首页> 中文学位 >基于混沌理论的气体绝缘组合电器局部放电窄带去噪及识别研究
【6h】

基于混沌理论的气体绝缘组合电器局部放电窄带去噪及识别研究

代理获取

目录

封面

中文摘要

英文摘要

目录

1 绪 论

1.1 GIS局部放电监测及识别意义

1.2 GIS局部放电检测方法

1.3局部放电干扰抑制技术

1.4局部放电模式识别技术研究现状

1.5 本文主要研究内容

2 检测局部放电的外置平面螺旋天线设计

2.1传感器的参数指标

2.2天线加载方式

2.3外置平面螺旋天线的检测原理

2.4外置平面螺旋天线的参数特性

2.5本章小结

3 GIS局部放电监测中周期性窄带干扰的混沌抑制方法

3.1混沌振子系统的设计与分析

3.2Van-der混沌振子去除周期性窄带干扰的仿真研究

3.3 Van-der混沌振子去除实测信号中周期性窄带干扰的研究

3.4本章小结

4 基于混沌的GIS局部放电特征提取

4.1 混沌相空间重构理论

4.2 混沌特征参量的意义

4.3 局部放电混沌特征提取及模式识别方法

4.4 本章小结

5 基于信息融合的GIS局部放电识别研究

5.1 信息融合技术概述

5.2 DS证据理论概述

5.3 基于信息融合的GIS局部放电多特征模式识别

5.4 本章小结

6 结论和展望

6.1 结论

6.2 展望

致谢

参考文献

附录

展开▼

摘要

在我国经济飞速发展和城镇化建设大力推进的同时,城市用电负荷也急速增长,城市建设用地却日益紧张,气体绝缘组合电器(Gas Insulated Switchgear,简称 GIS)已逐渐成为现代城市供电变电站建设的首选设备。近年来,国内外很多GIS在长期运行过程中出现了严重的事故,其内部绝缘缺陷产生的局部放电(Partial Discharge,简称PD)是引发事故的重要因素之一。因此,为保证GIS的安全可靠运行,国内外对GIS PD在线监测技术开展了大量的研究。为使在线监测达到较理想的效果,需要能够准确地从GIS中采集到有效的PD信号;由于现场干扰较大,还需要进一步对采集的PD信号进行去噪处理;最后还要对故障类型进行诊断,为预防事故的发生奠定良好基础。
  本论文就GIS中PD信号的采集、处理以及故障类型的识别和诊断的原理和方法进行了研究,主要工作体现在以下几个方面:
  在分析国内外GIS局部放电检测研究成果基础上,对适用于GIS局部放电现场检测的外置超高频(UHF)传感检测技术进行了深入研究,成功研制了可用于GIS现场监测的矩形平面螺旋天线,采用矩形螺旋、蝶形加载、背腔结构优化等技术手段,既可使螺旋天线小型化,又能得到优良的驻波比特性。工作频带在1.0~1.3GHz,1.8~2.7GHz,2.85~3GHz,实测最大增益达到了11.7dB;在结构上,对矩形平面螺旋天线背面和侧面采用金属材料屏蔽封装设计,提高了天线的抗干扰能力。
  针对局部放电信号中窄带干扰的抑制问题,从非线性理论出发,基于Van-der混沌振子的运动特性,提出一种用Ven-der混沌振子对周期信号的敏感性,抑制局部放电信号中窄带干扰方法。重新定义了一种Floquet指数并对混沌振子的运动状态进行判别。由于Ven-der振子模型对白噪声和局部放电信号具有免疫力,该方法可以有效地估计局部放电信号中窄带干扰的幅值,保证去噪后局部放电信号具有较小的失真。仿真和实测PD信号去噪效果表明,联合使用混沌算法和小波分析算法能够很好去除局部放电信号中的窄带干扰和白噪干扰信号,为后续的模式识别奠定了基础。
  设计了四种GIS内部常见的典型绝缘缺陷模型,利用实验室研制的UHF检测系统检测四类绝缘缺陷不同电压等级下的PD信号,并根据得到实验数据分别构造UHF PD三维谱图。实验结果表明:不同绝缘缺陷PD放电特性差异明显且具有重复性,满足模式识别要求。
  提出了一种新的PD三维谱图混沌特征提取方法,通过对三维谱图不同相位下脉冲序列的混沌特性的深入分析研究,验证了不同相位下的局部放电具有混沌特性,提取了36个不同谱图相位下的最大Lyapunov指数特征。同时,结合SVM分类器的方法进行模式识别,取得了满意的识别效果,总体识别率均超过了85%,特别是对G类缺陷具有很强的识别能力,与统计特征识别法具有互补性。
  将DS证据理论对混沌特征识别方法和统计特征识别方法的融合决策诊断引入 GIS故障分析,以SVM分类器输出值经转换后直接作为识别框架上各命题的BPA,在解决了复杂的BPA构造问题的同时保证其赋值不失合理性。根据实际情况制定了融合决策诊断的3条判定规则并建立诊断系统,大幅提升了各类绝缘缺陷,特别是气隙类缺陷的识别准确性。多信息输入时将原本高维的输入特征降解为并行的低维特征,精简了诊断系统,更具实用性。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号