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《西南交通大学》 2006年
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变压器暂态仿真模型及基于支持向量机的变压器保护原理研究

郝文斌  
【摘要】:随着国民经济的不断发展,对电力的需求日益增加,同时要求电力系统的容量不断增加。大容量的电力变压器被广泛采用,对电力变压器保护快速性和可靠性提出新的要求。目前,作为电力变压器主保护的差动保护在识别励磁涌流和内部故障时准确率较低,这个问题多年来不断的困扰着电力变压器保护的研究工作者,也是目前电力系统科研的前沿性课题。解决这一问题首先我们应该进一步深入认识变压器内部故障机理,并建立变压器内部故障精确的暂态仿真模型,这是提高变压器保护性能的必要条件。基于内部故障模型获取准确的特征参数,才能使新的变压器保护原理的提出成为可能。 本文基于电磁感应理论建立了新的变压器励磁涌流和内部故障仿真模型,同时利用新兴的支持向量机学习算法制定了识别励磁涌流和内部故障电流的新方案。本文从以下几方面进行论述: 1、本文首先主要明确了开展本课题研究工作的目的和实用意义,分析了变压器磁化曲线模型、正常变压器模型、变压器内部故障模型、变压器保护方案等国内外相关方面的研究工作,并作以总结,同时提出了本论文的研究内容。 2、本文对统计学习理论的基本概念和定理给予简要阐述,其中包括机器学习问题表示,经验风险最小化,复杂性及推广能力,一致性条件和关键定理,VC维,推广性的界,结构风险最小化,核函数等,为后续研究奠定了理论基础。 3、变压器暂态仿真的准确与否,磁化曲线的建模是至关重要的。本文在对现有铁磁材料磁化曲线拟合方法研究的基础上,提出基于支持向量机的磁化曲线拟合方法。其主要思想就是将磁化曲线的每一部分都是用一个函数来表示的,通过试验数据并使用支持向量机寻找决策函数,得到完整的磁化曲线模型。利用仿真试验证明了此方法的有效性。 4、励磁涌流的仿真是开展变压器差动保护研究的基础。本文在认真分析了前人的励磁涌流的仿真研究成果基础上,提出变权重的励磁涌流仿真方法。其主要思想为依据极限磁滞回环与局部磁滞回环具有分形特征这一特点,在进行了励磁涌流仿真时,改变压缩权重。仿真试验证明此方法的有效性。 5、目前变压器内部故障研究还处于初级阶段,本文在对变压器内部故障机理分析研究的基础上,提出基于磁路的单相变压器、三相三柱变压器和三相
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TM407

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【引证文献】
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1 熊舸;安玉娟;;Scott变压器内部故障暂态仿真模型[J];变流技术与电力牵引;2008年05期
2 杨志凌;董兴辉;李成榕;;复杂电力设备多学科协同/虚拟仿真的关键技术[J];现代电力;2009年01期
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1 张杰;新型换流变压器故障建模及保护原理研究[D];湖南大学;2010年
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1 吕晓艳;电磁暂态数值仿真中变压器饱和模型的研究[D];天津大学;2010年
【参考文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 徐岩;电力变压器内部故障数字仿真及其保护新原理的研究[D];华北电力大学(河北);2005年
【共引文献】
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10 张丽叶;郑绍钰;;基于LS-SVM的装备研制费用建模与分析[J];兵工自动化;2009年02期
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1 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
2 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于最小二乘支持向量机的Hammerstein-Wiener模型辨识[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 ;Inverse System Control of Nonlinear Systems Using LS-SVM[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 ;A CDMA Signal Receiver Based on LS-SVM[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 ;LS-SVM Based Stable Generalized Predictive Control[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 阎纲;梁昔明;龙祖强;李翔;;一种新的提前一步预测控制算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
