發(fā)布時(shí)間：2019-05-28 05:34

【摘要】：干式變壓器作為電力變壓器中的一種,常應(yīng)用于特殊的場(chǎng)合,其重要性不言而喻。局部放電不僅是造成干式變壓器絕緣劣化和破壞的主要因素,也是反映其絕緣缺陷的重要征兆;局部放電存在不同的類(lèi)型,不同的放電類(lèi)型是由不同的絕緣缺陷引起的,如果能判斷出局部放電的類(lèi)型可以有助于更加迅速確定變壓器的絕緣缺陷性質(zhì)和部位,方便檢修工作的展開(kāi)。因此對(duì)干式變壓器的局部放電在線(xiàn)監(jiān)測(cè)和模式識(shí)別技術(shù)進(jìn)行研究具有很重要的意義。首先,本文對(duì)局部放電發(fā)生的機(jī)理和局部放電發(fā)生時(shí)超聲波產(chǎn)生的原因進(jìn)行了相關(guān)分析,以及對(duì)干式變壓器的絕緣缺陷類(lèi)型進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)造成其絕緣缺陷的因素主要有原材料材質(zhì)的選擇、絕緣結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)和繞組澆注成型工藝等,對(duì)應(yīng)會(huì)導(dǎo)致針尖放電、沿面放電和氣隙放電等三種放電的發(fā)生;針對(duì)這三種放電類(lèi)型,制作了三種放電模型,并在實(shí)驗(yàn)室條件下在干式變壓器內(nèi)部模擬了三種放電的發(fā)生,得到了局放超聲信號(hào)的原始數(shù)據(jù)。其次,由于小波包變換理論非常適合非平穩(wěn)信號(hào)的分析,因此本文對(duì)小波包分析理論進(jìn)行相關(guān)研究,利用小波包分析理論對(duì)局部放電超聲信號(hào)進(jìn)行分析,提取出包含局部放電絕大部分信息能量的小波包分解系數(shù),用這些系數(shù)的統(tǒng)計(jì)量作為模式識(shí)別的特征輸入向量,最后利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了三種放電類(lèi)型的模式識(shí)別。最后,在虛擬儀器平臺(tái)上開(kāi)發(fā)了基于超聲波信號(hào)的干式變壓器局部放電在線(xiàn)監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警系統(tǒng),該系統(tǒng)是以LabVIEW圖形化編程語(yǔ)言為主,并結(jié)合Matlab Script節(jié)點(diǎn)中的Matlab工具,實(shí)現(xiàn)了對(duì)局部放電超聲信號(hào)的數(shù)據(jù)采集保存、放電波形的實(shí)時(shí)顯示、放電閾值設(shè)置及故障的預(yù)警等,另外還提供對(duì)保存數(shù)據(jù)的分析功能,主要可實(shí)現(xiàn)局部放電數(shù)據(jù)的歷史波形再現(xiàn)、局放趨勢(shì)分析、局放源的定位及局放類(lèi)型的模式識(shí)別等功能,為保障干式變壓器的安全運(yùn)行向運(yùn)行人員提供了豐富的局部放電信息,方便了缺陷的確定和檢修。該系統(tǒng)現(xiàn)已成功應(yīng)用于海上鉆井平臺(tái)主變壓器上,運(yùn)行效果良好。
[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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TM412

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