接地网故障特征提取与融合诊断方法

发布时间：2017-10-04 23:33

  本文关键词：接地网故障特征提取与融合诊断方法

  更多相关文章： 接地网 故障诊断 信息融合 神经网络 小波包分解 证据理论 直流激励 高频激励

【摘要】：接地网是保障电力系统安全可靠运行和确保工作人员人身安全的重要装置。地网导体长时间掩埋在地下,受到土壤腐蚀和泄流电流的电动力作用,易发生腐蚀甚至断裂,可能引发事故并带来巨大的经济损失。通常对地网的检测方法采用的是大面积开挖的方法,这种方法具有盲目性、工作量大和速度慢等缺点,因此研究接地网的故障诊断方法具有重要意义。本文以接地网故障诊断为研究对象,对接地网仿真模型建立、基于直流测试的地网故障诊断、基于高频测试的地网故障特征提取与识别以及基于信息融合的接地网故障诊断方法进行了较深入的研究。在直流激励的作用下,将接地网看成线性电阻网络,以地网的可及节点电压为故障特征向量,将其作为RBF神经网络的训练样本,进行神经网络训练,利用训练之后的RBF神经网络进行故障定位。同时,针对地网故障时可及节点少而导致的故障信息量少的问题,建立了高频激励下的地网模型,以弥补地网可及节点数目有限而导致的故障特征信息缺乏。在此基础上利用小波包分解对可及节点的电压信号进行特征提取,再结合基于RBF神经网络的故障诊断方法实现对地网进行诊断。为进一步提高接地网故障诊断准确性,提出了基于D-S证据理论的接地网故障融合诊断方法,该方法将地网在直流激励、高频激励下的诊断结果作为证据来源,再利用证据理论进行决策融合得到最终的诊断结果,实现了两种诊断方法融合。仿真结果表明,基于证据理论的地网融合诊断的准确率较之单一的诊断方法而言,得到了显著的提高。
【关键词】：接地网 故障诊断 信息融合 神经网络 小波包分解 证据理论 直流激励 高频激励
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM862
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 接地的基本概念11
• 1.2 选题背景及意义11-12
• 1.3 国内外研究现状及其分析12-15
• 1.4 本文的主要工作15-17
• 第2章 接地网建模与仿真17-25
• 2.1 引言17
• 2.2 ATPDraw仿真软件17-19
• 2.2.1 仿真软件简介17-18
• 2.2.2 仿真流程18-19
• 2.3 直流激励下的接地网仿真模型19-21
• 2.3.1 模型的假设条件19-20
• 2.3.2 仿真模型的构建20-21
• 2.4 高频激励下的接地网仿真模型21-24
• 2.4.1 地网高频特性计算模型21-22
• 2.4.2 仿真模型的构建22-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第3章 基于直流测试的接地网故障诊断25-39
• 3.1 引言25
• 3.2 基于电网络理论的地网诊断原理25-30
• 3.2.1 基本思想25-27
• 3.2.2 故障诊断方程27-28
• 3.2.3 故障诊断数学模型28-30
• 3.3 基于RBF神经网络的地网诊断30-36
• 3.3.1 RBF网络模型31-32
• 3.3.2 故障诊断步骤32-33
• 3.3.3 仿真计算33-36
• 3.4 地网诊断的影响因素分析36-38
• 3.5 本章小结38-39
• 第4章 基于高频测试的接地网故障特征提取与识别39-51
• 4.1 引言39
• 4.2 特征提取方法概述39-40
• 4.3 小波分析与小波包分解40-45
• 4.3.1 多分辨率及Mallat算法40-42
• 4.3.2 小波包的定义42-44
• 4.3.3 小波包算法44
• 4.3.4 小波包能量特征向量构建44-45
• 4.4 基于小波包分解的地网诊断45-50
• 4.4.1 诊断原理45
• 4.4.2 诊断步骤45-46
• 4.4.3 诊断实例与分析46-50
• 4.5 本章小结50-51
• 第5章 基于证据理论的接地网故障诊断51-63
• 5.1 引言51
• 5.2 信息融合的基础知识51-56
• 5.2.1 基本概念51-54
• 5.2.2 信息融合方法54-55
• 5.2.3 信息融合的关键技术55-56
• 5.3 融合诊断原理56-59
• 5.3.1 D-S证据理论56-58
• 5.3.2 故障诊断模型58-59
• 5.4 融合诊断算法59-62
• 5.4.1 诊断步骤59-60
• 5.4.2 仿真计算与结果分析60-62
• 5.5 本章小结62-63
• 结论与展望63-65
• 参考文献65-69
• 致谢69-70
• 附录A（攻读学位期间发表的学术论文目录）70-71
• 附录B（攻读学位期间参加的科研工作)71

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