8 孙玉坤;王博;丁慎平;;基于模糊支持向量机的赖氨酸发酵软测量[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 ;GA Based LS-SVM Classifier for Waste Water Treatment Process[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 柴伟;孙先仿;乔俊飞;;有监督的等距映射和k近邻分类结合用于集员辨识[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 李书艳;单点氨基酸多态性与疾病相关关系的预测及其机制研究[D];兰州大学;2010年
3 张明;电能质量扰动相关问题研究[D];华中科技大学;2010年
4 许伟;基于进化算法的复杂化工过程智能建模方法及其应用[D];华东理工大学;2011年
5 向国齐;支持向量回归机代理模型设计优化及应用研究[D];电子科技大学;2010年
6 桑永胜;空间数据分析的神经计算方法[D];电子科技大学;2010年
7 渠瑜;基于SVM的高不平衡分类技术研究及其在电信业的应用[D];浙江大学;2010年
8 包鑫;稳健回归技术及其在光谱分析中的应用[D];浙江大学;2010年
9 甘良志;核学习算法与集成方法研究[D];浙江大学;2010年
10 杨丽;基于IEC 61850过程总线结构的数字化保护系统性能研究[D];山东大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 曾传华;基于颜色和纹理特征的竹条分级方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 杨焱麟;基于小波变换理论与比值分析法的变压器励磁涌流识别的研究[D];山东科技大学;2010年
3 田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
4 孟培培;基于3S的土地督察信息系统研究[D];山东科技大学;2010年
5 李海清;支持向量机在金融市场预测中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
6 李光远;基于在线聚类和最小二乘支持向量机的模糊建模方法研究[D];郑州大学;2010年
7 王巧立;微生物发酵过程的建模与优化控制研究[D];郑州大学;2010年
8 曲昆鹏;基于支持向量机的杂草识别研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 杨中卿;电力变压器选相投切技术研究[D];大连理工大学;2010年
10 田向伟;基于参数优化LSSVM在转炉煤气系统预测中的应用[D];大连理工大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 崔立君,张庸;三相变压器绕组的零序电抗计算[J];变压器;1995年03期
2 贺以燕;关于国内生产高压直流换流变压器的思考[J];变压器;1997年05期
3 符杨,蓝之达,陈珩;计及铁心动态磁化特性的三相变压器励磁涌流的仿真研究[J];变压器;1997年09期
4 吕晓德,陈世坤,方治强,孙定华;换流变压器阀侧绕组端部电场的特性分析[J];变压器;1998年06期
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6 许加柱;罗隆福;李季;李勇;刘福生;;自耦补偿与谐波屏蔽换流变压器的接线方案和原理研究[J];电工技术学报;2006年09期
7 罗隆福;李勇;刘福生;许加柱;李季;;基于新型换流变压器的直流输电系统滤波装置[J];电工技术学报;2006年12期
8 罗隆福;李勇;许加柱;李季;刘福生;;基于相分量法的新型换流变压器数学模型[J];电工技术学报;2007年01期
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10 罗隆福;张杰;李勇;许加柱;李季;刘福生;;基于稀疏列表法的新型换流变压器数学模型[J];电工技术学报;2008年04期
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 徐岩;电力变压器内部故障数字仿真及其保护新原理的研究[D];华北电力大学(河北);2005年
2 陈曦;复杂产品虚拟样机技术及其应用研究[D];南京理工大学;2005年
3 韩正庆;变压器仿真计算模型与保护原理研究[D];西南交通大学;2006年
4 张雪松;数字式变压器差动保护若干问题研究[D];浙江大学;2006年
【二级引证文献】
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1 董淑英;周玉生;;系统仿真学科领域研究的探讨[J];系统仿真学报;2009年S2期
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1 罗振宇;基于磁场分析的动车组主变压器参数计算及运行特性仿真分析[D];长沙理工大学;2011年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 符杨,蓝之达,陈珩;计及铁心动态磁化特性的三相变压器励磁涌流的仿真研究[J];变压器;1997年09期
2 林湘宁,刘世明,杨春明,刘沛;几种波形对称法变压器差动保护原理的比较研究[J];电工技术学报;2001年04期
3 洪淑月,施晓钟;电力变压器的数学模型与仿真的研究[J];电工技术学报;2003年02期
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7 段乃娴;;国产20万千瓦汽轮发电机三次谐波电压实测与分析[J];电力系统自动化;1987年03期
8 王增平,高中德,张举,李海英,王铁强,柳焯;模糊理论在变压器保护中的应用[J];电力系统自动化;1998年02期
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10 王赞基,刘秀成,陈香辉;用于内部故障分析的变压器电感参数计算模型[J];电力系统自动化;2000年24期
