基于遗传算法的金属氧化物避雷器在线监测

发布时间：2017-11-13 08:07

  本文关键词：基于遗传算法的金属氧化物避雷器在线监测

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【摘要】：针对金属氧化物避雷器(MOA)在线监测问题,提出了一种基于遗传算法(GA)的MOA老化监测技术。利用GA较好的最优化计算能力,根据运行电压和实际测量的泄漏电流值求解MOA等效模型中能够反映其老化情况的参数,即MOA相关系数k和MOA等效电容C,从而对MOA老化情况进行监测;并通过Matlab仿真方法研究了电网电压中含有谐波电压、频率波动及电压波动时对该算法的影响。结果表明:基于GA的MOA老化监测技术可较好地将计算泄漏电流值拟合逼近实际测量泄漏电流(标准差达到1.498%)。此外,由Matlab仿真结果可知,在电压频率波动、电压波动以及谐波电压的影响下,该算法求解参数k的最大误差为0.08%,C的最大误差为0.05%;故该算法对电网电压中的频率波动、电压波动以及谐波电压干扰的敏感度较小,提高了在线监测准确性。
【作者单位】： 南京信息工程大学中国气象局气溶胶与云降水重点开发实验室;南京信息工程大学大气物理学院;太仓市气象局;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)(2014CB441405) 国家自然科学基金(41075025)~~
【分类号】：TM862;TP18
【正文快照】： 0引言1金属氧化物避雷器(MOA)是电力系统中重要的过电压保护设备,为变压器、电缆线路等提供了安全可靠的操作环境。目前对MOA性能的研究仍——然是非常热门的课题。MOA的主要性能具有非线性特性,当感应到过电压时,其迅速进入低阻抗状态,将过电流泄放入地,并在泄放后迅速进入高

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本文编号：1179802