电容器故障在线监测及剩余寿命预测系统设计

摘要

电容器作为电力系统重要的无功电源，其实际工作状态会严重影响电网内的无功功率平衡。但由于电网内电容器分布广泛，工作环境复杂，导致电容器故障频发，而且实际工作寿命与理论工作寿命差别很大，这就对电网的安全运行和供电可靠性造成了巨大的影响。然而目前电容器的故障检测手段依然采用定期脱网断电检测方法，这种方法既不能反应电容器的实际工作状态，又会造成大量资源浪费，最严重的是会造成线路的停运。针对这一现状，本文选择电容器运行故障与剩余寿命在线监测作为研究内容。
　　本文首先在深入分析目前电容性设备故障诊断和剩余寿命预测手段的基础上，结合国家标准中对电容器运行状态的规定，给出了明确的的电容器故障在线监测方法，并利用BP神经网络设计出基于电容值特征的电容器寿命预测方案；然后参照国标中对电容器电容值的规定及电容值影响寿命的相关数据利用MATLAB神经网络工具箱进行分析研究，得到了基于电容值特征的电容器剩余寿命预测曲线；之后选用TMS320F28335芯片作为控制器对系统进行了软硬件设计；设计完成后，在实验室环境下，对所设计的电容器故障在线监测及剩余寿命预测系统进行了系统主要模块的调试检测，测试结果也验证了本文设计的电容器故障在线监测及剩余寿命预测系统的可行性。

目录

声明

1 绪 论

1.1 课题研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3 电气设备的故障规律

1.4 本文主要研究内容

2 电容器故障监测及剩余寿命预测理论与方法

2.1 电容器失效原因分析

2.2 电容器寿命预测方法

2.3 本章小结

3 基于BP神经网络的电容器剩余寿命预测

3.1 BP神经网络结构

3.2 BP神经网络算法

3.3 MATLAB神经网络工具箱

3.4 寿命预测网络结构设计

3.5 寿命预测网络程序设计

3.6 电容器剩余寿命预测结果分析

3.7 本章小结

4 电容器故障监测及寿命预测系统软硬件设计

4.1 系统硬件设计

4.2 电容器寿命预测系统软件设计

4.3 本章小结

5 系统性能测试

5.1 实验平台的搭建

5.2 采样单元性能测试

5.3 过电压故障在线监测性能测试

5.4 电容器剩余寿命显示及预警性能测试

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

作者从事科学研究和学习经历简介

攻读学位期间主要学术成果