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变电站雷电过电压监测及分析技术研究

发布时间:2021-06-22 08:42
  在南方地区,属于雷电多发地区,雷击事故频繁,对电网稳定安全运行造成严重危害,变电站雷电侵入波特征分析有助于提高电网的防雷水平。变电站侵入波的特征分析需要大量数据作为支持,为此在变电站安装了大量的雷电过电压监测系统,并且开发了基于小波变换的雷电过电压识别系统,其具有较高的识别率。由于变电站侵入波的波形是经过输电线路传播衰减和变形后的波形,为此需要对输电线路雷电过电压的波过程研究分析以及输电线路雷击定位的研究,用于分析雷电过电压的波形特征。本研究小组提出一种基于氧化锌阀片分压的雷电过电压在线监测装置,该装置采用氧化锌阀片作为过电压提取的传感器,经过实验室研究分析,氧化锌阀片具有响应快、频率响应宽、线性度较好以及电气性能优良等优点,完全适用于雷电过电压的在线监测。论文采用小波变换的方法提取过电压特征值,并且采用支持向量机进行分类。论文采用高低频能量序列比值为雷电及操作过电压与暂时过电压及弧光接地过电压的特征值,采用相似度为雷电与操作过电压的特征值,以各层信号的能量值作为直击雷与感应雷的特征值。采用实测雷电过电压波形进行训练,最后对变电站采集到的4000余条数据进行分类识别。此方法识别率高达9... 

【文章来源】:西华大学四川省

【文章页数】:91 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

变电站雷电过电压监测及分析技术研究


套管末屏电容分压过电压监测方式原理图

原理图,分布电容,过电压,原理图


西华大学硕士学位论文53.分布电容分压分布电容分压是由金属极板与导线之间电容做高压臂,外加取样电容做低压臂,其中以安装在GIS内部居多,这需要出厂定制,安装较为困难,其优点是测试精度高,暂态响应特性好,另外一种是安装与外部,这种分压装置由于会受到其它干扰,会有较大的误差,所以分布电容分压不适合推广。图2.3分布电容分压过电压监测方式原理图Fig.2.3Principlediagramofdistributedcapacitancepartialvoltageovervoltagemonitoringmode4.光学电压传感器光学电压传感器提取过电压信号的原理是先通过电容分压提取一个较小的过电压信号,在通过光学电压传感器将信号进一步变小,此传感器代替了传统的二次电磁分压单元,其优点是使二次侧与一次侧隔离,保障了安全性,其次与原装置相比,具有响应快,频带宽的优点。但是其受到前端电容分压装置的限制,会有局限性,并且此装置还存在不太稳定的缺点,尚需进一步改进。1.2.2雷击识别的研究现状随着科学技术的发展,在电力系统中引进了数字信号处理技术以及模式识别技术,并且在电力系统中广为发展,目前取得较好的效果,加速了电力系统智能化的进程[32]。模式识别包括两个过程,一个是提取特征信息,二是进行识别分类。以往的识别方法有时域理论及频域理论,后来为了改进波形在频域中的非平稳的信号识别的困难,引进了小波变换、S变换理论、奇异值分解理论以及希尔伯特-黄变换等,效果较好。

特性图,阀片,避雷器,氧化锌


变电站雷电过电压监测及分析技术研究122.2避雷器阀片分压技术性能研究避雷器阀片分压由于其简易的安装方式及较低的安装成本,有希望在电力系统普及使用,但对于氧化锌避雷器阀片分压原理的传感器,阀片的响应特性能否满足过电压的监测需求以及阀片的动作对过电压监测是否有影响是迫切需要研究的内容,是此传感器的重点研究内容,为此,本文对阀片的响应特性做了较为详细的实验。为了研究氧化锌阀片的分压比特性及其响应的程度,搭建了氧化锌避雷器阀片的分压比实验平台,实验环境在少干扰的实验室,其结果可以有效的验证氧化锌避雷器阀片好的分压效果,实验平台如图2.1所示,平台主要器件有避雷器、计数器、取样电阻、同轴电缆、铜板底座、绝缘板底座、高压探头、铝板、示波器及接地线等,实验中改变一些实验条件观测采样波形的效果,为此获得最佳的采样条件。图2.1氧化锌避雷器阀片分压特性实验平台Fig.2.1Experimentalplatformforthepressurecharacteristicsofzincoxidearrestervalveplate图2.2为避雷器电阻片分压方式电气连接图,通过在避雷器下端加装同特性的氧化锌电阻片做作为低压臂,与避雷器本体(高压臂)构成阻容分压器,通过有源放大器A进行阻抗匹配与转换,宜采用双端匹配方式。1.避雷器低压端串联取样电阻片与串联计数器对比分析,分别设置平台电压为50kV、70kV、90kV用以产生雷电冲击波,低压端波形如图2.3所示。图2.3中高压端峰值电压198kV,串联电阻片的低压端波前1微秒,波尾11.2微秒,串联计数器的低压端波前0.88微秒,波尾12.6微秒。

【参考文献】:
期刊论文
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博士论文
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硕士论文
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[7]多方法融合的电力系统过电压分层模式识别研究[D]. 戴斌.重庆大学 2010
[8]基于遗传算法的电力系统过电压分层模糊聚类识别[D]. 郭良峰.重庆大学 2009



本文编号:3242528

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