【摘要】：為實(shí)現(xiàn)電氣設(shè)備狀態(tài)檢修,提出了一種檢測(cè)設(shè)備狀態(tài)變化的建模與分析方法。首先,根據(jù)廣義伏安特性,建立了基于電氣量測(cè)信息的電壓型和電流型電氣設(shè)備端口模型,并通過(guò)偏最小二乘回歸算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行辨識(shí);其次,考慮環(huán)境和隨機(jī)量測(cè)誤差影響,使用非參數(shù)核估計(jì)方法得到檢測(cè)時(shí)間窗口內(nèi)設(shè)備模型參數(shù)的概率密度函數(shù);最后,根據(jù)不同檢測(cè)時(shí)間窗口內(nèi)模型參數(shù)的概率密度分布差異,基于條件概率公式計(jì)算設(shè)備狀態(tài)變化的概率,并對(duì)電氣設(shè)備狀態(tài)變化進(jìn)行告警。繞制了一單相雙繞組變壓器,并改變子繞組連接模擬匝間短路和繞組變形,測(cè)量端口電氣信息,模型參數(shù)辨識(shí)結(jié)果表明:參數(shù)b1虛部b1i能夠反映變壓器狀態(tài)變化;在3組實(shí)驗(yàn)中,由b1i計(jì)算得到的設(shè)備狀態(tài)變化概率均大于門(mén)檻值,表明該方法具有較高準(zhǔn)確性和靈敏度。
[Abstract]:In order to realize the condition maintenance of electrical equipment, a modeling and analysis method to detect the state change of the equipment is proposed. Firstly, based on the generalized volt-ampere characteristics, the port models of voltage and current-type electrical equipment based on electrical measurement information are established, and the model parameters are identified by partial least square regression algorithm. Secondly, considering the influence of environment and random measurement error, the probability density function of the device model parameters in the detection time window is obtained by using the nonparametric kernel estimation method. Finally, according to the difference of probability density distribution of model parameters in different detection time windows, the probability of equipment state change is calculated based on conditional probability formula, and the state change of electrical equipment is alerted. A single-phase double-winding transformer is wound, and the sub-winding connection is changed to simulate the inter-turn short circuit and winding deformation, and the electrical information of the port is measured. The model parameter identification results show that the parameter b1 virtual part b1i can reflect the transformer state change. In three groups of experiments, the probability of equipment state change calculated by b1i is higher than the threshold value, which shows that the method has high accuracy and sensitivity.
【作者單位】： 山東大學(xué)電網(wǎng)智能化調(diào)度與控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;國(guó)網(wǎng)山東省電力公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51177091;51077087) 山東省自然科學(xué)基金(ZR2010EM055)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TM855.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2411709