

7、就大大增加了故障识别的难度乜�。虽然研究难度大，但是神经网络与专家系统相比，还是具有一些优点：利用信号进行诊断，不需要再转化成符号信息了。��本研究课题的主要内容 仿真结果，证明了算法的正确性和有效性。 ��高压断路器的种类能及较长的使用寿命。这些优点使得其在超高压领域中表现出色，所以超高压领 ��中，�C鸹∈遥��ǘ下菲鞯拇ネ芳懊鸹〗橹实龋�鹂6系缌鞯淖饔茫�为的触头提供开合所需的动力。图��鬲压断路器的典型结构 ����煽牵�．屏蔽筒；��ネ废低常�．静导电杆：�．静盖板图��灭弧室内部结构触头是灭弧室中极为重要的原件，因为它不仅在正常运行时承受