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时间:2019-03-17
《基于电场感应的非接触式行波传感技术的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、研究生毕业论文(全日制学术型硕士申请学位)论文题目基于电场感应的非接触式行波传感技术的研究学位申请人简讯专业名称电路与系统研究方向电路系统设计与智能化设备指导教师汪志成2016年6月20日毕业论文题目:基于电场感应的非接触式行波传感技术的研究电路与系统领域专业2013级硕士生姓名:简讯指导教师(姓名、职称):汪志成讲师摘要随着电力系统的扩张,以及输电线路的输送能力的提高,输电线长度也在逐年增长。一旦输电线路发生故障,故障位置将会很难查找,所以行波测距法的研究和应用已成为热门课题。在行波测距法中,传感器起到重要的作用。现已有多种
2、传感器应用在行波测距中,但仍存在一定问题,如电磁式电压互感器因铁芯线性范围影响有较大的误差;电容式电压互感器二次侧不能实施跟踪一次侧的电压变化;电流互感器暂态特性差、易饱和、易受电磁干扰;Rogowski线圈不便安装,论文设计了一种基于电场感应原理的非接触式行波传感器,应用于输电线路中不改变线路结构,且故障反射波形的传变较为精确。论文首先根据国内外对输电线路行波传感技术进行研究,分析了现有传感技术的优点和存在的问题,最后通过研究金属导体在电场中的感应能力,选用铝材料设计基于电场感应原理的非接触式行波传感器。通过分析非接触式行波
3、传感器的理论模型建立等效电路模型。使用仿真及实验的方法研究非对称型结构、对称型结构下距离、面积参数的改变对故障行波信号采样精度的影响,得到金属板与被测导线距离越近且越接近于金属板的直径时故障行波信号传变特性越好的结论;而介质参数的影响则是相对介电常数越大,故障行波信号传变特性越好。再根据非接触式行波传感器采样信号存在噪声干扰及幅值过大的缺点设计了滤波电路及衰减电路,并通过研究采样率及存储容量设计测距范围为3m~1500m的高速数据采集模块。论文最后搭建实验测距系统将非接触式行波传感器置于故障测距系统进行了测试,根据测试的结果和
4、数据可以看出论文设计的非接触行波传感器实现了故障点的定位,其中对短路故障以及断路故障的定位精度都在2米以内,并且对同一故障的重复性测试效果均较好。关键字:非接触式,行波传感技术,故障测距,传变特性,参数影响ITHESIS:Researchonnon-contacttravelingwavesensorbasedonelectricfieldinductionSPECIALIZATION:CircuitandSystemPOSTGRADUATE:JianXunMENTOR:WangZhichengAbstractWiththee
5、xpansionofthepowersystem,andthetransmissioncapacityoftransmissionlines,thelengthoftransmissionlineisincreasingyearbyyear.Oncethetransmissionlinefault,thefaultlocationwillbedifficulttofind,sotheresearchandapplicationoftravelingwavefaultlocationmethodhasbecomeahottopi
6、c.Thesensorplaysanimportantroleinthetravelingwavefaultlocationmethod.Nowthereareavarietyofsensorshasbeenusedintravelingwavefaultlocation,buttherearestillsomeproblems,suchaselectromagneticvoltagetransformerironcorelinearrangeduetothelargeerrors;capacitivevoltagetrans
7、formersecondarysidecan’ttrackthevoltagechangeofaside;differentialcurrenttransformertransientcharacteristics,susceptibletoelectromagneticinterference;inconvenientinstallationofaRogowskicoilwasdesignedinthispaper.Abasedonelectricfieldinductionprincipleofnon-contacttyp
8、etravelingwavesensor,applicationintransmissionlineswithoutchangingthecircuitstructureandfaultreflectionwaveformsamplingismoreaccurate.Firs
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