基于FPN的输电线路绝缘子运行状态诊断策略
发布时间:2022-10-19 15:23
输电线路绝缘子的污秽闪络是影响电网运行的重大隐患之一,受各地区气象条件、地理环境和周边工业污染物的影响,绝缘子的污闪事故频繁发生,因此对于其污闪机理与放电模型的分析仍有待研究。本文在对分析现有诊断技术后,将人工智能理论、模糊理论、Petri网和神经网络理论融合为可以反映绝缘子工作状态的智能推理架构,构建了一个全面推理其工作状态的智能诊断系统,通过输入相关特征量,运用经优化的模糊Petri网(FPN)来决策其污秽状态和闪络概率。由于闪络事故与绝缘子表面的泄漏电流密切相关,因此本文在传统Rogowski线圈基础上进行了改进,设计了具有实时远程监测、故障定位和闪络跳闸保护功能的泄漏电流监测方案。通过对所监测的电流特性进行分析与计量,将电特征量与非电特征量运用FPN推理规则来描述它们之间的复杂关系。在复杂节点推理上,本文运用改进的神经网络学习算法对网络各层权值进行自适应学习和改进,使得诊断系统能够对已学习的样本知识更新现有的知识库,从而实现对绝缘子污秽度以及闪络状态进行符合实际的精准预测。最后,使用实际测得的实验数据进行算例分析,仿真实验表明提出的智能诊断方法能够有效地推理出绝缘子污秽度,并能...
【文章页数】:72 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 引言
1.1 课题研究背景和意义
1.2 绝缘子的安全运行概述
1.3 绝缘子运行状态诊断技术的研究现状
1.3.1 输电线路绝缘子的离线监测法
1.3.2 输电线路绝缘子的在线监测法
1.4 智能诊断技术的发展
1.5 本文主要工作
第2章 绝缘子闪络的形成及其模型
2.1 绝缘子闪络的形成原因概述
2.1.1 引起绝缘子闪络的外部特征
2.1.2 引起绝缘子闪络的内部特征
2.2 绝缘子闪络的放电机理
2.3 绝缘子污闪的数学模型
2.3.1 绝缘子的污闪过程
2.3.2 绝缘子的直流污闪模型
2.3.3 绝缘子的交流污闪模型
2.4 本章小结
第3章 特征量选取及泄漏电流监测
3.1 影响绝缘子污秽度的特征量
3.2 泄漏电流特征量
3.3 改进的绝缘子泄漏电流监测系统
3.3.1 泄漏电流信号的监测原理
3.3.2 基于Rogowski线圈的泄漏电流监测方案
3.4 本章小结
第4章 基于FPN的诊断策略
4.1 Petri网络理论概述
4.2 模糊Petri网络的表示与推理规则
4.2.1 模糊Petri网络的表示
4.2.2 模糊Petri网络的推理规则
4.3 基于模糊神经Petri网的故障诊断系统
4.3.1 故障诊断推理结构
4.3.2 基于神经网络的权值推理算法
4.3.3 神经网络推理结构
4.3.4 学习算法的优化
4.4 本章小结
第5章 绝缘子的运行状态评估策略
5.1 特征量的模糊化表达
5.1.1 绝缘子浸湿及憎水性
5.1.2 大气质量指数及污秽度
5.2 绝缘子闪络的判据
5.3 绝缘子运行状态诊断系统诊断算例
5.3.1 FPN对绝缘子污秽度的推理
5.3.2 FPN对绝缘子闪络情况的推理
5.4 本章小结
第6章 总结与展望
致谢
附录:攻读硕士学位期间的研究成果
参考文献
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于卷积神经网络SAR图像仿真参数预测[J]. 银玉琳,黄山. 电光与控制. 2018(08)
[2]交流输电线路劣化瓷质绝缘子自动检测技术研究[J]. 刘晓伟,王力农,王军华,李小春. 电测与仪表. 2016(11)
[3]超高压架空线绝缘子检测机器人的智能控制设计[J]. 张雪峰,罗浩,郑雷,杨哲印,夏奕凤. 电气应用. 2015(22)
