在電力系統(tǒng)、自動控制系統(tǒng)和信息傳遞系統(tǒng)等領域廣泛存在著電接觸,如換流站閥廳金具的連接處、繼電器的觸頭、高壓斷路器的觸頭等。電接觸的穩(wěn)定性與可靠性對相關設備以及系統(tǒng)的安全至關重要。而接觸電阻正是反映電接觸可靠性的重要參數(shù),是用來衡量導體間接觸好壞與否的重要指標。以往對接觸電阻的研究通常采用理論以及數(shù)值建模方法,而此方法往往需要對研究對象進行一定的簡化并作出假設,這些都使理論法與數(shù)值法所得模型的精度難以滿足工程要求。近年來受到廣泛關注的智能預測方法為提高接觸電阻模型的精度提供了一種可能的解決途徑。本文首次提出了將遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡（GA-BP）模型與接觸電阻相結合的計算接觸電阻阻值的方法,此方法不僅提高了接觸電阻的計算精度,而且也為接觸電阻模型的建立提供了新的可能。并且本文由接觸電阻預測模型聯(lián)系到由接觸電阻而引起的特高壓換流站閥廳金具局部發(fā)熱問題,首次嘗試將智能預測模型與換流站閥廳金具局部溫升相結合,利用特征定義方法定義了溫度場特征參數(shù),最后的實驗結果表明,遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型能較準確的預測閥廳金具的溫升,能夠在不影響電場分布的情況下掌握溫升數(shù)據(jù),對于減少因局部溫升而引起的電... 

【文章來源】：華北電力大學河北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

神經(jīng)網(wǎng)絡結構圖

華北電力大學碩士學位論文380mm 800mm 20mm，這六塊鋁板由廠家統(tǒng)一生產，制作工藝相同，可忽略每塊板的表面粗糙度的制作精度，根據(jù)表面粗糙度分為三組，這三組試品接觸處的表面粗糙度分別為 25μm，6.3μm和 3.2μm。將表面粗糙度相同的兩個鋁板疊放在一起，將 24 個螺栓孔對齊，模型的輸入?yún)?shù)有力矩以及接觸處表面粗糙度，力矩 T 范圍為 40~190N·m，最小擰緊扭矩 40 N·m，最大擰緊扭矩為 190 N·m，扭力扳手如圖 4-2(b)。使用回路電阻測試儀來測量接觸電阻，示意圖如圖 4-3 中所示。具體的實驗示意圖如圖 4-4 所示�；芈冯娮鑳x的型號為 HDHL-200，其精度為 1μ ，測量范圍為 0-9.99m ,可選電流檔位分別為 100A、200A 由此可見其滿足實驗要求。

實驗圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于遺傳算法的LCL型逆變器雙閉環(huán)參數(shù)設計[J]. 王佐勛,李亞洲,李國慶.  電力系統(tǒng)保護與控制. 2018(22)
[2]基于模糊系統(tǒng)的接觸電阻建模方法[J]. 王剛,譚盛武,林生軍,王之軍,常林晶.  高電壓技術. 2017(03)
[3]接觸電阻建模新方法[J]. 王剛,王之軍,楊欣可,常林晶,徐健濤.  昆明理工大學學報(自然科學版). 2017(01)
[4]閥廳金具大電流溫升試驗及仿真計算[J]. 吳昊,彭宗仁,楊媛,王加龍.  電力建設. 2015(09)
[5]遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的大功率LED結溫預測[J]. 王志斌,孔亞楠,劉永成,張騫.  光電子.激光. 2014(07)
[6]受電弓滑板與接觸網(wǎng)導線接觸電阻計算模型[J]. 陳忠華,石英龍,時光,王智勇,康立乾.  電工技術學報. 2013(05)
[7]淺析導電膏在電氣連接中的作用[J]. 龔炳林,劉銀河,黃龍林.  鹽業(yè)與化工. 2013(03)
[8]基于Adaboost的BP神經(jīng)網(wǎng)絡改進算法在短期風速預測中的應用[J]. 吳俊利,張步涵,王魁.  電網(wǎng)技術. 2012(09)
[9]高壓開關柜事故隱患分析及對策[J]. 賈永慧,呂曉劍,王鴻海.  山西電力. 2011(04)
[10]架空地線連接金具發(fā)熱的原因分析及處理辦法[J]. 周欣佳.  上海電力. 2011(03)

博士論文
[1]分數(shù)階微積分在現(xiàn)代信號分析與處理中應用的研究[D]. 蒲亦非.四川大學 2006

碩士論文
[1]電滲固結中接觸電阻影響因素的試驗研究[D]. 李卓明.浙江大學 2017
[2]基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的電機生產線故障診斷[D]. 張旋.合肥工業(yè)大學 2016
[3]電力復合脂的研制及其接觸電阻分析計算[D]. 曹正鋒.華北電力大學(北京) 2016
[4]GIS接觸電阻與溫升關系研究[D]. 張森林.華北電力大學 2015
[5]BP神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化研究及應用[D]. 蔣亮.南昌大學 2014
[6]BP神經(jīng)網(wǎng)絡的算法改進及應用研究[D]. 孫娓娓.重慶大學 2009
[7]固體材料界面電阻實驗研究[D]. 蔣春艷.武漢理工大學 2007
[8]BP神經(jīng)網(wǎng)絡及應用研究[D]. 賀清碧.重慶交通學院 2004



本文編號：2929553