电力设备局部放电声光联合检测系统及方法

目录

声明

第一章绪论

1.1 引言

1.2 电力设备局部放电检测方法的研究现状

1.2.1 电力设备局部放电超声波检测法

1.2.2 电力设备局部放电紫外检测法

1.2.3 电力设备局部放电其他检测法

1.2.4 电力设备局部放电联合检测方法

1.3 电力设备局部放电的模式识别研究

1.4 本文主要工作

第二章电力设备局部放电声光联合检测原理

2.1 局部放电产生机理

2.2 电力设备局部放电超声传感检测原理及特点

2.3 电力设备局部放电紫外传感检测原理及特点

2.4 电力设备局部放电声光联合检测法及系统方案

2.5 本章小结

第三章电力设备局部放电声光联合检测系统设计与实现

3.1 系统硬件设计

3.1.1 传感器选型

3.1.2 声光传感信号驱动

3.1.3 STM32主控模块

3.2 系统软件设计

3.2.1 超声信号高速采集

3.2.2 基于脉冲捕获的紫外信号采集

3.2.3 声光信号融合处理

3.2.4 实时存储、显示及预警

3.2.5 系统交互界面设计

3.3 局部放电声光联合检测系统实物图

3.4 本章小结

第四章电力设备局部放电信号的特征工程

4.1 电力设备局部放电信号的数据预处理

4.1.1 异常值检测与清洗

4.1.2 数据去噪

4.1.3 数据标准化

4.2 电力设备局部放电信号的特征提取

4.2.1 时域特征

4.2.2 频域特征

4.2.3 小波特征

4.2.4 倒频域特征

4.2.5 自回归模型参数特征

4.3 电力设备局部放电信号的特征选择及多视角表示

4.3.1 特征选择

4.3.2 多视角表示

4.4 本章小结

第五章基于集成学习的电力设备局部放电故障状态识别

5.1 集成学习算法

5.1.1 机器学习元算法

5.1.2 模型融合

5.2 电力设备局部放电故障状态识别的集成学习模型

5.2.1 两阶段Stacking-Bagging集成学习模型构建

5.2.2 随机搜索法的参数选择

5.3 本章小结

第六章现场应用及结果分析

6.1.1 现场测试环境

6.1.2 现场信号采集测试

6.1.3 电力设备局部放电故障状态数据库构建

6.2 模型性能评价指标

6.3 两种场景下的局部放电故障状态识别

6.3.1 高压电缆的局部放电故障状态识别

6.3.2 变压器的局部放电故障状态识别

6.4 模型稳定性分析

6.5 本章小结

第七章总结与展望

7.1 全文总结

7.2 后续展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果