智能变电站二次设备状态评估方法研究

发布时间：2017-07-26 05:11

  本文关键词：智能变电站二次设备状态评估方法研究

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【摘要】：随着我国智能电网建设的不断深入,作为起到枢纽作用的智能变电站,其重要性显得尤为突出。与传统变电站比较而言,智能变电站在运行结构、信息数据采集、设备智能化等方面有较大差别,智能变电站二次系统结构功能变得更为复杂,各类二次设备的运行状态关系到系统故障时保护的动作情况。与此同时,由于长期使用的定期检修方法不能满足智能变电站二次设备的实际需求,以状态评估为核心的检修方法变得尤为必要。作为状态检修的核心内容,状态评估方法的研究具有理论与实践意义,为了给运维人员制定检修计划提供更为准确的评估结果,并且实现二次设备的状态监视,迫切需要针对智能变电站二次设备开展状态评估研究,本文的研究内容如下:(1)建立了智能变电站二次设备状态指标集。给出了智能变电站二次设备状态评估指标选取原则,依据智能变电站运行结构,对二次设备进行了分类。结合二次设备自身运行特性与结构功能、相关规范与测试技术,对二次设备状态特征量进行分类整理。从时间性能、稳态性能、电气性能等方面建立了二次设备分层评估指标体系,并给出了评估方法流程。(2)在建立二次设备状态指标集基础上,提出基于博弈理论与云模型的智能变电站二次设备状态评估模型。首先,针对现有二次设备状态指标权重求解中存在的问题,提出基于博弈理论的组合权重计算方法,该方法具有综合传统权重求解方法的优点。其次,建立了基于云模型的二次设备状态评估方法;将状态指标分为定性与定量两类,定性指标利用专家经验进行评分,定量指标通过升半梯形或降半梯形模型求取劣化度值,再通过云模型方法计算单指标状态评估结果。最后,由定性指标与定量指标评估结果,建立了评判矩阵,并结合指标权重值得出二次设备综合状态评估结果。由于云模型同时考虑评估过程中的模糊特征与随机特征,综合评估结果更为准确、可信。(3)建立了面向二次设备状态评估的继电保护测量回路故障诊断方法。首先,定义了变压器支路测量阻抗的概念,并利用电压测量回路广义变比与电流测量回路广义变比以及保护二次采样值,计算得出变压器支路测量阻抗值;然后,将变压器阻抗作为参考值,与测量阻抗对比分析,得出继电保护测量回路故障诊断判据;最后,以极性错误为分析对象,建立了极性故障诊断判据。
【关键词】：智能变电站 状态评估 二次设备 故障诊断 测量回路
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM76;TM63
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-18
• 1.1 课题研究背景及意义8-9
• 1.2 国内外相关研究现状9-14
• 1.2.1 二次设备状态检修概况9-10
• 1.2.2 智能变电站二次设备状态评估10-14
• 1.2.3 智能变电站二次设备故障诊断14
• 1.3 现有研究存在的问题14-15
• 1.4 论文主要研究内容及结构安排15-18
• 2 智能变电站二次设备状态量与指标分析18-30
• 2.1 引言18
• 2.2 智能变电站二次设备状态指标体系建立原则18-19
• 2.2.1 智能变电站二次系统结构18-19
• 2.2.2 二次设备状态指标建立原则19
• 2.3 智能变电站二次设备状态指标体系19-26
• 2.3.1 智能变电站二次设备状态特征量分析19-22
• 2.3.2 智能变电站二次设备状态指标体系22-26
• 2.4 智能变电站二次设备状态评估方法26-27
• 2.5 本章小结27-30
• 3 基于博弈理论与云模型的智能变电站二次设备状态评估30-52
• 3.1 引言30
• 3.2 基于合作博弈的智能变电站二次设备状态指标权重确定30-38
• 3.2.1 层次分析法30-33
• 3.2.2 神经网络法33-35
• 3.2.3 熵值法35-36
• 3.2.4 基于合作博弈的智能变电站二次设备指标权重求解36-38
• 3.3 基于云模型的智能变电站二次设备状态评估38-43
• 3.3.1 二次设备状态指标模糊隶属度函数38-40
• 3.3.2 基于云模型的智能变电站二次设备状态评估模型40-43
• 3.4 算例分析43-50
• 3.5 本章小结50-52
• 4 面向二次设备状态评估的继电保护测量回路故障诊断方法52-66
• 4.1 引言52
• 4.2 继电保护测量回路故障分析52-54
• 4.3 继电保护测量回路故障诊断模型54-57
• 4.3.1 基于变压器阻抗参考的测量回路故障诊断模型54-55
• 4.3.2 继电保护测量回路广义变比计算55-57
• 4.4 测量回路故障诊断判据57-59
• 4.4.1 基于变压器阻抗参考的测量回路故障诊断判据57-59
• 4.4.2 测量回路极性故障诊断判据59
• 4.5 仿真分析59-65
• 4.6 本章小结65-66
• 5 结论与展望66-68
• 5.1 论文的主要结论66-67
• 5.2 后续研究及展望67-68
• 致谢68-70
• 参考文献70-74
• 附录74
• A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文74
• B. 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目74

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本文编号：574832