本文選題：配電開關柜 + 狀態(tài)評價��； 參考：《華北電力大學(北京)》2016年碩士論文

【摘要】：開關柜具有構造封閉、安裝數量多、分布面積廣等特點,是配電網中故障率最高的設備之一,其故障大概占到所有設備故障的20%左右,其檢修費用已經超過了整個配電系統(tǒng)設備維修費用的一半。作為配電系統(tǒng)的主要設備之一,開關柜起著控制和保護其他電力設備的作用,其狀態(tài)的好壞直接影響著電網的運行可靠性和用戶的用電質量。因此,對配電開關柜進行合理準確的狀態(tài)評價可以為開關柜的性能評估、合理使用和安全工作提供依據,進而為維護整個配電系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行做出貢獻。本文針對現有開關柜狀態(tài)評價方法中的不足,結合配電開關柜的結構和安裝特點,從多方面選取表征開關柜狀態(tài)的特征量,根據重要性的不同,對特征量進行分類,建立分層空間模型；接著以分層空間模型作為信息融合的結構基礎,采用物元可拓學方法對各層各特征量信息進行融合,實現對開關柜當前狀態(tài)的評價,并對傳統(tǒng)物元可拓學方法中權重分配和關聯度計算兩方面進行改進,優(yōu)化了實際評價效果；最后,基于開關柜的歷史及當前評價結果,采用動態(tài)貝葉斯方法進行概率推理,實現開關柜未來狀態(tài)的預測,為狀態(tài)檢修工作提供了良好的基礎。文中通過實際算例對評價過程進行了說明,將當前評價結果與開關柜的實際狀態(tài)以及采用傳統(tǒng)物元可拓法得到的評價結果作對比,證明了所提方法的有效性；對同一開關柜的歷史及當前狀態(tài)評價結果進行貝葉斯概率學習,實現了對其未來狀態(tài)的預測,并將預測結果與開關柜的實際情況作比較,證明了預測的準確性。
[Abstract]:The switchgear has the characteristics of closed structure, large number of installation, wide distribution area and so on. It is one of the equipment with the highest failure rate in the distribution network, and its faults account for about 20% of all the equipment failures. The maintenance cost has exceeded half of the total maintenance cost of the distribution system equipment. As one of the main equipment of distribution system, switchgear plays a role in controlling and protecting other power equipment, and its state directly affects the reliability of power grid and the quality of power consumption. Therefore, the reasonable and accurate state evaluation of the switchgear can provide the basis for the performance evaluation, rational use and safety work of the switchgear, and then contribute to the maintenance of the safe and stable operation of the entire distribution system. In this paper, aiming at the deficiency of the existing state evaluation methods of switchgear, combined with the structure and installation characteristics of the switchgear, the characteristic quantity representing the state of the switchgear is selected from many aspects, and the characteristic quantity is classified according to the difference of importance. The layered spatial model is established, and then the layered spatial model is used as the structural basis of information fusion, and the information of each layer characteristic quantity is fused by using matter-element extension method to realize the evaluation of the current state of the switchgear. The traditional matter-element extension method is improved in weight distribution and correlation degree calculation to optimize the actual evaluation effect. Finally, based on the history and current evaluation results of switchgear, dynamic Bayesian method is used to carry out probability reasoning. It can predict the future state of switchgear and provide a good basis for condition maintenance. In this paper, the evaluation process is explained by practical examples. The effectiveness of the proposed method is proved by comparing the current evaluation results with the actual state of the switchgear and the evaluation results obtained by the traditional matter-element extension method. The history and current state evaluation results of the same switchgear are studied by Bayesian probability learning. The prediction of the future state of the same switchgear is realized, and the accuracy of the prediction is proved by comparing the prediction results with the actual situation of the switchgear.
【學位授予單位】：華北電力大學(北京)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM591

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本文編號：1860357