基于电-声综合分析变压器局部放电模式识别的研究

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1、摘要摘要变压器局部放电模式识别的研究对于及时发现潜在故障，防止电力系统重大事故发生具有重要意义。目前变压器局部放电模式识别主要有电脉冲法和气相色谱法。由于现场强烈的电磁干扰和复杂的变压器内部结构，电脉冲法的识别效果并不理想。气相色谱法虽然不受电磁干扰影响，可帮助分析大致放电类型，但不能说明放电形态和位置，且存在严重的滞后现象，不利于及时发现潜在的故障。变压器局部放电产生的超声波信号受电磁干扰小，但频带较窄、波形复杂且易受变压器内部结构影响。在深入分析电脉冲信号和超声信号各自特点基础上，本文提出基于电声综合分析的局部放电模式识别方

2、法，并建立了软硬件实验分析系统。首先，根据局部放电产生原理与特点，建立了变压器五种放电模型，搭建了局部放电实验系统。主要包括测量子系统、耦合子系统、传输子系统以及实验系统的原理图和接线图。其次，针对实验系统常见空间干扰、电源干扰和地干扰以及接地电阻影响，分别给出对应的硬件抑制措施以及软件消干扰方法。软件方法采用基于小波变换的消除干扰算法，并与傅里叶消干扰方法进行了对比分析。然后，分析了变压器局部放电电气定位法的特点与不足，研究了各种电声定位法和声声定位法；提取电脉冲信号时域特征和超声波信号统计特征，构建特征向量，实现了典型的放电

3、模式识别。最后，开发了变压器局部放电分析系统，包括数据采集与显示、小波变换与傅里叶变换消干扰、超声定位和放电模式识别等软件模块。关键词：变压器；局部放电；电-声综合分析；小波变换；模式识别IAbstractAbstractPartialDischargePatternRecognitionforthetimelydetectionofpotentialfailures,topreventtheoccurrenceofmajoraccidentspowersystemisimportant.PDpatternrecognition

4、inthecurrenttransformersareelectricalpulsemethodandgaschromatography.Becausethefieldastrongelectromagneticinterferenceandthecomplexinternalstructureofthetransformer,electricpulsemethodofidentifyingtheeffectisnotideal.Gaschromatographyfromelectromagneticinterference,h

5、ighrecognitionaccuracy,butthereisaseriouslagisnotconducivetotimelydetectionofpotentialfailures.Transformerpartialdischargebytheultrasonicsignalgeneratedbyelectromagneticinterferenceissmall,butthebandisnarrow,thewaveformiscomplexandsusceptibletoinfluencetheinternalstr

6、uctureofthetransformer.In-depthanalysisofelectricalpulsesignalsandultrasoundsignalsbasedontheirowncharacteristics,thispaperpresentsacomprehensiveanalysisbasedonelectro-acousticpartialdischargepatternrecognitionmethod,andtheestablishmentoftheExperimentalAnalysisofhard

7、wareandsoftwaresystems.First,accordingtotheprincipleandcharacteristicsofpartialdischarges,theestablishmentoffivedischargeoftransformermodel,setupapartialdischargetestsystem.Includingmeasurementsubsystem,coupledsubsystem,transportsubsystemandtheexperimentalsystemschem

8、aticandwiringdiagram.Second,commonspacefortheexperimentalsysteminterference,powerdisturbancesandinterferewithandaffectthegroundingr