【摘要】：電力設備的可靠運行關乎超大規(guī)模輸配電和國家電網的安全,因此,有關電力設備可靠性的研究具有重要的現實意義。電力設備的故障診斷是保證設備安全運行的重要舉措,因而成為電力系統(tǒng)和自動化領域的重要研究課題。電力設備故障是危及電網安全運行的重要因素,而載流故障又是電力設備故障的主要類型之一。本文針對電力設備的載流故障,從機理分析、數據挖掘等幾個方面著手,利用神經網絡、混沌時間序列分析等技術成果,提出了一套完整的電力設備載流故障診斷算法。對來自某電廠的實際運行溫度數據進行分析,電力設備載流故障從形態(tài)上主要可以分成兩類,溫度快速上升并超限的故障形態(tài)和溫度緩慢振蕩上升并超限的故障形態(tài)。針對不同的故障形態(tài),研究提出相應的載流故障診斷算法。對于溫度快速上升并超限的故障形態(tài),本文提出了一種基于主元分析法(PCA)和K-means聚類算法的載流故障早期預警算法。然后,利用極限學習機(ELM)預測故障觸點的溫度序列,極限學習機(ELM)具有學習速度快、泛化性能好的優(yōu)點。應用在本系統(tǒng)當中,能夠在保證一定預測精度的前提下,更好地滿足系統(tǒng)的實時性要求。對于溫度緩慢振蕩上升并超限的故障形態(tài),本文提出了基于多尺度混沌時間序列預測的載流故障趨勢預測方法。首先應用基于小波變換的噪聲平滑算法對原始數據進行降噪處理,并利用降噪后的數據構造即時溫度序列和多時間尺度的平均溫度序列。通過將變步長的歸一化最小均方誤差算法應用于Volterra核函數的辨識中,提高核函數的辨識精度,從而獲得更加準確的預測效果；采用上述改進后的Volterra自適應濾波算法對載流故障進行趨勢預測�；谀畴娬緦嶋H運行數據的測試結果表明了所提方法的有效性。
[Abstract]:The reliable operation of power equipment is related to the safety of super large scale transmission and distribution and the state grid. Therefore, the research on the reliability of power equipment has important practical significance. Fault diagnosis of power equipment is an important measure to ensure the safe operation of power equipment, so it has become an important research topic in the field of power system and automation. Power equipment fault is an important factor that endangers the safe operation of power network, and the current carrying fault is one of the main types of power equipment fault. Aiming at the current carrying fault of power equipment, this paper presents a complete diagnosis algorithm for current carrying fault of power equipment from the aspects of mechanism analysis, data mining and other technical achievements, such as neural network, chaotic time series analysis and so on. Based on the analysis of the actual operating temperature data from a power plant, the current carrying faults of power equipment can be divided into two types: the fault pattern of temperature rising rapidly and exceeding the limit, and the fault pattern of temperature oscillating slowly rising and exceeding the limit. According to different fault patterns, the corresponding current-carrying fault diagnosis algorithm is proposed. In this paper, an early warning algorithm of current-carrying faults based on principal component analysis (PCA) and K-means clustering algorithm is proposed for the fault pattern of temperature rising rapidly and exceeding the limit. Then, the extreme learning machine (ELM) is used to predict the temperature sequence of the fault contact. (ELM) has the advantages of fast learning speed and good generalization performance. Application in this system can better meet the real-time requirements of the system on the premise of certain prediction accuracy. In this paper, a method for predicting the trend of current-carrying faults based on multi-scale chaotic time series is proposed for the fault pattern of temperature rising slowly and exceeding the limit. Firstly, the noise smoothing algorithm based on wavelet transform is used to reduce the noise of the original data, and the real time temperature series and the average temperature series with multiple time scales are constructed by using the de-noised data. By applying the normalized minimum mean square error algorithm with variable step size to the identification of Volterra kernel function, the accuracy of kernel function identification is improved, and a more accurate prediction result is obtained. The improved Volterra adaptive filtering algorithm is used to predict the trend of current carrying fault. The test results based on the actual operation data of a power station show the effectiveness of the proposed method.
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM507

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本文編號：2156636