基于电能质量监测的电容器组指标分析与预测研究

发布时间：2017-08-11 15:24

  本文关键词：基于电能质量监测的电容器组指标分析与预测研究

  更多相关文章： 电容器 电能质量监测数据 实时估算 预测 预警

【摘要】：电力电容器在电力系统中有着不可或缺的地位与作用。近年来,伴随着我国经济水平的不断提升,人民生活水平日益升高,人们对于电力的需求也越来越大。因此,稳定电力系统的建设变得至关重要,作为电力系统建设中必不可少的材料,电容器近年来也备受人们的关注。电容器能否稳定良好的运行直接影响着电力系统的使用,同时,一般的电容器监测方法影响着电网的运行,因此,如何实现电容器的在线监测就变得尤为重要。本文基于电能质量监测数据研究并设计了电容器组实时估算与预测预警系统。本文基于电容器的物理特性,运用数据挖掘技术与电气知识的结合对电容器的数据进行分析与研究。首先将电容器的电能质量监测数据取出并经服务解压缩,数据的预处理后存入数据库,然后,结合国内外研究现状与电气相关知识,建立电容器组的等效电路模型,通过该模型可以计算出电容器最重要的指标电容值。根据电容值与其他几个电容器指标,就可以对电容器的寿命,变化趋势,以及未来的电容值进行分析与研究。本文采用时间序列预测算法与bp神经网络算法对电容器未来的电容值以及趋势进行预测研究。最后,结合计算机Web技术将所有功能整合,实现一个基于电能质量监测数据的并且具有在线分析与趋势预测功能的电容器组实时估算与预测预警系统。本文对电容器组实时估算与预测预警系统的设计与实现进行了详细的介绍。本系统将具有电容值各项指标的实时展示,电容器的变化趋势的预测与电容器寿命的预测预警的功能。通过良好的界面实现人机交互,为用户提供方便的同时也为研究带来了可视化,可实际使用的研究成果。本文所做工作对基于电能质量监测数据的电容器的研究有着积极的作用。
【关键词】：电容器 电能质量监测数据 实时估算 预测 预警
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM53;TM76;TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 选题背景及其意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 数据挖掘工具12
• 1.4 论文的主要工作12-14
• 第2章 数据挖掘与预测技术14-20
• 2.1 数据挖掘14-15
• 2.2 数据挖掘的步骤15
• 2.3 用于预测的挖掘算法15-19
• 2.3.1 时间序列算法15-18
• 2.3.2 神经网络算法18-19
• 2.4 本章小结19-20
• 第3章 电容器组的电能质量监测数据研究20-25
• 3.1 电容器组的电能质量监测数据20
• 3.2 电容值的实时估算模型20-22
• 3.2.1 并联电容器组的等效电路模型20-21
• 3.2.2 根据实测数据计算电容值21-22
• 3.3 数据源分析22-24
• 3.3.1 数据处理流程22-23
• 3.3.2 基础数据的准备23
• 3.3.3 数据源预处理23-24
• 3.4 本章小结24-25
• 第4章 电容器组指标分析研究25-32
• 4.1 电容器寿命分析25-29
• 4.1.1 影响电容器寿命的因素25-28
• 4.1.2 电容器寿命估算方法28-29
• 4.2 电容器电容值估算与分析29-31
• 4.3 电容器电压畸变率分析31
• 4.4 本章小结31-32
• 第5章 电容器组预测模型分析研究32-38
• 5.1 基于时间序列的预测32-35
• 5.1.1 时间序列模型的选择32-33
• 5.1.2 预测模型的设计33
• 5.1.3 预测模型的建立33-35
• 5.2 基于BP神经网络的预测算法35-37
• 5.2.1 预测模型的设计35-37
• 5.2.2 预测模型的建立37
• 5.3 本章小结37-38
• 第6章 电容器组实时估算与预测预警系统的设计与实现38-47
• 6.1 电容器组实时估算与预测预警系统的开发环境38
• 6.2 电容器组实时估算与预测预警系统体系结构设计38-40
• 6.2.1 数据处理服务模块39-40
• 6.2.2 电容器组预测预警模块40
• 6.3 数据库设计40-41
• 6.3.1 时间序列预测模型40
• 6.3.2 神经网络预测模型40-41
• 6.4 电容器组实时估算与预测预警系统展示41-46
• 6.4.1 电容器组指标分析模块41-42
• 6.4.2 电容器组预测分析模块42-44
• 6.4.3 电容器组预测信息查询模块44-46
• 6.5 本章小结46-47
• 第7章 结论与展望47-49
• 7.1 本文工作总结47-48
• 7.2 本文工作展望48-49
• 参考文献49-52
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果52-53
• 致谢53

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本文编号：656850