[4]一种基于模糊故障Petri网的三相异步电动机故障分析方法[J]. 程学珍,王程,于永进,伊利峰,陈强. 电工技术学报. 2015(17)
[5]架空输电线路绝缘子检测机器人的设计与研究[J]. 张林华,池艳东. 电子设计工程. 2015(16)
[6]一种新型悬垂绝缘子检测机器人机构设计[J]. 何磊,王洪光,刘爱华,王林. 智能系统学报. 2015(04)
[7]利用电气量和时序信息的改进Petri网故障诊断模型[J]. 钟锦源,张岩,文福拴,杨明,张小易,朱海兵. 电力系统自动化. 2015(11)
[8]新型高压输电线路绝缘子检测机器人研发方案[J]. 汪晓,陈垚,单军,余祥勇,丁勇,刘志林. 电力建设. 2015(06)
[9]Rogowski线圈电流互感器中的高精度数字积分器技术研究[J]. 宋涛. 高电压技术. 2015(01)
[10]基于BP网络算法优化模糊Petri网的电力变压器故障诊断[J]. 公茂法,张言攀,柳岩妮,王志文,刘丽娟. 电力系统保护与控制. 2015(03)
博士论文
[1]基于神经网络的多模型自适应控制方法研究[D]. 贾超.北京科技大学 2017
[2]基于Petri网的多组合设备最优调度与控制[D]. 阳罚军.广东工业大学 2016
[3]基于深度神经网络的文本表示及其应用[D]. 户保田.哈尔滨工业大学 2016
[4]基于复杂自适应Petri网的棉纺生产预报模型及其优化[D]. 王军.东华大学 2016
[5]基于航拍图像的绝缘子识别与状态检测方法研究[D]. 阳武.华北电力大学(北京) 2016
[6]输电线路复合绝缘子可见光图像检测技术研究[D]. 梅欣.武汉大学 2014
硕士论文
[1]基于图像处理的接触网绝缘子识别与破损检测[D]. 苗向鹏.西南交通大学 2017
[2]基于图像处理的接触网绝缘子裂纹和定位支座检测[D]. 杨辉金.西南交通大学 2017
[3]±660kV直流耐张绝缘子零值检测机器人的研究与应用[D]. 刘海峰.华北电力大学 2017
[4]瓷绝缘子振动声学检测方法研究及应用[D]. 张广兴.华北电力大学 2017
[5]基于改进petri网算法的电网故障诊断研究[D]. 仇大伟.天津理工大学 2017
[6]基于人工神经网络的动态系统仿真模型和算法研究[D]. 陈元琳.大庆石油学院 2006
本文编号:3693616
【文章页数】:72 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 引言
1.1 课题研究背景和意义
1.2 绝缘子的安全运行概述
1.3 绝缘子运行状态诊断技术的研究现状
1.3.1 输电线路绝缘子的离线监测法
1.3.2 输电线路绝缘子的在线监测法
1.4 智能诊断技术的发展
1.5 本文主要工作
第2章 绝缘子闪络的形成及其模型
2.1 绝缘子闪络的形成原因概述
2.1.1 引起绝缘子闪络的外部特征
2.1.2 引起绝缘子闪络的内部特征
2.2 绝缘子闪络的放电机理
2.3 绝缘子污闪的数学模型
2.3.1 绝缘子的污闪过程
2.3.2 绝缘子的直流污闪模型
2.3.3 绝缘子的交流污闪模型
2.4 本章小结
第3章 特征量选取及泄漏电流监测
3.1 影响绝缘子污秽度的特征量
3.2 泄漏电流特征量
3.3 改进的绝缘子泄漏电流监测系统
3.3.1 泄漏电流信号的监测原理
3.3.2 基于Rogowski线圈的泄漏电流监测方案
3.4 本章小结
第4章 基于FPN的诊断策略
4.1 Petri网络理论概述
4.2 模糊Petri网络的表示与推理规则
4.2.1 模糊Petri网络的表示
4.2.2 模糊Petri网络的推理规则
4.3 基于模糊神经Petri网的故障诊断系统
4.3.1 故障诊断推理结构
