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时间:2019-05-09
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1、上海交通火学博士研究牛学位论文X”981773GIS局部放电在线监测和故障诊断技术的研究学科专业:电力系统及其自动化研究生:肖燕[∞≥口≥I,纠I)指导教师:郁惟镛教授上海交通大学电子信息与电气工程学院二零零六年三月GIS局部放电在线监测和故障诊断技术的研究摘要lj气体绝缘组合电N(GasInsulatedSubstation,GIS)N于具有诸多优点,目l经广泛应用于国内外的电力系统中,其电气绝缘状况直接影响到设备i全和系统的稳定。局部放电是GIS绝缘在线监测的最有效的手段之一,乒暑绝缘劣化的征兆和表现形式,又是绝缘进
2、一步劣化的原因。但是从0看荐j行的GIS中采集到的信号除局部放电信号外,通常还包含大量的噪lH抗,其形式多样,特性不一,增加了信号分析的难度。此外从采集毒号!仅提取出局部放电脉冲单一特征是远远不够的,我们希望能够通过毫?三脉冲的分析和处理,得知产生该种放电脉冲的信号源类型,即绝缘藩哗型及精确确定放电位置,以及对绝缘损坏的严重程度进行判断,从謦§判断来决定GIS是否仍然可以继续运行或是必须退出运行进行检修。{搴论文利用多种数学工具,对GIS内局部放电信号的提取及特征参数沂处理进行了深入的研究,主要探索了三方面:周期性干扰信
3、号的抑蜀部放电脉冲特征参数的提取、GIS绝缘缺陷的模式识别,主要取得了研究成果:本文首先研究了采集信号的去除噪声和抑制窄带干扰的方法,提出了一种新的基于小波包变换和现代谱估计的干扰抑制算法,它能够较好地实现对窄带干扰的抑制,即使在窄带干扰的频率与局部放电脉冲的特征频率相近时,仍然可以去除窄带干扰而不会导致局部放电脉冲的丢失,较好地保留局部放电脉冲的极性和幅值等特征参数;提出一种应用波形匹配算法提取局部放电脉冲特征参数的新方法。该方法较其他方法的明显优势在于,它不仅能够从噪声和干扰中精确提取出局部放电脉冲发生的时刻,而且可
4、以获得较准确的放电特征频率和衰减时问常数等有用的特征和信息。此外,研究表明该方法当多放电源同时存在时,它可以区分出提取的多个局部放电脉冲是同~个放电源产生的不同次放电,还是不同放电源各自产生的放电脉冲;并且,当两个或多个放电脉冲完全重叠,即几个放电脉冲同一时刻发生放电●时,它仍然可以分别提取出不同放电脉冲的特征参数,因此说这种方法应用于提取局部放电脉冲的特征参数是十分有效的,其结果为故障模式识别和故障定位奠定了良好的基础;3、在实际GIS局部放电模拟实验的基础上,通过对实验数据的分析,提出了一种基于小波包分解和分形技术的
5、绝缘缺陷特征提取方法。在一致的信号采集长度和有效放电信号点数的情况下,分维数可以作为放电信号的一种特征参数,因此对五种故障缺陷的实际放电数据进行分形计算,从而得到分维数这个特征参数。考虑到其中两种绝缘缺陷的分维数很接近,因而采用小波包分解技术,将时域内的信号进行4层小波包分解后,根据信号的采样频率和传感器的频带范围确定某几个◆节点为特征节点,在这些特征节点上的分维数有很大的差别,从而可以有效提取出分维数这个特征参数;4、提出了基于自适应谐振神经网络的GIS内绝缘缺陷故障模式识别方法。首先通过小波包和谱估计算法对采集信号去
6、噪和抑制干扰,然后用波形匹配算法提取出放电特征频率和衰减时问常数,再用小波包和分形分析的算法提取出分形维数,结合检波信号中的放电次数、放电相位和放电量等特征参数,综合作为自适应谐振神经网络的输入量,实现GIS绝缘缺陷故障模式识别。通过对五种GIS绝缘缺陷实验中局部放电数据的验证,可得到自适应谐振神经网络仅需要很少的样本数量,就可以达到98%以上的准确识别率;5、设计了用于GIS在线监测的实验室简易模型。系统包括UHF传感器、信号采集前端监测装置、光缆网络和后台服务器,该监测系统可以实'现确定G1S绝缘故障的发生、故障模式
7、识别和报警查询等功能。综上所述,本论文从GIS局部放电信号的去除噪声、抑制干扰、提取特征参数、故障诊断、研究在线监测系统等方面做了较为系统的研究,取得了。定的成果,在文章最后指出有待于进一步研究的问题。关键词:局部放电,抑制干扰,特征提取,模式识别,超高频,GTS,小波包变换,波形匹配,谱估计,分形理论,神经网络,自适应喈振RESEARCHoNPARTIAI,DISCItARGEoN—LINEMoNIToR矾GANDDEFECTDlAGNOSISTECHNoLoGYINGISABSTRACTGasInsulatedSub
8、station(GIS)hasbeenwidelyusedinpowerelectricalsystemallovertheworldbecauseofitscompactandcrediblecapability,anditsinsulationconditionaffectingthesafetyofequipm
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