本文選題：直流電纜 + 局放信號(hào)圖��； 參考：《中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)》2017年04期

【摘要】：絕緣缺陷問(wèn)題直接影響直流XLPE電纜的運(yùn)行安全,而準(zhǔn)確的絕緣狀態(tài)診斷對(duì)保證直流輸電系統(tǒng)正常運(yùn)行具有重要意義,由于直流電纜的故障診斷目前研究處于起步階段,且局部放電特征與交流XLPE電纜具有明顯區(qū)別。針對(duì)直流XLPE電纜出現(xiàn)的絕緣缺陷以及產(chǎn)生的局部放電特點(diǎn),該文設(shè)計(jì)了4種直流XLPE電纜終端接頭典型的絕緣缺陷物理模型,根據(jù)q-(35)t-n(即放電幅值,放電間隔,放電次數(shù))局放信號(hào)圖,提出了基于改進(jìn)ECOC分類器的直流電纜終端局放模式識(shí)別法。首先,對(duì)局放信號(hào)圖進(jìn)行輪廓波(Contourlet)變換,并計(jì)算各子帶系數(shù)的Tsallis熵,將其作為特征向量,帶入自適應(yīng)布谷鳥優(yōu)化稀疏編碼陣的ECOC分類器(ACS-SR-ECOC)實(shí)現(xiàn)缺陷模式識(shí)別。通過(guò)對(duì)大量試驗(yàn)數(shù)據(jù)測(cè)試,驗(yàn)證了所提出的識(shí)別方法在直流XLPE電纜終端接頭絕緣缺陷的診斷效果,相比與4種傳統(tǒng)的ECOC分類器,所提出的ACS-SR-EOCO分類器的識(shí)別準(zhǔn)確率更高,至少提高10.3%。
[Abstract]:The problem of insulation defect directly affects the safety of DC XLPE cable operation, and accurate insulation condition diagnosis is of great significance to ensure the normal operation of HVDC transmission system, because the fault diagnosis of DC cable is still in its infancy. The characteristic of partial discharge is obviously different from that of AC XLPE cable. Aiming at the insulation defects and partial discharge characteristics of DC XLPE cables, four typical physical models of insulation defects in terminal joints of DC XLPE cables are designed in this paper. Based on the improved ECOC classifier, a DC cable terminal PD pattern recognition method is proposed. Firstly, the contour wave Contourlet (Contourlet) transform is applied to the partial discharge signal map, and the Tsallis entropy of the coefficients of each sub-band is calculated, which is used as the eigenvector and brought into the ECOC classifier ACS-SR-ECOC, which is an adaptive cuckoo sparse optimized coding matrix, to realize the defect pattern recognition. By testing a large number of experimental data, the results show that the proposed method can diagnose insulation defects of terminal joints of DC XLPE cables. Compared with four traditional ECOC classifiers, the proposed ACS-SR-EOCO classifier has higher recognition accuracy. Increase at least 10. 3.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)電氣工程系;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(973項(xiàng)目)(2014CB239506) 國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目資助(52110115007J)~~
【分類號(hào)】：TM855

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10 王U，

本文編號(hào)：1822335