基于序列二次规划—免疫记忆鱼群算法的局放超声定位研究
本文选题:局部放电 切入点:超声定位 出处:《昆明理工大学》2017年硕士论文 论文类型:学位论文
【摘要】:电力设备的绝缘状况对整个电网系统的安全运行有着十分重要的影响,而局部放电是造成电力设备绝缘劣化的重要原因之一,因此,能准确快速地对电力设备内部的局部放电源进行检测和定位,从而降低电力设备出现绝缘故障的几率,对电网系统的安全稳定运行起着重要作用。时至今日,国内外学者已对局部放电定位做了大量的研究工作,提出了多种检测和定位方法,其中,超声定位法因为其抗电磁干扰能力能强,有较好的实用性,近年来在局放定位领域有着广泛的应用,得到了快速发展。人工鱼群算法(AFSA)是一种新型的群体智能优化算法,至2002年首次提出以来,它就被广泛应用在各个领域内,包括电力无功优化,经济预测模型优化和配电网故障定位等。本文首先介绍了局部放电的基础理论,如局部放电产生的原因及种类,进而分析了局部放电产生超声波的机理及超声波在电力设备中的传播规律,分析局部放电的超声定位原理,建立局部放电超声定位模型,为局部放电的超声定位提供理论依据。其次,对基本人工鱼群算法进行分析,针对其在优化过程后期收敛速度变慢,寻优精度较低的缺点,对其进行以下两点改进:(1)在每次迭代后生成新一代鱼群时引入免疫记忆特性和调节机制,使得新一代鱼群具有良好的全局搜索能力;(2)在AFSA算法加入序列二次规划算法(SQP),提高局部搜索能力,提出了序列二次规划-免疫记忆鱼群算法(SQP-IMAFSA)的混合优化算法,并验证其有效性和收敛性。再次,搭建局放超声定位实验平台,测出相关实验数据,将本文提出的SQP-IMAFSA算法应用于局放超声定位中来,通过实例和实验对其定位有效性进行分析。
[Abstract]:The insulation condition of power equipment has a very important influence on the safe operation of the whole power system, and partial discharge is one of the important reasons for the insulation deterioration of power equipment. It can accurately and quickly detect and locate the local discharge power supply inside the power equipment, thus reducing the probability of insulation failure of the power equipment, which plays an important role in the safe and stable operation of the power network system. Scholars at home and abroad have done a lot of research on partial discharge localization, and put forward a variety of detection and localization methods. Among them, ultrasonic localization method has good practicability because of its strong ability to resist electromagnetic interference. In recent years, AFSA (artificial Fish Swarm algorithm) is a new kind of swarm intelligence optimization algorithm, which has been widely used in various fields since it was first proposed in 2002. This paper first introduces the basic theory of partial discharge, such as the causes and types of partial discharge, including the optimization of power reactive power, the optimization of economic prediction model and the fault location of distribution network. Then, the mechanism of partial discharge producing ultrasonic wave and its propagation law in power equipment are analyzed, and the ultrasonic localization principle of partial discharge is analyzed, and the ultrasonic localization model of partial discharge is established. It provides a theoretical basis for ultrasonic location of partial discharge. Secondly, the basic artificial fish swarm algorithm is analyzed, aiming at the shortcomings of slow convergence speed and low precision in the later stage of optimization. The following two improvements: 1) introduce immune memory characteristics and regulatory mechanisms to generate a new generation of fish after each iteration. In order to improve the local search ability, the new generation of fish swarm has a good global search ability. A hybrid optimization algorithm, SQP-IMAFSA, is proposed to improve the local search ability by adding the sequential quadratic programming algorithm to the AFSA algorithm, which is called Sequential Quadratic programming and immune memory Fish Swarm algorithm (SQP-IMAFSA). And verify its validity and convergence. Thirdly, set up the experimental platform of partial discharge ultrasonic localization, measure the relevant experimental data, apply the SQP-IMAFSA algorithm proposed in this paper to partial discharge ultrasonic localization, and analyze its effectiveness through examples and experiments.
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP18;TM855
【参考文献】
相关期刊论文 前10条
1 刘化龙;胡钋;;序列二次规划-遗传算法及其在变压器局部放电超声定位中的应用[J];电网技术;2015年01期
2 刘化龙;胡钋;青志明;;基于混合遗传算法的变压器局部放电超声定位法[J];兰州理工大学学报;2014年06期
3 赵美玲;周根宝;;人工鱼群算法及其在多目标投资组合问题中的应用[J];内蒙古农业大学学报(自然科学版);2014年01期
4 马立新;陶鹏举;;文化粒子群算法在超声波定位中的应用[J];电测与仪表;2014年03期
5 徐鹏;刘文颖;赵子兰;李波;汪宁渤;;基于改进人工鱼群算法的含大规模风电电网无功优化[J];中国电力;2013年11期
6 刘伯颖;镡铁春;李世杰;王虹;;人工鱼群算法在约束优化问题中的应用[J];河北师范大学学报(自然科学版);2013年05期
7 李如琦;王宗耀;谢林峰;褚金胜;;种群优化人工鱼群算法在输电网扩展规划的应用[J];电力系统保护与控制;2010年23期
8 吕青;谢克明;杜永贵;;基于思维进化算法的变压器局部放电源定位新方法[J];太原理工大学学报;2010年02期
9 何健康;杨景岗;黎大健;梁永春;;运行中GIS局部放电超高频-超声波的联合检测[J];电力设备;2008年02期
10 程晓荣;张秋亮;王智慧;徐宏锐;;基于人工鱼群算法的配电网开关优化配置[J];华东电力;2008年01期
相关硕士学位论文 前5条
1 白晨;基于自适应粒子群算法的变压器局部放电超声定位技术[D];长沙理工大学;2014年
2 董自胜;电力变压器局部放电超声波定位的研究[D];华中科技大学;2011年
3 刘蓉;基于超声技术的变压器内部局部放电定位研究[D];陕西师范大学;2009年
4 石国春;关于序列二次规划(SQP)算法求解非线性规划问题的研究[D];兰州大学;2009年
5 吴治国;变压器局部放电超声波定位系统的研究[D];华中科技大学;2007年
,本文编号:1561936
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/1561936.html