發(fā)布時(shí)間：2018-04-18 13:17

  本文選題：局部放電 + 統(tǒng)計(jì)特征��； 參考：《重慶大學(xué)》2014年博士論文

【摘要】：氣體絕緣組合電器(Gas Insulated Switchgear,簡(jiǎn)稱GIS)因其運(yùn)行安全、可靠性高、占地面積小及電磁環(huán)境友好等突出優(yōu)點(diǎn)，正逐漸普及于城市供電系統(tǒng)中。然而，GIS設(shè)備在生產(chǎn)、運(yùn)輸、裝配、運(yùn)行和維修等過(guò)程都會(huì)不可避免的產(chǎn)生各種潛伏性絕緣缺陷，，當(dāng)這些絕緣缺陷發(fā)展到一定程度，若得不到及時(shí)治理，會(huì)在運(yùn)行電壓的作用下逐步加劇并最終誘發(fā)GIS設(shè)備絕緣故障，甚至威脅整個(gè)電網(wǎng)的安全。研究發(fā)現(xiàn)，因絕緣缺陷導(dǎo)致?lián)舸┕收现�，往往�?huì)先產(chǎn)生不同形式和程度的局部放電（Partial Discharge，簡(jiǎn)稱PD），而PD形式又與絕緣缺陷類型和故障嚴(yán)重程度有著極為密切的內(nèi)在聯(lián)系。因此，通過(guò)對(duì)GIS內(nèi)部PD進(jìn)行科學(xué)合理的在線檢測(cè)，并采用與之相適應(yīng)的識(shí)別方法進(jìn)行故障診斷，是保障GIS設(shè)備安全可靠運(yùn)行的重要途徑。 但是，目前針對(duì)GIS PD在線監(jiān)測(cè)的手段比較單一，所得到的反映GIS內(nèi)部絕緣狀態(tài)的PD信息也不夠全面。鑒于此，本文提出采用脈沖電流法、超高頻（UltraHigh Frequency，簡(jiǎn)稱UHF）法和熒光光纖檢測(cè)法對(duì)GIS內(nèi)部典型絕緣缺陷PD進(jìn)行聯(lián)合同步檢測(cè)，通過(guò)得到GIS內(nèi)部金屬突出物、金屬污染物、絕緣氣隙及自由金屬微粒等4種典型絕緣缺陷下的復(fù)合PD信息，提取出反映不同絕緣缺陷特征的PD統(tǒng)計(jì)特征量，并據(jù)此構(gòu)建出一種適用于GIS設(shè)備PD識(shí)別的支持向量數(shù)據(jù)描述（Support Vector Data Description，簡(jiǎn)稱SVDD）故障診斷方法。為此，本文所做的主要研究工作有： ①結(jié)合電磁波、天線輻射理論及光電子輻射原理，推導(dǎo)UHF信號(hào)能量與視在放電量的平方呈線性相關(guān)，熒光光纖信號(hào)的一次積分值與視在放電量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過(guò)實(shí)驗(yàn)，對(duì)不同氣壓SF6中UHF信號(hào)與視在放電量的關(guān)聯(lián)關(guān)系做出修正，研究氣壓的影響特性及修正公式，并實(shí)測(cè)檢驗(yàn)修正公式的有效性。同時(shí)，針對(duì)不同尺寸絕緣缺陷對(duì)PD光信號(hào)能量的影響，研究光信號(hào)能量受絕緣缺陷尺寸大小的影響特性與修正公式，并通過(guò)電場(chǎng)分析影響機(jī)理。實(shí)測(cè)檢驗(yàn)熒光光纖檢測(cè)法對(duì)微小絕緣缺陷引起的PD具有較高的靈敏度。 ②結(jié)合脈沖電流法、UHF法和熒光光纖法，構(gòu)建出用于檢測(cè)GIS內(nèi)部典型絕緣缺陷PD的聯(lián)合檢測(cè)系統(tǒng)。通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)，獲取了反映GIS典型絕緣缺陷特征的PD復(fù)合信息，構(gòu)造出各類PD信號(hào)的φ-u-n三維譜圖及φ-u、φ-n二維譜圖，并提取出13個(gè)表征4種典型絕緣缺陷產(chǎn)生PD信息的統(tǒng)計(jì)特征量。在此基礎(chǔ)上，采用核主成分分析方法，提取表征4種典型絕緣缺陷產(chǎn)生PD綜合特點(diǎn)的特征子集TKPCA，并借鑒最大相關(guān)最小冗余算法對(duì)原始統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行擇優(yōu)降維，結(jié)合能夠表征PD源特征的視在放電量q、UHF信號(hào)能量E以及熒光光纖信號(hào)一次積分A，共同構(gòu)造出辨識(shí)4種典型絕緣缺陷的最優(yōu)特征子集TBEST。研究表明，該方法不僅有效保留了每類PD信號(hào)的特征，同時(shí)還顯著降低了特征信息的冗余度。 ③在PD類型識(shí)別中，引入SVDD方法，并借鑒支持向量機(jī)(support vectormachine，簡(jiǎn)SVM)最大化“間隔”思想，提出一種優(yōu)化半徑的OR-SVDD(OptimalRadius SVDD，簡(jiǎn)稱OR-SVDD)方法來(lái)解決SVM辨識(shí)PD類型存在的漏分或錯(cuò)分問題，彌補(bǔ)了SVDD分類裕度不足的缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了多類缺陷的有效分類。 ④針對(duì)SVM和SVDD算法中核函數(shù)參數(shù)σ與懲罰因子C的選擇存在盲目性的問題，結(jié)合局部遺傳算法和模擬退火算法對(duì)SVDD分類器中的核函數(shù)參數(shù)σ和懲罰因子C進(jìn)行優(yōu)化，解決了以往依靠經(jīng)驗(yàn)設(shè)定參數(shù)的問題，使σ與C這兩個(gè)對(duì)分類性能影響最大的參數(shù)的設(shè)置具有科學(xué)依據(jù)，并提升了算法分類性能和識(shí)別效率。 ⑤針對(duì)實(shí)際故障診斷中存在的預(yù)定義故障重疊問題，使用主成分分析方法來(lái)優(yōu)化Fisher判別分析（Fisher Discriminant Analysis，簡(jiǎn)稱FDA），結(jié)合前文所構(gòu)建的SVDD故障識(shí)別方法，提出一種使重疊的兩類預(yù)定義故障在原始空間盡量分離后，再在Fisher投影空間實(shí)現(xiàn)最大分離的PF-SVDD方法。研究表明：該方法可將存在故障重疊情況時(shí)的60%低識(shí)別率提高到接近80%，顯著增加了該診斷方法實(shí)用性。
[Abstract]:Gas insulated switchgear ( GIS ) is becoming increasingly popular in urban power supply system because of its safety , high reliability , small floor area and friendly electromagnetic environment . However , in the process of production , transportation , assembly , operation and maintenance , it is becoming increasingly popular in urban power supply system .

