本文選題：變壓器　切入點：ZigBee網(wǎng)絡　出處：《安徽理工大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：電力系統(tǒng)包含眾多電氣設(shè)備,各電氣設(shè)備在電力系統(tǒng)中都扮演著重要的角色,其中變壓器扮演的角色尤為關(guān)鍵。變壓器進行在線監(jiān)測有利于對變壓器工作狀態(tài)的實時掌握和了解,從而當變壓器發(fā)生故障時能夠及時發(fā)現(xiàn)并處理,避免對整個電網(wǎng)造成重大影響,與此同時,也有利于故障發(fā)生后及時的對變壓器進行檢修,以免造成更大危害,從而降低發(fā)生故障后造成的損失,使電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行。本文首先簡單介紹了變壓器在線監(jiān)測對整個電力行業(yè)的影響,對變壓器在線監(jiān)測研究背景以及意義進行了探討,簡述其近年來的發(fā)展現(xiàn)狀;其次,介紹了幾種常用的無線傳感器網(wǎng)絡技術(shù),分析比較了各自的優(yōu)缺點,從而選出ZigBee技術(shù)用于采集和傳輸變壓器在線監(jiān)測參數(shù)信息,進而對ZigBee技術(shù)作了詳細介紹;然后對變壓器在線監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計進行了討論,對其總體結(jié)構(gòu)進行了研究,對無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)信息采集和傳輸進行了硬件電路設(shè)計,并分別對變壓器在線監(jiān)測所檢測參數(shù)即局部放電和油中溶解氣體所使用的傳感器進行了選型,通過比較從而確定了將脈沖電流傳感器和超聲傳感器用于變壓器局部放電信號檢測,以及將半導體式氣敏傳感器用于油中溶解氣體檢測;最后,對無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)信息采集和傳輸進行了軟件設(shè)計,簡單介紹了 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的工作原理,分別對其輸入、輸出向量以及隱藏層節(jié)點數(shù)進行了選定,進而確定其學習樣本的訓練次數(shù),構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的變壓器多參數(shù)在線監(jiān)測模型,對變壓器四種故障類型進行判定。
[Abstract]:Power system contains a lot of electrical equipment, each electrical equipment plays an important role in the power system, The role of transformer is particularly important. On-line monitoring of transformer is helpful to grasp and understand the working state of transformer in real time, so that the transformer can be found and processed in time when the transformer is in trouble. Avoiding the major impact on the whole power network, at the same time, it is also conducive to the timely maintenance of the transformer after the failure, so as not to cause more harm, thereby reducing the loss caused by the failure. This paper introduces the influence of transformer on-line monitoring on the whole power industry, discusses the research background and significance of transformer on-line monitoring, and describes its development status in recent years. This paper introduces several commonly used wireless sensor network technologies, analyzes and compares their advantages and disadvantages, and then selects ZigBee technology to collect and transmit transformer on-line monitoring parameter information, and then introduces the ZigBee technology in detail. Then, the design of transformer on-line monitoring system is discussed, the overall structure is studied, and the hardware circuit is designed for data collection and transmission of wireless sensor network. The sensors used in the on-line monitoring of transformers, i.e. partial discharge and dissolved gas in oil, are selected. By comparison, the pulse current sensor and ultrasonic sensor are used to detect partial discharge signal of transformer, and semiconductor gas sensor is used to detect dissolved gas in oil. The software design of data acquisition and transmission for wireless sensor network is presented. The working principle of BP neural network is introduced, and the input, output vectors and hidden layer node points are selected respectively. Furthermore, the training times of the learning samples are determined, and the transformer multi-parameter on-line monitoring model based on BP neural network is constructed, and the four types of transformer faults are judged.
【學位授予單位】：安徽理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TM41

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