【摘要】：電力變壓器是電力系統(tǒng)最重要的輸變電設(shè)備,變壓器故障診斷有助于保證系統(tǒng)運行的安全與穩(wěn)定。在變壓器故障前期,會伴隨有電脈沖、局部發(fā)熱以及絕緣材料分解氣體等現(xiàn)象,通過量化和測量可以得到描述變壓器狀態(tài)的數(shù)據(jù),從這些數(shù)據(jù)中提取特征值,并使用算法進行分析,實現(xiàn)變壓器的故障判斷和故障類型識別。論文主要研究了變壓器故障診斷中的數(shù)據(jù)采集、信號(圖像)處理、數(shù)據(jù)分析和模式識別等內(nèi)容。 在利用變壓器油色譜在線監(jiān)測結(jié)果形成的變壓器故障診斷方法的研究中,應(yīng)用數(shù)學形態(tài)學對色譜儀的輸出信號進行濾波,并通過圖像處理提取電壓,利用支持向量機實現(xiàn)電壓——氣體濃度的非線性回歸,設(shè)計一種多核多分類支持向量機,并針對支持向量機核參數(shù)難以選擇的問題,設(shè)計了一種核參數(shù)優(yōu)化方法,實現(xiàn)對變壓器故障類型的識別。研究和實驗表明,采用該優(yōu)化算法的支持向量機能夠獲得很好的分類性能,且具有收斂速度快、樣本需求小、診斷準確性好的優(yōu)點。 在利用變壓器局部放電檢測結(jié)果構(gòu)成的變壓器故障診斷研究中,設(shè)計了自適應(yīng)形態(tài)濾波器濾除放電檢測干擾,通過歸一化形態(tài)譜提取單次放電波形的特征值,并利用支持向量機實現(xiàn)放電類型識別。綜合濾波實驗表明,自適應(yīng)形態(tài)濾波器克服了傳統(tǒng)形態(tài)濾波器統(tǒng)計偏移的特點,無論是對周期性干擾還是白噪聲都有顯著的抑制效果。在放電類型識別實驗中,對多分類支持向量機與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行性能比較,實驗表明,多分類支持向量機診斷精確度更高,更適合小樣本學習。 最后,對論文工作進行了簡要總結(jié),并指出了有待進一步改進的內(nèi)容。
【學位授予單位】：南京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TM41

【參考文獻】

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本文編號：2574828