本文選題：輸電線路　切入點(diǎn)：無(wú)人機(jī)巡檢　出處：《華北電力大學(xué)(北京)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：當(dāng)今社會(huì),人們對(duì)于電力能源的需求越來(lái)越大,做好保證電力資源安全運(yùn)行的工作尤為重要。輸電線路是傳輸電力能源的主要途徑,當(dāng)輸電線路因?yàn)椴考收隙闺娏Y源不能正常的傳輸時(shí),必然會(huì)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。因此輸電線路安全可靠的運(yùn)行是保證電力資源穩(wěn)定傳輸?shù)年P(guān)鍵所在,對(duì)輸電線路及各個(gè)部件的故障檢測(cè)及診斷工作就顯得極為重要。本文所做的研究工作主要是針對(duì)無(wú)人機(jī)巡檢輸電線路時(shí),對(duì)各個(gè)部件巡檢采集數(shù)據(jù)進(jìn)行故障類型的分類、診斷以及對(duì)潛在故障的預(yù)測(cè)。首先,利用故障模式影響分析技術(shù)對(duì)輸電線路系統(tǒng)進(jìn)行定義,并對(duì)輸電線路各個(gè)部件的故障模式、運(yùn)行狀態(tài)和巡檢方式進(jìn)行了詳細(xì)介紹,為后面進(jìn)行輸電線路的故障診斷和預(yù)測(cè)提供了理論基礎(chǔ)；其次,研究了小樣本數(shù)據(jù)下的輸電線路故障分類診斷方法,采用三種不同的算法對(duì)分類器的模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化選擇,并通過(guò)改進(jìn)粒子群算法,解決了分類器參數(shù)的尋優(yōu)問(wèn)題,然后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)粒子群算法的優(yōu)越性；再次,提出了基于數(shù)據(jù)擴(kuò)展的動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法,通過(guò)動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與隱馬爾科夫模型的轉(zhuǎn)換建立預(yù)測(cè)模型,并對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行修改,使預(yù)測(cè)模型能夠在數(shù)據(jù)量增加、節(jié)點(diǎn)間的相互關(guān)聯(lián)變得復(fù)雜之后,降低預(yù)測(cè)模型中因節(jié)點(diǎn)間的相互關(guān)聯(lián)造成的預(yù)測(cè)誤差積累的問(wèn)題,提高模型的預(yù)測(cè)精度：最后,建立了輸電線路故障診斷系統(tǒng),通過(guò)獲取的數(shù)據(jù)對(duì)輸電線路的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估,并且系統(tǒng)還會(huì)對(duì)輸電線路的潛在故障進(jìn)行預(yù)測(cè),得出整體輸電線路的薄弱環(huán)節(jié),使巡檢維修工作更有針對(duì)性。
[Abstract]:In today's society, the demand for power energy is increasing, so it is particularly important to ensure the safe operation of power resources. Transmission line is the main way to transmit power energy. When the transmission line is unable to transmit the power resources normally due to the fault of the components, it will inevitably cause huge economic losses. Therefore, the safe and reliable operation of the transmission line is the key to ensure the stable transmission of the power resources. It is very important to detect and diagnose the faults of transmission lines and components. The research work in this paper is mainly aimed at classifying the fault types of the data collected from the patrol inspection of transmission lines by UAV. First of all, the fault mode influence analysis technology is used to define the transmission line system, and the fault mode, operation state and inspection mode of each part of the transmission line are introduced in detail. It provides a theoretical basis for fault diagnosis and prediction of transmission lines. Secondly, the method of fault classification and diagnosis for transmission lines with small sample data is studied, and three different algorithms are used to optimize the model parameters of the classifier. By improving the particle swarm optimization algorithm, the optimization problem of classifier parameters is solved, and then the superiority of the improved particle swarm optimization algorithm is verified by simulation experiments. Thirdly, a dynamic Bayesian network prediction method based on data expansion is proposed. Through the transformation of dynamic Bayesian network and hidden Markov model, the prediction model is established, and the prediction model is modified to make the prediction model become more complicated after the amount of data increases and the interrelation between nodes becomes complex. In order to reduce the accumulation of prediction errors caused by the correlation between nodes in the prediction model, the prediction accuracy of the model is improved. Finally, the transmission line fault diagnosis system is established. Through the obtained data to evaluate the operation state of the transmission line, and the system will also predict the potential fault of the transmission line, draw the weak link of the whole transmission line, make the inspection and maintenance work more targeted.
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM75

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本文編號(hào)：1620267