电力设备故障监测和预警系统的设计与实现

发布时间：2017-08-29 13:32

  本文关键词：电力设备故障监测和预警系统的设计与实现

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【摘要】：电力设备是智能电网中的核心部分,电力设备的正常与否直接影响着整个电力系统的安全与稳定。应用开发实用的电力设备故障监测和预警系统,是为了对电力设备进行预知性维修,使设备运行更安全、可靠。提高风险分析能力,变被动消缺为主动预防,加强电力设备维护技术。该系统以电力设备参数诊断为主,诊断依据参照《电力设备预防性试验规程》,综合分析数据库中的数据,并采用BP神经网络的智能诊断方法,判别设备的运行状态和故障,根据诊断结果给出预警信息。本文设计了B/S模式下基于WEB的电力设备故障监测和预警系统的总体架构,在MyEclipse平台上,选用JSP开发技术,使用MySQL数据库,设计了系统的逻辑架构和总体架构,实现了系统管理功能、设备信息管理功能和故障监测和预警功能。其中故障诊断功能以发电机为例,分析了发电机的结构和常见故障,详细分析了发电的振动故障和定子绕组短路等故障的电气特征,使用BP神经网络的方法实现了故障诊断的功能,诊断报告给出了故障类型、故障位置、严重程度和解决措施,本文详细阐述了其诊断流程和诊断算法。
【关键词】：电力设备 故障监测 预警系统 BP神经网络
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM507;TP277
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-13
• 1.1 课题研究的背景和意义9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.2.1 故障监测的研究9-10
• 1.2.2 故障诊断算法的研究10-12
• 1.3 本文主要工作及内容安排12-13
• 第2章 相关技术介绍13-19
• 2.1 软件实现模式13
• 2.1.1 开发模式13
• 2.1.2 开发环境13
• 2.2 关键技术分析13-17
• 2.2.1 SSH架构13-16
• 2.2.2 前端技术16
• 2.2.3 MVC架构16-17
• 2.3 MATLAB Builder JA技术17-18
• 2.4 本章小结18-19
• 第3章 电力设备故障监测和预警技术的研究19-30
• 3.1 故障诊断中用到的人工智能技术19-22
• 3.1.1 几种人工智能技术的比较19-20
• 3.1.2 BP神经网络算法20-22
• 3.2 发电机故障诊断模块22-29
• 3.2.1 发电机的结构和主要故障23
• 3.2.2 故障诊断参数信息23-24
• 3.2.3 故障诊断方法24-25
• 3.2.4 BP神经网络在发电机故障诊断中的具体应用25-28
• 3.2.5 BP神经网络在发电机转子绕组匝间短路故障诊断中的应用28-29
• 3.3 本章小结29-30
• 第4章 电力设备故障监测和预警系统的设计30-38
• 4.1 系统的总体设计30-31
• 4.1.1 系统逻辑架构30-31
• 4.1.2 系统功能架构31
• 4.2 系统功能模块设计31-34
• 4.2.1 系统管理模块设计31-32
• 4.2.2 设备信息管理模块设计32-33
• 4.2.3 设备故障监测和预警模块设计33-34
• 4.3 数据库设计34-38
• 4.3.1 数据库表关系图34-35
• 4.3.2 表结构说明35-38
• 第5章 电力设备故障监测和预警系统的实现38-41
• 5.1 系统开发环境38
• 5.2 数据管理界面38-39
• 5.3 设备故障监测模块界面39-40
• 5.4 故障诊断模块界面40
• 5.5 本章小结40-41
• 第6章 结论与展望41-42
• 参考文献42-45
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果45-46
• 致谢46

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本文编号：753557