本文關(guān)鍵詞：基于局部放電特征的油紙絕緣熱老化階段識別研究

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【摘要】：油紙絕緣是油浸電力變壓器的重要絕緣形式,而熱老化是引起油紙絕緣劣化的主要原因。局部放電信號中蘊含著豐富的絕緣老化信息,本文重點研究了表征油紙絕緣熱老化程度的局部放電信號特征,以及油紙絕緣不同熱老化階段的狀態(tài)識別方法,為變壓器的狀態(tài)監(jiān)測和壽命預(yù)測與評估奠定基礎(chǔ)。首先,根據(jù)CIGRE Method II標(biāo)準(zhǔn)制作油紙絕緣氣隙缺陷放電模型,在高壓實驗室進行氣隙樣本的加速熱老化試驗,并根據(jù)脈沖電流法,采集了0-21天七個熱老化階段模型的局部放電信號;利用不同熱老化階段樣本的聚合度數(shù)據(jù),驗證了熱老化階段節(jié)點劃分的合理性;選用db8小波軟閾值去噪法對實測的局部放電信號進行去噪預(yù)處理。其次,構(gòu)造了兩種包含熱老化信息的局部放電特征量。一種是先構(gòu)造局放信號的三維譜圖特征矩陣,然后作奇異值分解,取前15位奇數(shù)位的奇異值構(gòu)成三維譜圖-SVD特征向量;第二種是先對局放信號進行EMD分解,根據(jù)相關(guān)系數(shù)篩選出14個IMF分量構(gòu)造特征矩陣并作奇異值分解,得到14維EMD-SVD特征。分別采用圖、表方式對這兩種特征隨熱老化程度變化的差異性進行比對。最后,采用上述兩種表征熱老化程度的局放信號特征量,對支持向量機(SVM)和隨機森林分類器的模式識別能力進行了比較。結(jié)果表明,隨機森林的識別率高于SVM。在此基礎(chǔ)上,采用隨機森林分類器,對三維譜圖-SVD特征和EMD-SVD特征所對應(yīng)的油紙絕緣0-21天的七個熱老化階段分別進行識別。結(jié)果表明:采用三維譜圖-SVD特征的老化階段識別率均僅在60%左右,且穩(wěn)定性較差;而采用EMD-SVD特征的識別率在90%左右,且穩(wěn)定性較強。這表明局放信號的EMD-SVD特征對油紙絕緣熱老化階段特性的表征能力強于三維譜圖-SVD特征。
【關(guān)鍵詞】：油紙絕緣熱老化 局部放電 特征提取 階段識別 隨機森林
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM855
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-15
• 變量注釋表15-17
• 1 緒論17-28
• 1.1 課題的研究背景及意義17-18
• 1.2 變壓器油紙絕緣老化的研究現(xiàn)狀18-23
• 1.3 變壓器局部放電研究現(xiàn)狀23-27
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容及目標(biāo)27-28
• 2 油紙絕緣熱老化試驗及局部放電測量28-38
• 2.1 油紙絕緣氣隙放電原因及特性28-30
• 2.2 油紙絕緣熱老化試驗30-33
• 2.3 熱老化過程中的局部放電測量33-36
• 2.4 油紙絕緣試品聚合度測量結(jié)果36-37
• 2.5 本章小結(jié)37-38
• 3 局部放電信號去噪38-44
• 3.1 噪聲的來源及預(yù)防38
• 3.2 小波閾值去噪簡介38-40
• 3.3 局部放電仿真信號及實測信號去噪分析40-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 4 局部放電特征量提取44-61
• 4.1 引言44
• 4.2 三維譜圖-SVD特征44-53
• 4.3 EMD-SVD特征53-60
• 4.4 本章小結(jié)60-61
• 5 基于隨機森林的局部放電信號老化階段識別61-71
• 5.1 決策樹簡介61-63
• 5.2 隨機森林算法理論63-67
• 5.3 基于兩類特征的SVM識別與隨機森林識別67-70
• 5.4 本章小結(jié)70-71
• 6 結(jié)論與展望71-72
• 參考文獻72-77
• 作者簡歷77-79
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集79

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