基于避雷器在线监测系统的110kV氧化锌避雷器缺陷判据研究

发布时间：2017-10-12 14:11

  本文关键词：基于避雷器在线监测系统的110kV氧化锌避雷器缺陷判据研究

  更多相关文章： MOA 在线监测 判据 试验研究 缺陷诊断

【摘要】：在线监测技术不断应用于电力设备和电网运行安全的监测。氧化锌避雷器(Metal Oxide Surge Arrester,简称MOA)是保护电网运行安全的重要电力设备,对MOA的监测技术也从传统的巡检逐渐发展为在线监测,通过在线监测系统实时掌握MOA的工作状态。MOA大都工作在户外,影响MOA在线监测结果的因素很多,因此,研究MOA在线监测结果的影响因素,寻求MOA的缺陷判据,是很有必要的。本文针对110k V MOA的绝缘缺陷判据进行研究。采用了一种基于正交变化的MOA阻性电流提取算法,该算法仅需在线监测MOA全电流就可提取出阻性电流,解决了MOA在现场无法从电压互感器(TV)取电的难题,节约了成本。通过试验验证了该算法的准确性。在实验室搭建了试验平台,模拟正常系统电压波动,对多种型号MOA进行了交流泄漏电流试验,通过分析电压波动下在线监测系统采集到的全电流和阻性电流波动,得出了正常运行电压波动对MOA在线监测结果的影响。研究分析了环境因素中温度、湿度和污秽对MOA在线监测结果的影响。模拟不同的环境温度和典型的MOA表面受潮,利用MOA在线监测系统监测全电流和阻性电流的变化,得出MOA的全电流和阻性电流随温度、湿度变化的曲线图。通过MOA表面污秽的模拟试验,得出不同污秽程度对MOA在线监测结果的影响。针对Y10W-108/281瓷外套MOA,通过注入清水模拟MOA内部受潮,通过电阻炉加热MOA阀片,模拟MOA老化缺陷,利用MOA在线监测和直流泄漏电流试验的结果,绘制了I75%U1m A、全电流、阻性电流随受潮程度以及老化程度变化的曲线图。以I75%U1m A达到50u A作为判断MOA存在缺陷的依据,得出该型号MOA运行电压下在线监测的全电流和阻性电流值,找到了该型号MOA受潮和老化的缺陷判据。为了排除环境因素对MOA在线监测结果的影响,采用基于BP神经网络算法对Y10W-108/281瓷外套MOA建立了缺陷诊断模型,通过仿真验证了该模型可以有效的排除环境因素的干扰,准确判断出MOA的绝缘缺陷。
【关键词】：MOA 在线监测 判据 试验研究 缺陷诊断
【学位授予单位】：厦门理工学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM862
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 课题研究背景和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 MOA缺陷状况分析11-12
• 1.2.2 MOA绝缘缺陷的主要监测方法12-14
• 1.3 MOA在线监测系统14-16
• 1.4 本课题的主要研究工作16-18
• 第二章 基于正交变换的MOA阻性电流提取算法18-29
• 2.1 MOA阀片的电气特性18-19
• 2.2 MOA全电流分析19-21
• 2.2.1 全电流的特性20-21
• 2.2.2 阻性电流和容性电流的正交性21
• 2.3 MOA阻性电流分析21-24
• 2.3.1 电网电压无畸变22-23
• 2.3.2 电网电压存在畸变时23-24
• 2.4 基于正交变换的MOA阻性电流提取算法24-25
• 2.4.1 电网电压不含谐波时24-25
• 2.4.2 电网电压含有谐波或频率波动时25
• 2.5 算法的试验验证25-28
• 2.5.1 试验过程25-27
• 2.5.2 试验结果27-28
• 2.6 本章小结28-29
• 第三章 电压波动对MOA在线监测结果影响的试验研究29-38
• 3.1 试验平台的搭建29-34
• 3.1.1 试品选择29-30
• 3.1.2 试验平台组成设备30-32
• 3.1.3 试验接线图32-34
• 3.2 电压波动对MOA在线监测结果的影响34-37
• 3.2.1 试验流程34
• 3.2.2 试验结果及分析34-37
• 3.3 本章小结37-38
• 第四章 环境因素对MOA在线监测结果影响的试验研究38-52
• 4.1 温度对MOA在线监测结果影响的试验研究38-40
• 4.1.1 试验准备38-39
• 4.1.2 试验结果及分析39-40
• 4.2 湿度对MOA在线监测结果影响的试验研究40-45
• 4.2.1 试验准备41-42
• 4.2.2 试验结果分析42-45
• 4.3 表面污秽对MOA在线监测结果影响的试验研究45-51
• 4.3.1 MOA表面污秽下的电路模型45-48
• 4.3.2 MOA表面污秽模拟方法48
• 4.3.3 试验过程48-49
• 4.3.4 试验结果及分析49-51
• 4.4 本章小节51-52
• 第五章MOA内部缺陷模拟试验52-65
• 5.1 MOA内部受潮模拟试验52-57
• 5.1.1 试验准备52-54
• 5.1.2 试验过程54
• 5.1.3 试验结果及分析54-57
• 5.2 MOA老化试验57-64
• 5.2.1 试验准备57-59
• 5.2.2 试验方案59
• 5.2.3 试验过程59-61
• 5.2.4 试验结果及分析61-64
• 5.3 本章小节64-65
• 第六章 基于BP神经网络的MOA缺陷诊断研究65-73
• 6.1 BP神经网络简介65-67
• 6.2 基于BP神经网络的MOA缺陷诊断网络的仿真67-72
• 6.3 本章小结72-73
• 结论与展望73-75
• 参考文献75-78
• 致谢78-79
• 个人简历及在学期间的研究成果79-80
• 附录A MOA缺陷诊断样本训练程序80-82

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