4.3.2 基于神经网络的权值推理算法
4.3.3 神经网络推理结构
4.3.4 学习算法的优化
4.4 本章小结
第5章 绝缘子的运行状态评估策略
5.1 特征量的模糊化表达
5.1.1 绝缘子浸湿及憎水性
5.1.2 大气质量指数及污秽度
5.2 绝缘子闪络的判据
5.3 绝缘子运行状态诊断系统诊断算例
5.3.1 FPN对绝缘子污秽度的推理
5.3.2 FPN对绝缘子闪络情况的推理
5.4 本章小结
第6章 总结与展望
致谢
附录:攻读硕士学位期间的研究成果
参考文献
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于卷积神经网络SAR图像仿真参数预测[J]. 银玉琳,黄山. 电光与控制. 2018(08)
[2]交流输电线路劣化瓷质绝缘子自动检测技术研究[J]. 刘晓伟,王力农,王军华,李小春. 电测与仪表. 2016(11)
[3]超高压架空线绝缘子检测机器人的智能控制设计[J]. 张雪峰,罗浩,郑雷,杨哲印,夏奕凤. 电气应用. 2015(22)
[4]一种基于模糊故障Petri网的三相异步电动机故障分析方法[J]. 程学珍,王程,于永进,伊利峰,陈强. 电工技术学报. 2015(17)
[5]架空输电线路绝缘子检测机器人的设计与研究[J]. 张林华,池艳东. 电子设计工程. 2015(16)
[6]一种新型悬垂绝缘子检测机器人机构设计[J]. 何磊,王洪光,刘爱华,王林. 智能系统学报. 2015(04)
[7]利用电气量和时序信息的改进Petri网故障诊断模型[J]. 钟锦源,张岩,文福拴,杨明,张小易,朱海兵. 电力系统自动化. 2015(11)
[8]新型高压输电线路绝缘子检测机器人研发方案[J]. 汪晓,陈垚,单军,余祥勇,丁勇,刘志林. 电力建设. 2015(06)
[9]Rogowski线圈电流互感器中的高精度数字积分器技术研究[J]. 宋涛. 高电压技术. 2015(01)
[10]基于BP网络算法优化模糊Petri网的电力变压器故障诊断[J]. 公茂法,张言攀,柳岩妮,王志文,刘丽娟. 电力系统保护与控制. 2015(03)
博士论文
[1]基于神经网络的多模型自适应控制方法研究[D]. 贾超.北京科技大学 2017
[2]基于Petri网的多组合设备最优调度与控制[D]. 阳罚军.广东工业大学 2016
[3]基于深度神经网络的文本表示及其应用[D]. 户保田.哈尔滨工业大学 2016
[4]基于复杂自适应Petri网的棉纺生产预报模型及其优化[D]. 王军.东华大学 2016
[5]基于航拍图像的绝缘子识别与状态检测方法研究[D]. 阳武.华北电力大学(北京) 2016
[6]输电线路复合绝缘子可见光图像检测技术研究[D]. 梅欣.武汉大学 2014
硕士论文
[1]基于图像处理的接触网绝缘子识别与破损检测[D]. 苗向鹏.西南交通大学 2017
[2]基于图像处理的接触网绝缘子裂纹和定位支座检测[D]. 杨辉金.西南交通大学 2017
[3]±660kV直流耐张绝缘子零值检测机器人的研究与应用[D]. 刘海峰.华北电力大学 2017
[4]瓷绝缘子振动声学检测方法研究及应用[D]. 张广兴.华北电力大学 2017
[5]基于改进petri网算法的电网故障诊断研究[D]. 仇大伟.天津理工大学 2017
[6]基于人工神经网络的动态系统仿真模型和算法研究[D]. 陈元琳.大庆石油学院 2006
本文编号:3693616
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/3693616.html
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