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1 郝文斌;李群湛;马庆安;郑永康;;基于支持向量机的变压器励磁涌流仿真实现[J];电网技术;2006年01期
2 李家坤;;电力变压器差动保护励磁涌流识别方法比较研究[J];广东水利电力职业技术学院学报;2009年02期
3 李家坤;;几种电力变压器差动保护励磁涌流识别方法的比较分析[J];武汉电力职业技术学院学报;2009年02期
4 郑家声,严伯超,何松康,杜国明;电力变压器继电保护及故障诊断中神经网络技术的应用[J];上海工程技术大学学报;2001年03期
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7 高鹏;汪小平;;小波算法在电力变压器励磁涌流与内部故障电流的鉴别中的应用[J];电气技术;2009年11期
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10 葛宝明,于学海,王祥珩,苏鹏声,王维俭;基于等效瞬时电感判别变压器励磁涌流的新算法[J];电力系统自动化;2004年07期
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1 曾鑫;杨浩;罗建;;电力变压器内部励磁涌流判别方法的新进展[A];四川省电工技术学会第九届学术年会论文集[C];2008年
2 党晓强;陈云良;雷霞;刘俊勇;张力;唐国栋;彭晓东;;电力主设备中的行波技术应用(2)—继电保护[A];2008中国电力系统保护与控制学术研讨会论文集[C];2008年
3 张国荣;;基于SVM分类算法的电力变压器故障诊断[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集(2)[C];2008年
4 张志强;哈恒旭;魏燕;谭雨珍;;变压器保护的现状及其发展趋势[A];2008中国电力系统保护与控制学术研讨会论文集[C];2008年
5 林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
6 黄淑云;孙兴玉;梁汝萍;邱建丁;;基于小波支持向量机预测蛋白质亚细胞定位研究[A];第十一届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2011年
7 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
8 蒋铁军;张怀强;李积源;;多变量系统预测的支持向量机方法研究[A];管理科学与系统科学研究新进展——第7届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集[C];2003年
9 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
10 杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
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7 宋宇芳 肖基宁;特殊的“卫士”[N];华中电力报;2004年
8 本报特约记者 何卫东 李红欣;岗位成才展现巾帼风采[N];现代物流报;2009年
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1 郝文斌;变压器暂态仿真模型及基于支持向量机的变压器保护原理研究[D];西南交通大学;2006年
2 徐岩;电力变压器内部故障数字仿真及其保护新原理的研究[D];华北电力大学(河北);2005年
3 翁汉琍;复杂电磁暂态下变压器差动保护异常动作行为分析及对策研究[D];华中科技大学;2009年
4 杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
5 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
6 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
7 孙薇;市场条件下抽水蓄能电站效益综合评价及运营模式研究[D];华北电力大学(河北);2007年
8 常群;支持向量机的核方法及其模型选择[D];哈尔滨工业大学;2007年
9 朱燕飞;锌钡白回转窑煅烧过程智能建模研究[D];华南理工大学;2005年
10 田英杰;支持向量回归机及其应用研究[D];中国农业大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 崔杨;自适应技术在变压器差动保护中的研究[D];广西大学;2005年
2 张建松;变压器励磁涌流形成机理以及电流互感器仿真模型研究[D];浙江大学;2005年
3 黄咏容;变压器暂态故障仿真及基于支持向量机的故障辨识[D];西南交通大学;2006年
4 戴道勇;电力变压器微机保护系统的研究[D];安徽理工大学;2008年
5 谢玉冰;新型变压器保护装置及其以太网通信的应用与研究[D];华中科技大学;2005年
6 杨梦滢;电力变压器大电流引线引起的附加损耗问题研究[D];沈阳工业大学;2011年
7 史志宏;变压器故障暂态数字仿真与保护整定的研究[D];华北电力大学(北京);2007年
8 蔡义明;小波分析在变压器励磁涌流识别中的研究[D];广西大学;2004年
9 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
10 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
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