学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于脉冲电流法所测GIS局部放电信号的故障识别技术研究

作 者: 弓艳朋
导 师: 刘有为;高克利
学 校: 中国电力科学研究院
专 业: 高电压与绝缘技术
关键词: GIS 局部放电 统计算子 分形特征 BP网络 支持向量机
分类号: TM595
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 134次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
 

内容摘要


通过检测全封闭组合电器(gas-insulated substation,简称GIS)的局部放电,可以及时发现GIS内部缺陷,避免重大绝缘事故的发生。目前GIS的型式试验、出厂试验和现场交接试验都要求进行局部放电试验。根据检测到的局部放电信号识别出放电缺陷类型,对GIS的生产、运行和检修具有十分重要的意义。目前测量GIS局部放电的方法中,脉冲电流法是现行标准中规定的唯一定量测量方法,在GIS的型式试验、出厂试验和现场交接试验的局部放电测量中均采用脉冲电流法。测量到局部放电信号后,试验人员大多靠经验对放电缺陷进行分析判断,主观性大,识别效果也不好。虽然已有放电信号模式识别的大量研究,但是针对脉冲电流法测得的GIS局部放电信号模式识别的研究比较少。本文系统研究了脉冲电流法所测GIS放电信号的特征提取方法和模式识别器的设计,具体包括信号二维谱图的统计算子和灰度图的分形特征两种特征提取方法以及基于BP网络和基于支持向量机的两种模式识别器的设计。最后,将局部放电信号的两种特征和两种模式识别器进行交叉组合,得到四种GIS放电信号模式识别方案。为了检验四种方案的识别效果,本文在GIS故障仿真装置上,进行了GIS四种典型缺陷的局部放电试验,取得大量的试验数据。将试验数据分别按照四个模式识别方案进行处理。处理结果表明,采用灰度图的分形特征为输入量、支持向量机为模式识别器的识别方案,对于基于脉冲电流法所测的GIS局部放电信号具有输入特征量少、训练时间少、网络稳定性好以及识别准确率高的优点。

全文目录


摘要  2-3
Abstract  3-6
第一章 概述  6-15
  1.1 GIS局部放电检测意义  6-8
  1.2 GIS局部放电的原因和检测方法  8-9
    1.2.1 GIS局部放电的原因  8
    1.2.2 GIS局部放电的检测方法  8-9
  1.3 局部放电模式识别的研究现状  9-14
    1.3.1 局部放电数据模式的构造  10
    1.3.2 特征提取的研究现状  10-12
    1.3.3 模式识别器的研究现状  12-13
    1.3.4 基于脉冲电流法的GIS局部放电模式识别现状  13-14
  1.4 本文目标及主要工作  14-15
第二章 GIS局部放电试验与局部放电模式识别系统  15-24
  2.1 引言  15
  2.2 GIS局部放电试验系统以及缺陷真型仿真  15-20
    2.2.1 GIS局部放电试验系统  15-17
    2.2.2 GIS缺陷真型仿真  17-20
  2.3 GIS局部放电试验过程  20-21
  2.4 GIS局部放电模式识别系统  21-23
  2.5 本章小结  23-24
第三章 GIS局部放电二维谱图的统计算子特征  24-31
  3.1 引言  24
  3.2 二维谱图的构造  24-26
  3.3 二维谱图的统计算子  26-30
    3.3.1 φ-q、φ-n谱图的形状差异特征  26-28
    3.3.2 φ-q_(ave)谱图的轮廓差异特征  28-29
    3.3.3 统计算子计算结果  29-30
  3.4 本章小结  30-31
第四章 GIS局部放电灰度图像的分形特征  31-44
  4.1 引言  31
  4.2 φ-q-n曲面图和灰度图构造以及分析  31-35
    4.2.1 φ-q-n曲面图和灰度图的构造  31-32
    4.2.2 灰度图结果分析  32-35
  4.3 分形特征的提取  35-40
    4.3.1 分形概述  35
    4.3.2 分形维数  35-37
    4.3.3 基于盒计数法的分形维数计算方法  37-40
    4.3.4 分形集与子集  40
  4.4 典型故障的分形特征  40-43
  4.5 本章小结  43-44
第五章 GIS局部放电模式识别器设计以及应用  44-58
  5.1 引言  44
  5.2 支持向量机  44-49
  5.3 BP人工神经网络  49-50
  5.4 模式识别器设计以及结果分析  50-57
    5.4.1 基于BP网络的GIS局部放电模式识别器设计  50-51
    5.4.2 基于支持向量机的GIS局部放电模式识别器设计  51-54
    5.4.3 结果分析  54-57
      5.4.3.1 支持向量机训练结果分析  54-56
      5.4.3.2 测试结果分析  56-57
  5.5 本章小结  57-58
第六章 结论与展望  58-60
  6.1 结论  58
  6.2 展望  58-60
参考文献  60-64
致谢  64-65
攻读硕士学位期间发表的学术论文  65

相似论文

  1. 基于SVM的常压塔石脑油干点软测量建模研究,TE622.1
  2. 基于SVM的高速公路路面浅层病害的自动检测算法研究,U418.6
  3. 基于PCA-SVM的液体火箭发动机试验台故障诊断算法研究,V433.9
  4. 空间目标ISAR成像仿真及基于ISAR像的目标识别,TN957.52
  5. 音乐结构自动分析研究,TN912.3
  6. 基于三维重建的焊点质量分类方法研究,TP391.41
  7. 胆囊炎和肾病综合症脉象信号的特征提取与分类研究,TP391.41
  8. 直推式支持向量机研究及其在图像检索中的应用,TP391.41
  9. 基于SVM的中医舌色苔色分类方法研究,TP391.41
  10. 基于图像的路面破损识别,TP391.41
  11. 基于支持向量机的故障诊断方法研究,TP18
  12. 过程支持向量机及其在卫星热平衡温度预测中的应用研究,TP183
  13. 基于GIS的高校学生社区管理研究,G647
  14. 基于RS与GIS的漓江上游土壤侵蚀研究,S157
  15. 大型变压器内局部放电激发超声波的机理及其传播特性研究,TM855
  16. 基于GIS的植烟土壤养分分区及推荐施肥研究,S158
  17. 基于监督流形学习算法的固有不规则蛋白质结构预测研究,Q51
  18. 基于GIS和模型的区域生态农业评价研究,S-0
  19. 基于遗传算法优化的BP网络对生物柴油制备工艺的优化,TE667
  20. 南通市农业面源污染负荷研究与综合评价,X592
  21. 江淮地区近30年农业气候资源与稻麦生产潜力的演变特征,S162

中图分类: > 工业技术 > 电工技术 > 电器 > 成套电器 > 全封闭组合电器
© 2012 www.xueweilunwen.com