变电设备在线监测与诊断系统的研究

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4、ＶＩＶ＼国内图书分类号：TP39学校代码：10079国际图书分类号：004密级：公开硕士学位论文变电设备在线监测与诊断系统的研究硕士研究生：马之骏导师：邸剑高级工程师申请学位：工学硕士学科：计算机科学与技术专业：计算机应用技术所在学院：控制与计算机工程学院答辩日期：2015年3月授予学位单位：华北电力大学ClassifiedIndex:TP39U.D.C:004ThesisfortheMasterDegreeResearchofSubstationEquipmentOn-lineMonitoringandFaultDiagnosisSystemCandidate：MaZh

5、ijunSupervisor：Prof.DiJianSchool：SchoolofcontrolandcomputerengineeringDateofDefence：March，2015Degree-Conferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity华北电力大学硕士学位论文摘要电力系统的安全运行直接影响着国家经济发展以及国民生活的质量。为了确保变电站安全运转，国家电网公司对变电站中设备，特别是一次设备的监测与故障提出了更高的要求。其中，无线传感器网络以其无需布线、健壮性强、易于扩展等优点，可以作为变电站设备的重要监

6、测方式。变压器在变电站具有举足轻重的作用，同时也是电网中核心设备之一，变压器的安全稳定运行就直接关系到了电力系统的安全性。变压器也是出现事故较为频繁的电力设备之一，变压器出现故障不仅会造成巨额的财产损失，也直接影响到人民的正常生活。鉴于变压器的重要性，如何对变压器的工作状态进行分析并诊断变压器的故障类型也成为电力工作人员关注的焦点。本文首先介绍了变电站设备监测的具体内容，分析了无线传感器网络在变电站在线监测中应用的分析，并提出了整体的方案设计。针对无线传感器节点能量有限的问题，提出了对无线传感器网络MAC层协议中S-MAC的一种改进方案，以降低无线传感器节点的能量消耗。然后介绍

7、了传统的变压器诊断方法，并分析了其中存在的一些弊端，如分类模糊，判断不够准确。通过介绍径向基函数（RBF）神经网络和量子计算的内容和特点，分析了其在变压器故障诊断中所具有的优势。并提出采用量子RBF神经网络算法作为变压器故障诊断算法，可以使变压器故障诊断的效率和准确率均得到很大的提高。通过利用变压器的样本数据对量子RBF神经网络训练，并选取试验数据对量子RBF神经网络的性能进行了检验，结果表明该算法使变压器故障诊断的效率和准确率均得到很大提升。最后，为了实现对变电设备全面监控的目标，设计并实