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接觸網腕臂絕緣子污閃預警關鍵技術研究

發(fā)布時間:2018-12-24 07:30
【摘要】:隨著我國電氣化高速鐵路骨干網和重要區(qū)域網的建成運營,縱橫交錯的高速鐵路網對牽引供電系統(tǒng)的可靠性提出了更高要求,其中,接觸網絕緣子污閃事故一直是威脅我國高速鐵路牽引供電安全的難題之一。目前,我國鐵路接觸網絕緣子的污閃預防措施主要有加大爬電距離、涂刷憎水性涂料、更換成復合絕緣子、周期清掃等,這些措施仍屬于被動措施,可在一定程度上降低污閃發(fā)生的概率,但卻造成了人、財、物等維修資源的浪費,有時污閃又恰恰發(fā)生在兩次清掃之間。由于污閃是區(qū)域性的問題,一旦一處污閃跳閘,則表明該區(qū)域同類絕緣子均處于臨界污閃的狀態(tài),因此,污閃風險預警水平的高低,將直接關系到牽引供電系統(tǒng)的可靠度以及供電段在絕緣子維護工作中投入的人力成本和承擔的安全風險,關系到供電天窗的利用率。隨著我國高速鐵路牽引供電管理系統(tǒng)自動化水平的日益提高,迫切需要在污閃發(fā)生之前預知接觸網絕緣子表面的污穢程度和污閃風險程度,及時采取防治措施,有效避免污閃的發(fā)生。接觸網絕緣子污閃預警監(jiān)測已被列入我國電氣化鐵路供電檢測監(jiān)測體系(6C體系)。論文從牽引供電安全檢測監(jiān)測的需求出發(fā),系統(tǒng)地研究了接觸網腕臂絕緣子污閃預警關鍵技術。以泄漏電流作為分析參量,以電氣化鐵路用QB-25型接觸網腕臂絕緣子作為試品,進行了試驗研究,通過嚴格控制和改變試驗條件,采集了腕臂絕緣子試品在不同污穢度下的泄漏電流試驗數據,采用小波包與經驗模態(tài)分解相結合的時頻分析方法、Welch功率譜計算法、諧波分析等分析方法,對數據進行了時域分析和頻域分析,基于分析得出的腕臂絕緣子泄漏電流特性,選擇泄漏電流有效值最大值、有效值均值、有效值標準差、泄漏電流三次諧波最大值、三次諧波含量等五個特征量作為污閃預警指數的輸入量,首次建立了電氣化鐵路接觸網腕臂絕緣子污閃風險預警指數模型,該指數模型可直接用于工程實踐,作為絕緣子表面污穢度在線監(jiān)測與污閃預警的診斷與評價依據。本論文所做的主要工作和創(chuàng)新點如下:首次采用QB-25型高鐵接觸網腕臂絕緣子作為試品設計和實施了人工污穢試驗。通過嚴格控制和改變試驗條件,按照等值附鹽密度為0.05 mg/cm2、0.15mg/cm2、0.25 mg/cm2、0.35 mg/cm2四個人工污穢等級,完整地采集了QB-25型絕緣子不同放電發(fā)展階段的泄漏電流試驗數據,填補了我國高鐵接觸網腕臂絕緣子人工污穢試驗的空白。首次利用基于小波包與經驗模態(tài)分解(WP+EMD)相結合的時頻分析算法,提出了泄漏電流局部信號的時頻特性分析方法,并采用該算法計算了接觸網腕臂絕緣子泄漏電流的時頻譜。具體工作包括在計算時頻譜前,首先分析了四種小波閾值去噪方法的優(yōu)劣,選用了去噪效果最優(yōu)的自適應閾值法對等值附鹽密度分別為0.15 mg/cm2和0.25 mg/cm2的腕臂絕緣子泄漏電流試驗數據進行了處理,在分析了經典時頻分析方法局限性的基礎上,提出了小波包與經驗模態(tài)分解(WP+EMD)相結合的泄漏電流時頻譜算法。通過與經典的Wigner-Ville分布分析法相對比,驗證了本論文所提出的WP+EMD時頻譜算法的優(yōu)越性,即采用WP+EMD時頻譜算法,能夠清晰地再現原始泄漏電流信號的局部時頻特性,而采用Wigner-Ville分布分析法會帶來交叉項干擾,模糊泄漏電流信號的原始特征。首次構建了接觸網腕臂絕緣子污閃預警指數(FOI)。該指數可直接應用于以接觸網腕臂絕緣子泄漏電流為監(jiān)測量的污閃預警在線監(jiān)測系統(tǒng),可量化描述污閃風險,給出絕緣子接近污閃的程度指數或絕緣子表面污穢度指標。當絕緣子表面污穢度發(fā)生變化時,不同的泄漏電流特征量受污穢度影響的權重不同,為選擇理想的污閃預警指數輸入量,剔除無效和冗余特征量,本論文首先分析了在諸多泄漏電流特征量中,哪些能顯著反映污穢度的相對變化,充分表征污閃信息,經過對腕臂絕緣子泄漏電流時域特性和頻域特性的分析,論文提取了泄漏電流有效值均值Iem、有效值最大值Iemax、有效值標準差σ、泄漏電流三次諧波含量、三次諧波最大值等五個特征量作為構建污閃預警指數的輸入量,采用sigmoid函數進行歸一化處理,構建了腕臂絕緣子污閃預警指數,并通過試驗驗證了預警指數的有效性。FOI指數的提出,可作為帶電運行中的接觸網絕緣子絕緣狀態(tài)評價指標,為鐵路供電管理部門編制接觸網絕緣子防污閃維修作業(yè)計劃提供依據,使絕緣子的防污閃工作由計劃檢修到狀態(tài)維護成為可能。
[Abstract]:......
【學位授予單位】:中國鐵道科學研究院
【學位級別】:博士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:U225

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本文編號:2390344

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