【摘要】：作为电力系统中信号采集的关键设备之一,电容式电压互感器因其良好的绝缘性能和经济性而被广泛应用于110kV及以上电力系统中。电压等级越高,其优势就越明显。这种形式的电压互感器相比传统的电磁式电压互感器结构较为复杂,计量误差状态(准确度等级要求为0.2级)在运行过程中容易受到多种因素的影响,稳定性较低。作为测量设备,计量误差的长期稳定性是衡量电容式电压互感器运行性能最重要的参数之一。电容式电压互感器现有的误差状态评估方法是在一定的运行周期内,在停电状态下利用标准器与被校电容式电压互感器进行误差比对检测。由于高压输变电线路停电操作困难,大量在运电容式电压互感器处于超检定周期运行状态,计量误差存在超差风险,对电能的公平贸易结算造成一定的隐患。现有周期停电检验模式已不适应智能变电站对关键设备状态在线监测的运行要求。如何在不停电的条件下实现电容式电压互感器计量误差的状态评估和预测,是保证智能电网安全、稳定、经济运行亟待解决的难题。本文针对这一问题开展了研究,主要工作包括:(1)不停电条件下实现电容式电压互感器计量误差状态评估的关键问题在于评估标准量的选择。本文提出的新的技术路线是:发掘电网运行过程中某些不变的或可描述变化规律的运行参数,将其作为评估标准量,根据电容式电压互感器的输出值,采用数理统计的方法判断这些参数是否不变或符合已知规律,从而实现对电容式电压互感器计量误差的状态评估。基于该思路,提出了一种基于信息物理相关性分析的计量误差状态评估模型。以输变电线路节点三相电压不平衡度的短时不变特性建立评估标准量,此时三相电容式电压互感器的二次输出线性相关。利用主元分析的方法对电容式电压互感器的二次输出进行分析,通过建立Q统计量,将电容式电压互感器计量误差的状态评估映射为信息物理相关性约束下Q统计量的状态评估。设计实验模拟电容式电压互感器的误差变化,评估结果表明该评估模型可检测的幅值误差变化优于0.1%,可检测的相位误差变化优于4。(2)从长期运行的角度看电网属于一种时变系统,一次电压的时变特性导致节点的三相不平衡度并不会长期在一个较小的固定范围内波动,利用传统主元分析方法进行误差状态的长期评估时容易发生误判。针对这一问题,提出了一种基于可变步长-移动窗主元分析的误差状态长期评估方法:根据电容式电压互感器二次输出信息的实时变化程度自适应的更新和选择状态评估模型。以采集的变电站长期实际运行数据为电压信号源,对正常运行的电容式电压互感器进行误差状态评估,误判率明显降低。设计频率实验和温度实验模拟电容式电压互感器的突变误差和渐变性误差,评估结果表明该方法对突变误差和渐变性误差均有较好的检测能力。(3)针对电容式电压互感器计量误差的状态预测问题,在电容式电压互感器计量误差状态评估的基础上,选择表征电容式电压互感器计量误差状态的Q统计量及其统计控制阀值为预测对象,利用时间序列分析法建立了基于Q-ARMA的电容式电压互感器计量误差状态预测模型,根据历史评估数据预测电容式电压互感器的计量误差状态在下一个采样时刻或未来某一时间段内的变化情况。实验结果表明在单步预测下,电容式电压互感器计量误差的状态预测值与实际值之间的误差约为5%,初步实现了电容式电压互感器计量误差状态预测方法的探索。(4)研制了一种高精度同步信号采集装置,用于对电容式电压互感器的二次输出信号进行模数转换和预处理,国家高电压计量站的校准试验表明,其测量准确度可达0.05级。利用高精度同步信号采集装置,在某220kV变电站建立了电容式电压互感器计量误差状态评估和预测系统,实现了4组12台电容式电压互感器计量误差的状态监测。现场工程应用情况表明,本文所提出的方法可判断和预测电容式电压互感器计量误差状态的异常变化现象。本文在不停电条件下针对电容式电压互感器计量误差的状态评估和预测方法进行了研究,相关的理论研究和分析方法可借鉴用于其他类型电力传感器测量误差的状态评估上,具有重要的理论和工程应用价值。
【图文】：
EVT 属于一种新型电测量积和成本等方面均具有较大的优势，但行状态，暂不能成为法定计量设备。C中，具有绝缘性能更好、成本更低的优计的相关数据表明[21]，，在高等级的电网T 的使用数量占有较大的优势。原理如图 1-1 所示，其中 、 分别为器 ，补偿电抗器 、阻尼装置 D 以及CVT 接入高压系统后由电容分压器将降低了电磁单元的绝缘要求，再由中间测控、保护和通信等应用。CVT 的二1n（2a2n、3a3n）为主二次绕组接线端
1-2 CVT 的性能评价项目及流程现场校验方法行后需要对其关键性能指标和和经济的运行。对于在运 CV检测的运行维护模式，即根据期内，利用标准器与被试 CV标。按照国家标准[11]的要求压互感器或电容分压器定期开法的试验原理接线如图 1-3 所示法[43]。如图 1-3a 所示为高压试 CVT 二次输出电压的低压
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TM451.2
【参考文献】
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2644902
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