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高压直流电缆局部放电特征分析及辨识技术研究

发布时间:2023-04-25 19:22
  高压直流电缆输电是电力输送的主要形式之一,交联聚乙烯(cross-linked polyethylene,XLPE)电缆凭借其良好的电气及机械性能,成为高压直流电力电缆的主流。近年来,高压直流电缆制造技术发展迅猛,但关于其绝缘状态检测及故障诊断等运维技术的研究相对滞后。局部放电(Partial Discharges,PDs)是导致电力电缆绝缘劣化和老化的主要形式之一。同时,局部放电检测是重要的电缆绝缘状况检测和早期故障诊断手段之一。关于交流XLPE电缆局部放电特征分析、检测标准及辨识技术的研究已日趋完善,但针对直流XLPE电缆的该方面研究极少。一方面,直流电缆研究相较交流电缆起步较晚,另一方面,由于直流局放缺少相位信息,其特征规律方面的研究相比交流局放更加复杂。针对上述问题,本文主要取得了如下成果:基于直流局部放电等效电路模型研究了放电产生及复现过程,理论分析了放电量、放电重复率、外施电压等关键参量间的相关性。基于时间延迟/恢复模型理论研究了连续放电间的关联特征。通过总结归纳高压电缆常见绝缘缺陷类型及其原因,设计了四种典型绝缘缺陷模型,分别为:主绝缘表面划伤缺陷、高压侧金属毛刺缺陷、半...

【文章页数】:129 页

【学位级别】:博士

【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 XLPE电缆绝缘故障及原因
    1.3 XLPE电缆局部放电检测研究现状
        1.3.1 XLPE电缆局部放电检测手段
        1.3.2 XLPE电缆状态检测技术标准
        1.3.3 直流电缆局部放电检测技术研究
    1.4 直流局部放电机理研究现状
        1.4.1 直流局放试验研究
        1.4.2 运行工况影响研究
    1.5 直流局部放电模式识别研究现状
        1.5.1 局部放电模式识别关键技术
        1.5.2 直流局部放电特征提取
    1.6 目前研究存在的问题
    1.7 论文主要研究内容
第二章 直流局放理论基础及检测技术适用性研究
    2.1 直流局部放电发生及复现
        2.1.1 直流局部放电起始过程
        2.1.2 直流局部放电复现
    2.2 连续放电间相关性
    2.3 电缆典型绝缘缺陷模型设计
    2.4 绝缘缺陷电场分布研究
        2.4.1 电场仿真模型
        2.4.2 仿真结果及分析
    2.5 试验设置及检测技术适用性研究
        2.5.1 试验平台及检测系统
        2.5.2 局部放电检测技术适用性
        2.5.3 试验方法及步骤
    2.6 本章小结
第三章 典型绝缘缺陷直流局部放电特征研究
    3.1 直流局放特征图谱及数据预处理
        3.1.1 典型统计特征图谱
        3.1.2 数据预处理
    3.2 主绝缘表面划伤缺陷放电特征
        3.2.1 放电发展过程
        3.2.2 不同阶段统计特征
    3.3 金属毛刺电晕放电特征
        3.3.1 放电发展过程
        3.3.2 不同阶段统计特征
    3.4 半导电层沿面放电特征
        3.4.1 放电发展过程
        3.4.2 不同阶段统计特征
    3.5 应力锥界面处缺陷放电特征
        3.5.1 放电发展过程
        3.5.2 不同阶段统计特征
    3.6 电压极性影响研究
        3.6.1 负压下主绝缘表面划伤缺陷放电特征
        3.6.2 不同极性电压下各缺陷放电特征比较分析
    3.7 典型缺陷直流局放规律分析
    3.8 本章小结
第四章 直流局部放电特征参数提取及优化选择
    4.1 散点特征图相关性参数提取
        4.1.1 线性相关性参数
        4.1.2 基于互信息的特征参数
        4.1.3 基于最大信息系数的特征参数
        4.1.4 基于最大信息非参数扩展类的特征参数
    4.2 统计分布形状特征参数
    4.3 特征参数适用性研究
        4.3.1 相关性参数性能分析
        4.3.2 局部放电模式特征量化分析
    4.4 基于改进最大相关最小冗余算法的特征选择
    4.5 本章小结
第五章 直流局部放电模式识别技术研究
    5.1 高维特征空间构建
    5.2 基于压缩感知的直流局放模式识别
        5.2.1 稀疏表示
        5.2.2 L1 范数最小化
    5.3 模式识别结果及分析
    5.4 基于D-S证据理论的模式识别决策融合
        5.4.1 D-S证据理论
        5.4.2 基本概率赋值函数构造
        5.4.3 识别决策信息融合
    5.5 决策融合效果及分析
    5.6 本章小结
第六章 结论与展望
    6.1 主要结论
    6.2 研究展望
参考文献
致谢
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本文编号:3800902

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