基于分形特征和统计特征的矿用高压电缆人工缺陷局部放电模式识别方法的研究

发布时间：2017-08-19 07:16

  本文关键词：基于分形特征和统计特征的矿用高压电缆人工缺陷局部放电模式识别方法的研究

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【摘要】：本文是国家“十一五”科技支撑计划“煤矿全矿井安全生产数字化监测监控及重大灾害预警系统”中“煤矿通风及供电系统安全状态监测及故障诊断预警系统的研究”(2007BAK29B05)子课题的延续,同时,也是国家自然科学基金项目“矿用高压电缆绝缘故障机理及其寿命评估方法研究”(51377113)的主要研究内容之一。该项目是针对矿井特殊条件下,特别是电、热、机械和环境等应力联合作用下电缆老化过程及故障机理等内容进行了研究。 矿用高压电缆是矿井电能传输的媒介,是电源与用电设备之间连接的桥梁,它的可靠性直接影响到供电系统的连续性以及矿井生产的安全性。众所周知,电缆的局部放电特性可以反映其绝缘性能的好坏。因此,研究矿用高压电缆局部放电监测技术及其模式识别方法,掌握电缆绝缘状况和缺陷类型特征,及时发现电缆绝缘内存在的安全隐患,进行事故前维护,对保证电缆安全可靠运行,避免重大事故发生有着十分重要的意义。 本文以矿用10kV交联聚乙烯电缆和乙丙橡胶电缆为主要研究对象,在探讨国内外高压电缆局部放电监测及其模式识别研究现状的基础上,人工模拟了矿用高压电缆中的绝缘缺陷,分别设计了电缆绝缘内含电树枝和气隙两种缺陷的试验模型,试验研究了两种缺陷的局部放电φ-q-n谱图,提取了局部放电特征量,提出了一种新的矿用高压电缆局部放电模式识别方法。主要研究内容如下： 在查阅大量国内外相关文献的基础上,分析了矿用高压电缆常见故障原因和类型,研究和对比了各种电缆在线监测的方法,着重分析了局部放电信号特征量提取方法和模式识别方法。 简要介绍了矿用高压电缆结构及井下供电线路的连接方式,分析了电缆绝缘故障类型及其形成原因,重点阐述了介质损耗、绝缘电阻、接地线电流、局部放电和线芯温度等特征量及其评价标准。 针对矿用高压电缆在实际运行中出现的绝缘缺陷,设计了两种典型的缺陷模型,即电缆绝缘电树枝缺陷模型及电缆绝缘气隙缺陷模型。分别分析了两种缺陷的放电机理,通过试验获取了这两种人工缺陷的局部放电φ-q-n谱图,构造出局部放电灰度图像,为提取局部放电特征量奠定基础。 利用COMSOL Multiphysics有限元分析软件建立了仿真模型,对两种电缆绝缘缺陷的电场分布进行了仿真,分析了电缆绝缘中的电树枝缺陷及气隙大小和形状对电场分布的影响,从理论上证明了两种缺陷是导致电场分布不均匀,造成局部电场集中、加速绝缘老化的原因。 深入阐述了局部放电特征量提取的方法,运用统计特征提取方法和分形特征提取方法,设计了特征提取程序,提取了局部放电特征量,包括分形维数、空隙度、正负半波偏斜度和正负半波陡峭度,并将其作为局部放电模式识别的样本数据。 分别提出了基于可拓理论和BP神经网络(Back-propagation Neural Network, BPNN)理论的矿用高压电缆局部放电模式识别方法,编写了局部放电模式识别程序,通过模拟现场局部放电数据分析和对比了可拓识别和BPNN识别的准确率,试验结果表明：可拓识别方法识别准确率更高、识别速度更快,可以用于识别矿用高压电缆局部放电模式,诊断电树枝和气隙引起的缺陷。
【关键词】：矿用高压电缆 电树枝 气隙 局部放电 模式识别 分形特征 统计特征 BPNN 可拓理论
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TD76
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 研究的目的和意义11-12
• 1.2 国内外电缆在线监测技术研究现状12-13
• 1.2.1 国外电缆在线监测技术的研究现状和发展趋势12
• 1.2.2 国内电缆在线监测技术的研究现状和发展趋势12-13
• 1.3 国内外电缆局部放电检测技术的发展和现状13-16
• 1.3.1 局部放电信号特征量提取方法简介14-15
