干式變壓器局部放電在線監(jiān)測及模式識別的研究
[Abstract]:As a kind of power transformer, dry transformer is often used in special occasions, and its importance is self-evident. Partial discharge is not only the main factor causing insulation deterioration and destruction of dry transformer, but also an important sign to reflect its insulation defects. There are different types of partial discharge, and different discharge types are caused by different insulation defects. If we can determine the type of partial discharge, it can help to determine the nature and location of insulation defects of transformer more quickly. Facilitate the development of maintenance work. Therefore, it is of great significance to study the on-line partial discharge monitoring and pattern recognition technology of dry transformer. First of all, this paper analyzes the mechanism of partial discharge and the causes of ultrasonic wave when partial discharge occurs, and studies the types of insulation defects of dry transformer. It is found that the main factors causing the insulation defects are the selection of raw materials, the design of insulation structure and the casting process of windings, which will lead to needle tip discharge, surface discharge and air gap discharge. According to these three discharge types, three discharge models are made, and the occurrence of three kinds of discharge is simulated in the dry transformer under laboratory conditions, and the original data of partial discharge ultrasonic signal are obtained. Secondly, because the wavelet packet transform theory is very suitable for the analysis of non-stationary signals, this paper studies the wavelet packet analysis theory, and uses the wavelet packet analysis theory to analyze the partial discharge ultrasonic signal. The wavelet packet decomposition coefficients containing most of the information energy of partial discharge are extracted, and the statistics of these coefficients are used as the feature input vectors of pattern recognition. finally, the probabilistic neural network is used to realize the pattern recognition of three discharge types. Finally, an on-line partial discharge monitoring and fault warning system for dry transformer based on ultrasonic signal is developed on the virtual instrument platform. The system is based on LabVIEW graphical programming language and combined with Matlab tool in Matlab Script node. The data acquisition and preservation of partial discharge ultrasonic signal, the real-time display of discharge waveform, the setting of discharge threshold and the early warning of fault are realized, and the analysis function of saved data is also provided. It can mainly realize the historical waveform reproduction of partial discharge data, the analysis of local discharge trend, the location of partial discharge source and the pattern recognition of local discharge type, which provides abundant partial discharge information to operators to ensure the safe operation of dry transformer. It is convenient to determine and repair the defects. The system has been successfully applied to the main transformer of offshore drilling platform, and the operation effect is good.
【學(xué)位授予單位】:華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TM412
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,本文編號:2486778
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