大电流开关柜梅花触头热缺陷评估算法研究

发布时间：2020-12-24 02:18

　　为有效评估大电流开关柜梅花触头接触状态,避免发生严重热故障,需提高梅花触头热缺陷评估的灵敏度和准确性。因此,设计了一种长期评估梅花触头接触状态的算法用于热缺陷评估。首先,基于人工神经网络改进了传统的相对温差法,并根据正态分布统计修正了相对温差的计算结果。其次,基于改进的相对温差法设计了一种热缺陷评估算法。算法中相对温差的计算结果被划分为8个状态级别分别表征不同程度的状态。对存在异常的状态设计了"N+3"判断算法和"24 h密集评估"算法,用于判断梅花触头是否存在潜在的接触问题并排除算法中由计算误差导致的异常告警。最后,将热缺陷评估算法应用于实际开关柜运维验证了其有效性。算法可较准确地评估开关柜梅花触头的接触状态。 

【文章来源】：高压电器. 2020年11期 北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

人工神经网络结构图

利用该网络计算梅花触头位置理论正常状态应有的温升τ0。并以此温升代替相对温差法中对应点的温升τ2。结合反算得到的梅花触头实际温升τ1，可实现针对同一个梅花触头实际温升和理论正常状态应有温升的比较。改进算法的思路见图2，弥补了传统算法中的不足。1.2 改进算法修正

对理论温度和实测温度的差值进行统计学分析，以找到合理的修正值。在大电流开关柜长期温度监测系统[6]中采集24组数据，每组数据包含6个梅花触头反算温度，共144个梅花触头温度数据。与计算得到的理论温度数据进行差值运算，并对温差进行正态分布统计，结果见图3。从图3可以看出，正态分布的期望等于1.24，说明理论计算温度和实测温度之间的差值大概率等于期望值。因此在该研究中以1.24℃作为修正值。为验证修正效果，选取72组数据进行计算分析，A相上方梅花触头相对温差的计算结果见图4。其中出现了若干组负的计算值，这是因为人工神经网络计算存在一定误差。研究中监测的大电流开关柜为新投入运行的设备，梅花触头接触状态良好，因此假设梅花触头实测温度与理论温度一致，图4中出现的相对温差波动认为是文中计算模型带来的误差，为方便实际运维判断，将小于5%的相对温差视为合理误差，认为梅花触头处于正常接触状态。

【参考文献】：
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硕士论文
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本文编号：2934785