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典型缺陷下油浸纸套管局部放电发展特性及缺陷识别研究

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第1 章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要研究内容

第2 章 油浸纸套管试验系统及局部放电特征提取

2.1 局部放电试验平台与方法

2.1.1 试验平台

2.1.2 加压方法

2.2 油浸纸套管设计原理

2.2.1 油浸纸套管结构

2.2.2 油浸纸套管电容芯子设计方法

2.3 基于局部放电图像的特征提取

2.3.1 图像预处理

2.3.2 纹理特征提取

2.4 本章小结

第3 章 典型缺陷下油浸纸套管局部放电发展特性研究

3.1 套管试验模型制备

3.2 金属微粒缺陷下套管局部放电发展过程研究

3.2.1 试验过程

3.2.2 局部放电发展趋势分析

3.2.3 局部放电发展过程分析

3.2.4 局部放电过程的特征提取

3.3 尖端缺陷下套管局部放电发展过程研究

3.3.1 试验过程

3.3.2 局部放电发展趋势分析

3.3.3 局部放电发展过程分析

3.3.4 局部放电过程的特征提取

3.4 气隙缺陷下套管局部放电发展过程研究

3.4.1 试验过程

3.4.2 局部放电发展趋势分析

3.4.3 局部放电发展过程分析

3.4.4 局部放电过程的特征提取

3.5 毛刺缺陷下套管局部放电发展过程研究

3.5.1 试验过程

3.5.2 局部放电发展趋势分析

3.5.3 局部放电发展过程分析

3.5.4 局部放电过程的特征提取

3.6 不同缺陷局部放电过程对比分析

3.7 本章小结

第4 章 基于图像纹理特征的油浸纸套管缺陷识别研究

4.1 纹理特征空间构建

4.2 基于核主成分分析的特征降维

4.3 油浸纸套管缺陷识别模型的建立

4.3.1 支持向量机基本原理

4.3.2 多分类支持向量机模型设计

4.3.3 核函数选取及参数寻优

4.3.4 油浸纸套管缺陷识别流程

4.4 油浸纸套管缺陷识别结果与分析

4.5 本章小结

结论

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果

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摘要

近年来,随着特高压网络建设规模的持续扩大,投入使用的油浸纸套管数量进一步增多,加之其长期处于较为恶劣的运行工况下,导致套管故障频发,已经对变压器甚至供电系统的可靠运行造成了巨大影响。经相关人员调查发现,因套管主绝缘制造工艺不良(如导电杂质、铝箔边缘裁剪不齐、气隙、干燥浸渍不充分、导管表面毛刺等)而引起的局部放电是导致套管发生故障的主要原因之一。目前对此进行研究,一是对发生故障的实物套管进行简单的原因查找,另一方面是采用典型的电极结构对油浸纸板进行局部放电研究,与单一油浸纸板结构不同,套管主绝缘由多层绝缘纸和铝箔交替绕制在导管上而成,由于结构差异的存在,将导致局部放电特性不同,现有的研究成果不一定完全适用于套管。因此需进一步开展考虑套管主绝缘实际结构的局部放电研究,为套管绝缘状态的诊断与评估提供参考依据。  本文基于油浸纸套管设计原理,从结构相似和材料相同等角度出发,设计并制备4种缺陷模型,针对每种缺陷模型开展局部放电试验,根据表征参量(放电功率、平均放电量、最大放电量)对放电过程进行划分,同时分析不同放电阶段的谱图形貌特征及其演变规律,并采用纹理特征提取方法提取每种缺陷的谱图特征,分析不同放电阶段特征的变化规律,选取其中具有单调变化趋势的特征量,用于表征缺陷的局部放电发展过程,同时为评估局部放电严重程度提供参考依据。此外,本文还开展了基于图像纹理特征和多分类支持向量机的套管缺陷识别研究,主要内容包括构建纹理特征空间、利用核主成分分析法(KPCA)进行特征空间降维、设计多分类支持向量机模型以及核函数的选取与参数寻优,并对降维前后的识别结果进行了比较分析。  研究结果表明:(1)对于金属微粒缺陷,根据放电功率和平均放电量的变化趋势,将其放电过程划分为放电起始阶段、放电发展阶段以及放电严重阶段,基于灰度共生矩阵提取的角二阶矩、相关性、对比度及熵,可作为表征放电过程和评估放电严重程度的参考依据;(2)对于尖端缺陷,根据最大放电量和放电功率的变化趋势,将其放电过程划分为放电起始阶段、放电发展阶段、放电稳定阶段及放电危险阶段,通过局部二值模式提取的均值、熵、能量及方差,可作为表征放电过程的特征量,同时可作为评估放电严重程度的参考依据;(3)对于气隙缺陷,依据最大放电量和平均放电量的变化趋势,将其放电过程划分为放电起始阶段、放电发展阶段及放电严重阶段,基于Tamura纹理特征提取的粗糙度和对比度能较好的表征其放电过程,同时可为评估放电严重程度提供参考依据;(4)对于毛刺缺陷,根据放电功率、平均放电量以及最大放电量的变化趋势,将其放电过程划分为放电起始阶段、放电发展阶段和放电严重阶段,通过灰度梯度共生矩阵提取的大梯度优势、梯度标准差、逆差矩和惯性,可为放电过程表征以及放电严重程度评估提供参考依据;(5)基于图像纹理特征和设计的多分类支持向量机模型对油浸纸套管进行缺陷类型识别是可行的,并取得了良好的识别效果,且经过KPCA降维后的特征量仍具有较高的识别率,表明降维后的特征空间能较好的表征原始特征空间。

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