發(fā)布時(shí)間：2017-06-12 05:10

  本文關(guān)鍵詞：接地網(wǎng)腐蝕狀態(tài)預(yù)測方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著大容量、遠(yuǎn)距離的高壓、超高壓和特高壓電網(wǎng)的相繼出現(xiàn),電力系統(tǒng)接地短路電流越來越大,發(fā)變電站接地網(wǎng)上的電位升越來越高,從而對發(fā)變電站接地系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提出了更高的要求,但由于接地網(wǎng)運(yùn)行于地下,目前一般采用開挖檢查的方法獲知接地網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)信息。因此,進(jìn)行接地網(wǎng)腐蝕狀態(tài)預(yù)測方法研究能及時(shí)掌握接地網(wǎng)的運(yùn)行情況,以對設(shè)備進(jìn)行預(yù)警和維護(hù),具有重要的理論和實(shí)際意義。本文基于接地網(wǎng)的純電阻模型,提出了一種基于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的接地網(wǎng)支路電阻值動態(tài)跟蹤方法。通過構(gòu)建表征n+l時(shí)刻和n時(shí)刻之間電阻值增量關(guān)系的狀態(tài)方程,以及表征n時(shí)刻可及節(jié)點(diǎn)電壓增量和電阻增量之間關(guān)系的觀測方程,并結(jié)合支路初始電阻值,可對支路電阻的腐蝕狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。考慮到土壤環(huán)境中與金屬腐蝕相關(guān)的重要影響因素,對接地網(wǎng)腐蝕速率產(chǎn)生的影響,提出了基于PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的接地網(wǎng)腐蝕速率靜態(tài)預(yù)測方法。PCA方法主要用來對諸多土壤腐蝕因素組成的高維矩陣進(jìn)行降維,以降低各土壤因素?cái)?shù)據(jù)的互相關(guān)性,將降維后的主成分向量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。對于訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其預(yù)測過程將包含更豐富的環(huán)境信息,能更好地體現(xiàn)接地網(wǎng)所處的土壤環(huán)境中各影響因子的作用,使腐蝕速率的靜態(tài)預(yù)測與現(xiàn)實(shí)環(huán)境進(jìn)行更好的擬合。為了綜合動態(tài)跟蹤和靜態(tài)預(yù)測的結(jié)果,本文提出了基于支持向量機(jī)的接地網(wǎng)腐蝕狀態(tài)分類方法。根據(jù)接地網(wǎng)支路電阻變化率的動態(tài)跟蹤值和接地網(wǎng)腐蝕速率的靜態(tài)預(yù)測值,結(jié)合土壤環(huán)境中重要的腐蝕因素,共同作為特征量,對應(yīng)的數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),輸入SVM對其進(jìn)行訓(xùn)練。將測試數(shù)據(jù)輸入至訓(xùn)練好的SVM中,比較分類結(jié)果與接地網(wǎng)實(shí)際腐蝕狀態(tài)等級,以驗(yàn)證該腐蝕狀態(tài)分類方法的準(zhǔn)確性。
【關(guān)鍵詞】：接地網(wǎng) 腐蝕速率 動態(tài)跟蹤 靜態(tài)預(yù)測 擴(kuò)展卡爾曼濾波 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM862
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第1章 緒論13-20
• 1.1 電力系統(tǒng)接地概述13
• 1.2 選題背景與意義13-15
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析15-18
• 1.3.1 接地網(wǎng)接地性能研究現(xiàn)狀及分析15-17
• 1.3.2 接地網(wǎng)腐蝕狀態(tài)預(yù)測研究現(xiàn)狀及分析17-18
• 1.4 本文的主要工作18-20
• 第2章 接地網(wǎng)拓?fù)浣＜案g影響因素20-32
• 2.1 引言20
• 2.2 ATPDraw仿真軟件20-24
• 2.2.1 ATPDraw仿真軟件簡介20-21
• 2.2.2 ATPDraw仿真軟件的仿真流程21-24
• 2.3 直流激勵(lì)下接地網(wǎng)模型的搭建24-27
• 2.4 接地網(wǎng)土壤腐蝕影響因素分析27-31
• 2.4.1 土壤中的孔隙度對腐蝕的影響27-28
• 2.4.2 土壤含水量對腐蝕的影響28-29
• 2.4.3 土壤電阻率對腐蝕的影響29-30
• 2.4.4 土壤PH值對腐蝕的影響30
• 2.4.5 土壤含鹽量對腐蝕的影響30-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第3章 接地網(wǎng)腐蝕速率動態(tài)跟蹤32-52
• 3.1 引言32
• 3.2 卡爾曼濾波算法32-38
• 3.2.1 卡爾曼濾波算法簡介32-33
• 3.2.2 卡爾曼濾波算法實(shí)現(xiàn)33-38
• 3.3 擴(kuò)展卡爾曼濾波算法38-42
• 3.3.1 擴(kuò)展卡爾曼濾波算法簡介38-39
• 3.3.2 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的接地電阻狀態(tài)可靠估計(jì)39-42
• 3.4 仿真實(shí)例42-50
• 3.4.1 Python仿真軟件簡介42-43
• 3.4.2 基于Python的接地電阻狀態(tài)估計(jì)仿真43-50
• 3.5 本章小結(jié)50-52
• 第4章 接地網(wǎng)腐蝕速率靜態(tài)預(yù)測52-68
• 4.1 引言52
• 4.2 基本方法52-59
• 4.2.1 主成分分析法52-54
• 4.2.2 PCA的建模及算法實(shí)現(xiàn)步驟54-56
• 4.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)56-59
• 4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的接地網(wǎng)腐蝕速率靜態(tài)預(yù)測59-61
• 4.4 基于PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的接地網(wǎng)腐蝕速率靜態(tài)預(yù)測61-67
• 4.5 本章小結(jié)67-68
• 第5章 接地網(wǎng)腐蝕狀態(tài)分類68-80
• 5.1 引言68
• 5.2 支持向量機(jī)(SVM)簡介68-76
• 5.2.1 支持向量機(jī)(SVM)原理68-75
• 5.2.2 SVM的正則化過程75
• 5.2.3 數(shù)據(jù)歸一化75-76
• 5.3 基于支持向量機(jī)的接地網(wǎng)腐蝕狀態(tài)分類76-79
• 5.4 本章小結(jié)79-80
• 結(jié)論與展望80-82
• 參考文獻(xiàn)82-89
• 致謝89-90
• 附錄A (攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄)90-91
• 附錄B (攻讀學(xué)位期間參加的科研工作及學(xué)術(shù)活動)91-92
• 附錄C (我國土壤腐蝕試驗(yàn)網(wǎng)站的土壤理化性質(zhì)與碳鋼試品的腐蝕狀況)92-93

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本文編號：443321