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组合电器局部放电非线性鉴别特征提取与模式识别方法研究

张晓星  
【摘要】: 气体绝缘组合电器(Gas Insulated Substation,简称GIS)具有占地面积小、运行安全可靠、维护工作量少、检修周期长等突出优点,在城市电网建设和改造中得到广泛应用。 运行经验表明,与敞开式变电站相比,尽管GIS的运行可靠性高,但其内部不可避免的缺陷仍可能引起事故,而且在GIS各类故障中,绝缘故障占有较大比例。GIS电气故障最通常的故障特征是在绝缘完全击穿前发生局部放电(PD),通过对GIS局部放电的在线监测,可以及时发现GIS内存在的缺陷,避免重大事故的发生。因此,深入研究GIS局部放电检测及其模式识别的方法,对于保证GIS的安全可靠运行、诊断GIS的绝缘状况和缺陷类型特征以及指导GIS的检修工作有着十分重要的意义。 本文在分析国内外GIS局部放电检测及其模式识别研究成果基础上,对适用于GIS局部放电现场检测的外置传感方法进行了深入研究,在PD模式识别中引入了Fisher鉴别分析及其推广算法,丰富了局部放电模式识别中有关特征提取的理论及方法。取得的主要成果有: (1)对GIS局部放电信号的外置传感检测技术进行了深入研究,研制成功了适用于GIS现场监测微带贴片天线传感器,其中:采用选择天线基板材料、厚度和形状、附加阻抗匹配网络等方法使微带天线频带展宽,达到了宽频带天线范围:工作频带340~440MHz、中心频率390 MHz,相对带宽25.6%,实测增益达到了5.38dB;在结构上,对MPA天线背面和部分侧面采用金属材料屏蔽封装设计,提高了MPA天线的抗干扰能力。 (2)根据GIS中PD信号特征研制出了模拟内部缺陷的4种单一缺陷和3种混合缺陷物理模型,在实验室里采用微带天线传感器和高速局部放电采集系统获得了这7种绝缘缺陷产生局部放电的大量样本,构建出GIS局部放电? ? q ? n谱图及其灰度图像。 (3)通过对Foley-Sammon最佳鉴别变换算法和统计不相关鉴别矢量集算法的深入研究,提出了一种局部放电三维谱图的主分量分析-Fisher线性鉴别(PCA- SUODV)方法:其PCA算法将数据从超高维空间降至低维空间,在解决维数危机的同时,消除类内散度矩阵的奇异性,并且最大限度的保持了原有样本模式的结构分布;SUODV提取统计不相关的特征量集,消除了特征分量之间的相关性,从而有效地提高了PD模式识别的精度。 (4)提出了一种基于核的统计不相关鉴别矢量集(KSUODV)的PD模式识别方


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