GIS局部放电超高频信号传播特性和模式识别的研究

摘要

气体绝缘开关设备(Gas Insulated Switchgear,GIS)以其可靠性高、占地面积小等优点,在电力系统中得到广泛的应用。对GIS进行局部放电检测可以有效的了解设备的绝缘状况,及时发现绝缘隐患。超高频检测技术特别适合于具有类似波导结构的GIS设备,通过检测GIS内部局部放电激发的超高频电磁波,实现局部放电的检测和定位。
　　 为了更好的了解局部放电超高频信号在GIS中的传播和衰减特性,便于实现现场UHF局部放电检测传感器的合理布局,利用基于时域有限差分法的xFDTD仿真软件对GIS同轴波导结构中超高频电磁波进行了定量分析。本文以探针50ns内接收的能量变化为依据,通过xFDTD建立了GIS直腔体、绝缘子、L型结构的模型,改变局部放电源的位置、宽度和幅值、放电源与接收点的相对角度,研究了UHF信号在GIS中传播和衰减的一般规律:经过L型结构后能量衰减4.79dB;信号经过相对介电常数εr=4.6的绝缘子时,能量衰减5.50dB。
　　 本文基于UHF信号在GIS内部传播特性和干扰噪声分布,根据超高频天线的性能要求,设计了平面等角螺旋天线的参数,仿真结果表明:在所需带宽内,传感器具有良好的增益和方向性。
　　 本文构造了四种典型的GIS局部放电模型,用建立的超高频检测系统可以有效的检测GIS各种典型局部放电,并提取了每种模型的放电谱图。不同的局放模型及其放电谱图有可分性,提取其统计算子为模式识别奠定了基础。
　　 本文采用人工神经网络对局部放电类型进行模式识别。为了改善BPNN容易陷入局部最小,甚至不收敛的缺点,提高识别的可靠性和准确性,本文将TNFIN应用于局部放电超高频模式识别,首先根据输入输出模式确定网络结构,然后在误差最小化的前提下,利用变量梯度法和LMS算法确定网络参数。对四种典型局放类型的识别结果表明TNFIN在收敛速度方面明显优于BP神经网络,而且具有较高的识别率和较强的泛化能力。

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 引言

1.2 GIS内部故障类型

1.3 GIS局部放电检测技术研究现状

1.3.1 非电检测法

1.3.2 电气检测法

1.3.3 GIS局部放电的主要检测方法比较

1.4 GIS局部放电模式识别技术研究现状

1.4.1 放电模式构造

1.4.2 表征局部放电的特征参数

1.4.3 局部放电模式识别分类决策

1.5 本文主要研究内容

第2章 GIS内部局部放电超高频电磁波传播特性仿真研究

2.1 引言

2.2 GIS局部放电激发的电磁波及其传输特性

2.2.1 GIS局部放电激发的电磁波

2.2.2 时域有限差分法

2.3 电磁波传播特性仿真分析

2.3.1 接收距离对UHF信号的影响

2.3.2 角度对UHF信号的影响

2.3.3 放电脉冲宽度与激励电磁波信号的关系

2.3.4 脉冲幅值影响

2.3.5 腔体尺寸的影响

2.3.6 L型结构对信号的影响

2.3.7 绝缘子的衰减作用

2.5 本章小结

第3章 GIS典型局部局放模型超高频放电特征分析

3.1 超高频天线

3.1.1 工作原理

3.1.2 超高频天线的性能要求

3.1.3 天线类型及其参数的选择

3.1.4 天线性能参数

3.2 抗干扰措施

3.3 GIS局部放电测量系统

3.3.1 实验测量系统

3.3.2 实验前准备工作

3.4 典型局部放电模型超高频放电特性分析

3.4.1 悬浮电位体

3.4.2 绝缘子表面固定金属微粒

3.4.3 高压母线尖刺

3.4.4 自由金属微粒

3.5 本章小结

第4章 超高频局部放电模式识别的研究

4.1 引言

4.2 模式识别系统

4.2.1 BP神经网络模型与特点

4.2.2 模糊神经网络

4.2.3 识别能力比较

4.3 实例1

4.3.1 情况简介

4.3.2 超高频法检测及识别

4.3.3 气室解体结果

4.4 实例2

4.4.1 情况简介

4.4.2 超高频检测及识别

4.4.3 气室解体结果

4.5 小结

第5章 结论及展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间的研究成果

学位论文评阅及答辩情况表