In this paper , the PD information reflecting the characteristics of different insulation defects is extracted by means of pulse current method , ultra - high frequency ( UHF ) method and fluorescent fiber detection method , and a support vector Data Description ( SVDD ) fault diagnosis method suitable for PD recognition of GIS equipment is constructed .

Based on the theory of electromagnetic wave , antenna radiation and photoelectron radiation , the correlation between the energy of UHF signal and the square of apparent discharge quantity is deduced , and the correlation between the one - time integral value of the fluorescent fiber signal and the apparent discharge quantity is deduced .

A combined detection system for detecting typical insulation defects in GIS is constructed by combining pulse current method , UHF method and fluorescent fiber method .

( 3 ) In PD type identification , the SVDD method is introduced , and an OR - SVDD ( OR - SVDD ) method with optimal radius is proposed to solve the problem of missing or wrong in the SVM identification PD type , which makes up the defect of insufficient SVDD classification margin and realizes the effective classification of multi - class defects .

( 4 ) Aiming at the blindness of the selection of kernel function parameter 蟽 and penalty factor C in SVM and SVDD algorithm , combining local genetic algorithm and simulated annealing algorithm to optimize kernel function parameter 蟽 and penalty factor C in SVDD classifier , this paper solves the problem of relying on experience setting parameters .

In this paper , we propose a PF - SVDD method by using principal component analysis method to optimize Fisher discriminant analysis ( FDA ) based on the pre - defined fault overlap problem existing in real fault diagnosis , and propose a PF - SVDD method which makes the overlapping two types of predefined faults be separated as far as possible after the original space is separated as much as possible . The results show that the method can raise the low recognition rate of 60 % when the fault overlap condition is close to 80 % , which can increase the practicability of the diagnosis method .

【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TM595

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1768529