• 1.3.2 局部放电模式识别方法简介15-16
• 1.4 本课题研究目标及主要研究内容16-19
• 第二章 矿用高压电缆基本结构与故障机理分析19-33
• 2.1 矿用高压电缆的基本结构19-20
• 2.2 煤矿井下供电线路连接方式20-21
• 2.3 矿用高压电缆常见故障原因和故障类型21-24
• 2.3.1 常见电缆绝缘故障及原因22-23
• 2.3.2 常见故障类型23-24
• 2.4 矿用高压电缆绝缘特征量24-31
• 2.4.1 介质损耗24-26
• 2.4.2 绝缘电阻26
• 2.4.3 接地线电流26
• 2.4.4 局部放电26-30
• 2.4.5 电缆线芯温度30-31
• 2.5 矿用高压电缆绝缘故障与特征量的关系31-32
• 2.6 本章小结32-33
• 第三章 矿用高压电缆绝缘人工缺陷试验33-43
• 3.1 矿用高压电缆绝缘人工缺陷试验系统33-34
• 3.2 电树枝试验34-37
• 3.2.1 电树枝引发理论34-35
• 3.2.2 试样和电极35-37
• 3.3 电缆绝缘气隙试验37-41
• 3.3.1 气隙放电机理37-38
• 3.3.2 试样和电极38-41
• 3.4 本章小结41-43
• 第四章 矿用高压电缆绝缘中电场分布的仿真分析43-55
• 4.1 电场数值分析方法43-46
• 4.1.1 准静态电场概述43-44
• 4.1.2 电缆绝缘结构中电场分布的数值计算44-46
• 4.2 COMSOL Multiphysics4.3模拟电缆绝缘中电场分布的基本过程46-47
• 4.3 电树枝对电缆绝缘中电场分布的影响47-49
• 4.3.1 高压电缆绝缘电树枝中电场分布计算模型及参数47-48
• 4.3.2 电树枝对电缆绝缘中电场分布的影响48-49
• 4.4 气隙对电缆绝缘中电场分布的影响49-53
• 4.4.1 高压电缆绝缘含气隙电场分布计算模型及参数49-50
• 4.4.2 气隙大小对电缆绝缘中电场分布的影响50-52
• 4.4.3 气隙形状对电缆绝缘中电场分布的影响52-53
• 4.5 本章小结53-55
• 第五章 局部放电特征提取方法55-69
• 5.1 局部放电φ-q-n谱图55-60
• 5.1.1 电缆电树枝试验结果及分析55-56
• 5.1.2 电树枝局部放电的φ-q-n谱图56-58
• 5.1.3 电缆气隙局部放电的φ-q-n谱图58-60
• 5.2 基于LabVIEW的局部放电特征量提取60
• 5.3 局部放电统计特征参数60-64
• 5.3.1 偏斜度61-62
• 5.3.2 陡峭度62
• 5.3.3 统计特征量的提取62-64
• 5.4 分形理论64-68
• 5.4.1 分形维数64
• 5.4.2 空隙度64-65
• 5.4.3 局部放电灰度图像构造方法65-66
• 5.4.4 局部放电分形特征量的提取66-68
• 5.5 本章小结68-69
• 第六章 基于可拓模式和神经网络模式的矿用高压电缆局部放电识别方法69-87
• 6.1 可拓理论69-74
• 6.1.1 物元理论70
• 6.1.2 可拓集合70-71
• 6.1.3 关联函数71-72
• 6.1.4 可拓方法用于模式识别的可行性72-73
• 6.1.5 可拓理论识别方法73-74
• 6.2 神经网络74-78
• 6.2.1 BP 神经网络模型75
• 6.2.2 激活函数75-76
• 6.2.3 BP网络算法76-78
• 6.3 矿用高压电缆标准缺陷模式78-79
• 6.4 电缆人工缺陷可拓模式识别方法79-82
• 6.5 电缆人工缺陷BP神经网络模式识别方法82-84
• 6.6 可拓识别方法与BP神经网络识别方法的性能评估84-86
• 6.7 本章小结86-87
• 第七章 结论与展望87-89
• 7.1 结论87-88
• 7.2 工作展望88-89
• 参考文献89-95
• 致谢95-97
• 作者在攻读硕士学位期间的研究成果97

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：699367