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基于BP网络的局部放电模式识别

局部放电水平是评估高压电器绝缘状态的重要技术指标之一,它不仅反映绝缘状态,而且可以估算出电器设备绝缘的使用寿命。但是局部放电的随机性影响了局部放电信号的采集,降低了局部放电模式识别的效果。论文构造了基于BP 网络的新型分类器,探讨了该分类器用于局部放电信号的特征提取及模式识别的可行性。同时也进行了信号去噪方法的实验探索。其意义在于避免网络拓扑构成的盲目性,提高局部放电模式识别的效果。本论文对比研究了基于BP 网络的局部放电灰度矩特征提取及其模式识别、基于正交小波神经网络局部放电统计特征量的模式识别和基于自适应特征提取小波神经网络局部放电模式识别方法。文中将局部放电脉冲信号波形看作是一幅具有某种灰度分布的图像,利用灰度矩的概念,借助图像识别技术对局部放电脉冲信号灰度分布图像进行特征提取,给出了特征量提取算法,对针-板和球-板电极产生的局部放电信号进行灰度矩特征量提取后,作为BP 神经网络的输入向量矩阵,经过学习训练,使识别率达到7  (本文共107页) 本文目录 | 阅读全文>>

重庆大学
重庆大学

交联聚乙烯电力电缆局部放电模式识别的研究

随着电力电缆的广泛应用和故障事故的增加,交联聚乙烯电力电缆的绝缘故障检测技术取得了长足的进展。本文在总结前有的XLPE电力电缆绝缘故障检测方法和借鉴变压器绝缘局部放电的基础上,以理论与实验相结合,研究了基于人工神经网络的以XLPE电力电缆局部放电信号的模式识别方法。本文介绍了交联电力电缆的发展状况,发生局部放电的原因,综合总结了现有的XLPE电力电缆故障检测方法,其他如变压器、互感器等电气设备的故障在线监测方法, 说明了研究XLPE电力电缆局部放电在线监测的理论和实践意义。本文的研究,将为实现XLPE电力电缆局部放电在线监测起到铺垫作用。论文分析了XLPE电力电缆局部放电模式识别原理,分析了局放信号特点;搭建了以脉冲电流传感器感应局放脉冲信号、话路滤波器去除干扰的实验平台;设计并实作了和实际运行中可能出现的局部放电特征相似的放电模型,分别测量了它们的局部放电信号,对实验后的电缆作了解剖,观察分析其放电痕迹。论文介绍了由特征量提取...  (本文共77页) 本文目录 | 阅读全文>>

天津大学
天津大学

电力电缆局部放电检测与模式识别的研究

交联聚乙烯(XLPE)电力电缆从上世纪60年代初问世以来,经历了40多年的迅速发展,在中低压领域中逐步替代了油浸纸绝缘电缆,并已在超高压电压等级中获得越来越广泛的应用。特别在城市中,由于电网结构的调整和城市规划的要求,电缆线路不断增加。目前已有不少11OkV电压等级的交联聚乙烯电力电缆线路投入运行,并且处于快速增长的趋势。XLPE电力电缆在长期的运行中,伴随着各种缺陷的产生,导致绝缘性能下降,从而可能引起局部放电,引发各种事故。XLPE电缆局部放电检测技术是诊断XLPE电缆故障的有效方法。本文在总结前有的XLPE电力电缆绝缘故障检测方法的基础上,研究了利用Rogowski线圈原理制作电流传感器检测电力电缆局部放电的方法,以及基于人工神经网络的电力电缆局部放电信号的模式识别方法。论文首先研究基于Rogowski线圈原理的电流传感器。综合考虑了各个参数对罗式线圈的影响,设计出符合检测XLPE电缆的电流传感器。接着设计XLPE电缆局部...  (本文共68页) 本文目录 | 阅读全文>>

东华理工大学
东华理工大学

开关柜局部放电带电检测与故障模式识别

高压开关柜是高压配电网的重要组成部分之一,其稳定的运行对配网系统稳定可靠的供电具有重要意义。开关柜故障主要是由局部放电(Partial Discharge,简称PD)引起的。暂态地电压(Transient Earth Voltages,简称TEV)检测法是开关柜局部放电检测中较为有效的方法之一,但在线监测方式运用在数量众多的开关柜上将导致检测成本较高、数据量太大。基于以上问题本论文设计一种基于无线方式的低功耗局部放电带电检测装置。论文对开关柜局部放电的产生机理和TEV检测的理论进行分析。采用Ansoft Maxwell软件对局部放电进行瞬态电场仿真,并在实验室建立开关柜典型局部放电缺陷模型,采集TEV信号为故障类型识别提供数据基础。通过对开关柜局部放电检测与故障类型识别的研究做了以下工作:(1)采用小波包分析得到TEV信号的小波包能量谱以及采用分形维数算法得到TEV信号的分形维数和截距,将两者相结合提取PD信号特征,论文称其为小...  (本文共94页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安电子科技大学
西安电子科技大学

希尔伯特—黄变换在变压器局部放电信号去噪与模式识别中的应用研究

作为电力系统中最重要的电气设备之一,电力变压器的安全以及稳定决定着供电系统的可靠性,而对电力变压器的局部放电进行在线监测则是保障其安全稳定运行的一种重要手段。变压器局部放电在线监测与模式识别系统通过对局部放电过程中局部放电特征参量的分析,能提前发现异常征兆,有效防止高压电气设备事故的发生。通过对电力变压器局部放电在线监测所需技术现状的深入分析,本文结合国内外局部放电在线监测技术,详细研究了各种局部放电在线检测技术和模式识别技术。根据实验所得的局部放电在线监测的结果,重点研究局部放电在线监测系统中的局放信号的处理和放电类型的判别,主要的研究工作如下:在深入研究小波变换及希尔伯特-黄变换基本理论的基础上,通过实验研究,本文采用了希尔伯特-黄变换作为滤波方法,它对非平稳信号反应敏感且具有良好的自适应性,能够有效检测出非平稳信号的不同类型的奇异点。在试验中也验证了该方法的有效性和稳定性,即使在外界存在强电磁干扰的情况下,该方法的去噪效果...  (本文共71页) 本文目录 | 阅读全文>>

重庆大学
重庆大学

基于小波技术的局部放电图像模式识别的研究

局部放电在线监测与模式识别技术是及时发现变压器内部局部缺陷和故障隐患的重要手段。目前,局部放电模式识别的研究内容主要有放电特征量和模式分类器等。本文在国内外现有工作的基础上,通过实验室局部放电实验数据,系统地研究了局部放电图像的小波多尺度变换和基于遗传算法优化的小波神经网络,在提取小波多尺度变换后的各子图特征基础上,通过本文建立的模式识别分类器进行了识别。本文的主要内容有:①用五种变压器放电模型,实验获得了局部放电的样本数据,构造出局部放电三维谱图和灰度图像。在小波多尺度变换的基本理论和具体算法基础上,对Sinsin信号和局部放电谱图进行了小波多尺度分析,得到了各尺度子图像的能量分布特点。②对局部放电原始图像和三尺度变换后的各子图像提取了分形特征参数和矩特征参数构成的特征集,并选用BP神经网络作为模式识别分类器,对各图像特征集进行模式识别。识别结果表明,在这种特征集提取下,垂直方向高频子图像LH3的识别效果好于原始图像和其他子图...  (本文共65页) 本文目录 | 阅读全文>>