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GIS绝缘在线监测与故障诊断系统研究

发布时间:2017-09-21 11:26

  本文关键词:GIS绝缘在线监测与故障诊断系统研究


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【摘要】:GIS设备在城市供电、煤炭矿石开采、冶金等领域广泛应用,,GIS一旦出现故障将会带来巨大经济损失,保证GIS安全无故障运行意义重大。对于工作中的GIS设备,可通过UHF传感器对绝缘缺陷产生的局部放电信号进行采集,上传数据到监控诊断系统,实现故障的在线监测与诊断。 本文在分析局部放电产生机理及发展历程基础上对超高频电磁波在GIS内传播特性与衰减特性进行了理论分析,并利用电磁场仿真软件XFDTD对局部放电信号在GIS腔体内的传播特性与衰减特性进行仿真分析。 针对超高频局部放电信号接收问题,设计了阿基米德平面螺旋天线。根据局部放电超高频频段参数设计阿基米德螺旋天线几何尺寸、巴伦结构,利用三维电磁仿真软件ANSOFT HFSS13.0仿真结果表明该天线设计合理、满足工程设计要求。 在故障诊断系统中,获得无干扰的原始信号尤其重要,现场信号采集时不可避免的会引入各种干扰,可采用硬件滤波与小波分析相结合的方式进行滤波消噪处理。硬件滤波电路可以消除规则的频率成分简单的干扰,但无法消除混杂在局部放电信号中的背景白噪声干扰;小波分析在时域、频域具有多分辨率特性,利用小波软阈值滤波算法在白噪声处理中可取得显著效果。 GIS所有故障中绝缘故障占主要部分,针对五种绝缘缺陷激发的局部放电脉冲信号进行时域特征参数提取,利用提取的样本数据训练BP神经网络,实现放电类型识别,预测可能发生的故障,合理安排检修计划,保证GIS安全运行。
【关键词】:GIS 阿基米德螺旋天线 小波分析 特征参数 BP神经网络
【学位授予单位】:沈阳工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM595
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 第1章 绪论8-14
  • 1.1 课题研究的背景及意义8-10
  • 1.2 GIS 局部放电检测方法10-11
  • 1.3 GIS 超高频法国内外研究现状11-12
  • 1.4 本文主要研究内容12-14
  • 第2章 GIS 局部放电信号传播特性分析及仿真验证14-25
  • 2.1 GIS 内绝缘缺陷发展历程14
  • 2.2 GIS 内局部放电信号传播特性理论分析14-17
  • 2.3 GIS 内部局部放电信号衰减分析17-19
  • 2.3.1 金属导体与传播模式产生的损耗17-18
  • 2.3.2 波阻抗不连续点处损耗18-19
  • 2.4 GIS 内局部放电信号仿真分析19-23
  • 2.4.1 基于 FDTD 算法的电磁场公式推导19-21
  • 2.4.2 GIS 仿真模型21
  • 2.4.3 仿真激励源设置21-22
  • 2.4.4 仿真结果分析22-23
  • 2.5 小结23-25
  • 第3章 UHF 传感器设计25-38
  • 3.1 阿基米德平面螺旋天线设计26-32
  • 3.1.1 天线系统设计要求26
  • 3.1.2 阿基米德螺旋天线工作原理及技术参数26-28
  • 3.1.3 阿基米德螺旋天线反射腔、巴伦设计28-31
  • 3.1.4 阿基米德螺旋天线仿真模型与仿真结果分析31-32
  • 3.2 UHF 传感器硬件电路设计32-36
  • 3.2.1 前置放大电路33
  • 3.2.2 带通滤波电路33-34
  • 3.2.3 包络检波电路34-36
  • 3.2.4 电源电路设计36
  • 3.3 小结36-38
  • 第4章 局部放电信号的小波分析去噪38-49
  • 4.1 小波消噪原理38-42
  • 4.1.1 小波分析原理38-40
  • 4.1.2 消噪中常用小波40-42
  • 4.1.3 小波变换与傅立叶变换的比较42
  • 4.2 小波变换在局部放电信号白噪声处理中的应用42-48
  • 4.2.1 GIS 局部放电信号等效数学模型42-43
  • 4.2.2 局部放电信号中的干扰源43-44
  • 4.2.3 小波滤波算法及滤波效果分析44-48
  • 4.3 小结48-49
  • 第5章 GIS 绝缘在线故障诊断系统设计49-58
  • 5.1 GIS 局部放电信号特征参数提取方法研究49-50
  • 5.1.1 基于时间分析模式的局部放电特征参数提取法49-50
  • 5.1.2 基于局部放电相位模式的特征参数提取法50
  • 5.2 GIS 局部放电信号特征参数提取50-53
  • 5.2.1 定义局部放电脉冲时域特征参数50-52
  • 5.2.2 五种局部放电信号特征参数提取52-53
  • 5.3 基于 BP 神经网络的局部放电模式识别技术53-57
  • 5.3.1 BP 神经网络介绍53-54
  • 5.3.2 BP 神经网络训练过程54-55
  • 5.3.3 局部放电类型识别结果分析55-57
  • 5.4 小结57-58
  • 第6章 结论58-59
  • 参考文献59-62
  • 在学研究成果62-63
  • 致谢63

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 史保壮,杨莉,王红斌,周良才;总线式变电站绝缘在线监测系统的研究[J];电网技术;2001年04期

2 金立军,刘卫东,钱家骊;高压开关设备智能化发展综述[J];电网技术;2002年01期

3 汪l

本文编号:894261


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