基于非分光红外的GIS局部放电类型辨识方法研究

发布时间：2017-10-30 01:39

  本文关键词：基于非分光红外的GIS局部放电类型辨识方法研究

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【摘要】：气体绝缘组合电器GIS具有占地面积小、可靠性高、检修周期长等一系列优点,在电力系统中的应用越来越广泛,但由于GIS制造安装工艺精细、结构复杂、封闭罐体,使得某些常规预防性试验很难有效实施,因此探求有效的GIS局部放电检测及模式识别方法,对于保证GIS的安全可靠运行,掌握GIS的局部放电故障特征和设备绝缘状态以及安排GIS检修工作有着重要的研究价值。论文主要包括四部分:1.搭建实验平台。依据实际GIS设备结构和材料,设计了四种GIS典型局部放电物理模型:自由微粒、绝缘子气泡、金属突出物和绝缘子脏污。采用ANSYS仿真软件对所设计的典型故障类型进行电场仿真分析,评估模型的可行性。2.局部放电实验。首先通过对比实验分析电化学传感器法、气相色谱法和非分光红外三种检测方法的优劣。经过对比采用非分光红外检测方法检测不同故障类型、不同故障时间SF6气体分解物含量,为后续故障类型特征提取及故障类型辨识奠定数据基础。3.数据特征提取。对上述试验数据采用曲线拟合的方法提取能够表征各种故障类型的数据特征,对比分析了气体含量和气体含量比值拟合曲线的差别。采用聚类算法对提取的数据特征进行验证,并从气体含量比值定义角度提出了气体含量比值的物理意义。4.故障类型辨识。引入仿生模式识别算法对GIS局部放电故障类型进行辨识,提出了一种改变连通方向的改进方法,提高了算法的辨识率,分析了连通方向改变前后算法的辨识率,并且与支持向量机算法的辨识结果进行了对比分析。
【关键词】：气体绝缘组合电器 非分光红外检测 局部放电 仿生模式识别
【学位授予单位】：内蒙古工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM595
【目录】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 第一章 绪论6-13
• 1.1 研究SF6局部放电分解物的意义6-7
• 1.2 国内外研究现状7-12
• 1.2.1 SF6放电分解研究现状7-8
• 1.2.2 GIS局部放电检测方法研究现状8-10
• 1.2.3 局部放电辨识方法研究现状10-11
• 1.2.4 SF6放电分解影响因素11-12
• 1.3 本文主要研究内容12-13
• 第二章 非分光红外检测方法13-24
• 2.1 局部放电实验平台13-19
• 2.1.1 试验系统设置13-14
• 2.1.2 典型绝缘缺陷实验模型14
• 2.1.3 典型绝缘缺陷电磁场仿真14-17
• 2.1.4 SF6分解组分检测方法对比实验17-19
• 2.2 SF_6放电分解组分检测19-21
• 2.2.1 试验流程19
• 2.2.2 非分光红外检测原理19-20
• 2.2.3 典型缺陷的起始放电电压统计20-21
• 2.3 试验结果与分析21-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第三章 局部放电特征提取24-35
• 3.1 特征分解组分含量24-26
• 3.2 特征量的选取26-31
• 3.2.1 气体含量26-28
• 3.2.2 气体含量比值28-31
• 3.2.3 气体含量比值的物理意义31
• 3.3 模糊均值聚类分析31-34
• 3.3.1 模糊均值聚类算法简介31-33
• 3.3.2 气体含量作为聚类特征量33
• 3.3.3 气体含量比值作为聚类特征量33-34
• 3.4 本章小结34-35
• 第四章 基于BPR的GIS局部放电模式识别35-48
• 4.1 仿生模式识别理论简介35-37
• 4.1.1 仿生模式识别与传统辨识方法比较35-36
• 4.1.2 仿生模式识别的同源性规律36
• 4.1.3 仿生模式识别用于辨识GIS局部放电的可行性36-37
• 4.2 BPR模式识别的实现37-44
• 4.2.1 BPR训练程序实现方式37-40
• 4.2.2 BPR测试程序实现方式40-42
• 4.2.3 改进BPR模式识别42-44
• 4.3 模式识别方法比较44-47
• 4.3.1 BPR与SVM识别效果比较44-46
• 4.3.2 改进前后BPR模式识别比较46-47
• 4.4 本章小结47-48
• 结论48-49
• 参考文献49-52
• 致谢52-53
• 附录A BPR部分训练程序53-57
• 附录B 实验数据57-60
• 攻读学位期间发表的学术论文及研究成果60

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本文编号：1115585