基于改进pso算法的变压器局部放电超声定位研究

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1、长沙理工大学硕士学位论文基于改进PSO算法的变压器局部放电超声定位研究姓名：徐银凤申请学位级别：硕士专业：高电压与绝缘技术指导教师：罗日成20100401摘要大型电力变压器作为电力系统中重要的变电设备，其绝缘状况对于电力系统的可靠运行有着重大影响。在现场运行中，局部放电是导致变压器绝缘劣化的重要原因之一，因此国内外学者对变压器的局部放电定位做了大量的研究工作，提出了各种电气和非电气定位方法。超声定位法由于原理简单、方法实用、可用f电磁干扰较严重的场合且能实现实时定位检测，所以近年来得到了快速的发展。粒予群优化算

2、法足l995年【lJ炎1目的Kenney和Eberhart捉flj的一种新的群体智能技术。它是。一种基于种群搜索策略的臼适应随机算法，因其算法简单、参数较少、易于程序设计，在工程实践中已广泛应用于函数优化、神经网络的训练、系统没计以及电力、化工等领域。为了研究解决电力变厂li器内部局部放电源的定位问题，提高定位的准确度，本文主要丌展了以下几个方匝i的研究工作：首先研究了粒子群优化算法，针对基本粒子群算法易陷入局部最小值，搜索精度不高的缺点，将基本粒子群算法和混沌搜索栩结合，设计了改进的带混沌搜索的PSO算法，并

3、验证了其有效性：其次，对局部放电产生超声波的机理进行了研究，深入分析了气泡模型放电产生超声波的一般规律，并建立了超声波检测实验系统，以此研究不同放电模型产生超声波的频谱范围和超声波在变压器内的传播规律，为超卢定位提供了可靠的理论依据：再次，依据超声检测的空间几何定位原理，建立了变压器局部放电超声定位的数学模型，将其转化为一个带约束的优化问题，并将带混沌搜索的PSO算法应用于超声定位的寻优过程：最后通过超声波检测实验系统得出超声波传播的时延值，并采用计算机程序仿真。验汪了改进的PSO算法对超声定位可行性。关键词：

4、变压器；局部放电：超声定位；粒子群优化算法；混沌搜索；ABSTRACTLargepowertransformerasanimportantequipmentinpowersystem，theinsulationconditionofwhichhasasignificantimpactforthereliableoperationofpowersystem．Partialdischargeoftransformerisoneoftheimportantreasonsleadingtoinsulationdegra

5、dation．Therefore，domesticandforeignscholarshavedonelotsofresearchaboutpartialdischargewithintransformer，Ultrasoniclocalizationmethodwasasimpleandpracticallocalizationmethod．whichcanbeusedformoreseriouselectromagneticinterferenceoccasions，andcanrealizereal—ti

6、mepositioningdetect，ithasbeendevelopedrapidlyinrecentyears．ParticleSwarmOptimizationwasanewswarmintelligencetechniquewhichproposedbyKenneyandEberhartin1995．Itwasanadaptiverandomalgorithmbasedonpopulationsearchstrategy,Becauseofitssimple，fewparameters，easypro

7、grammingfeatures，ithasbeenwidelyusedinengineeringpractice，Suchasfunctionoptimization，neuralnetworktraining，systemdesign，powerandchemicalindustry．InordertoresearchandrealizePDsourceslocalizationwithinpowertransformerandtoimprovetheaccuracyoflocalization，Thema

8、jorworksofthisthesisareintheseveralaspectsasfollows：First，theparticleswarmoptimizationalgorithmwasresearchedinthisthesis．Toovercomeshortcomingsofbasicparticleswarmalgorithmthateasyfallintolocalm