【摘要】：絕緣材料作為電氣設備重要的組成部分,承擔著隔離不同電位,保證設備正常運轉的作用,在很大程度上決定著電氣設備的使用壽命,而在高壓變電站中電容型設備的數(shù)量通常要占到整個變電站電氣設備總數(shù)的40%～50%,確保電容型設備的絕緣良好對保證電力系統(tǒng)的安全可靠運行具有重要作用。目前絕大多數(shù)的電容型設備絕緣性能在線檢測方法都是以絕緣介質損耗因數(shù)作為首選測量參量,因介損值較小,且易受電網干擾因素的影響,因此尋找高精度的測量方法仍具有重要的意義。本文采用的基于Hilbert變換的絕緣介質損耗因數(shù)的計算方法不受電網頻率波動和非整周期采樣的影響,仿真最大絕對誤差處于10-5的數(shù)量級,考慮到電網諧波對計算結果的影響,在電壓總諧波畸變率處于正常范圍內時,這種計算方法依然能夠保證很好的計算精度,誤差水平幾乎不變。為獲取用于介損值計算的采樣電壓和電流信號中的基波分量以及處理介損值的在線監(jiān)測數(shù)據(jù),我們采用基于非線性自回歸神經網絡(NAR)數(shù)據(jù)預測端點延拓的經驗模態(tài)分解法,這種信號分解的方法尤其適合處理非線性、非平穩(wěn)的數(shù)據(jù)序列,其效果要好于經常被采用的對稱極值方法,在電網波形受到較大擾動而波動嚴重的情況下,依然能準確地分解出基波分量。同時為進一步減小測量誤差,消除噪聲的影響,在采樣數(shù)據(jù)的預處理階段,我們采用數(shù)學形態(tài)學交替混合濾波器和小波降噪的濾波方案。采用這些方法逐步處理采樣數(shù)據(jù),計算出介質損耗因數(shù),仿真試驗表明,誤差處于介損值測量要求的范圍內,能夠達到預期的精度。
[Abstract]:As an important part of electrical equipment, insulating material plays an important role in isolating different potential and ensuring the normal operation of the equipment, which determines the service life of electrical equipment to a great extent. In high voltage substations, the number of capacitive equipment usually accounts for 40% / 50% of the total electrical equipment in the substation. It is very important to ensure the good insulation of capacitive equipment to ensure the safe and reliable operation of power system. At present, most of the on-line testing methods for insulation performance of capacitive equipment are based on dielectric loss factor as the first choice measurement parameter, because the dielectric loss value is small, and is easily affected by the interference factors of the power network. Therefore, it is still of great significance to search for high-precision measurement methods. The calculation method of dielectric loss factor based on Hilbert transform in this paper is not affected by the fluctuation of power network frequency and non-integral period sampling. The maximum absolute error of simulation is in the order of 10 ~ 5, considering the influence of power network harmonic on the calculation results. When the total voltage harmonic distortion rate is in the normal range, the calculation method can still ensure a good calculation accuracy, and the error level is almost unchanged. In order to obtain the fundamental components of sampled voltage and current signals for dielectric loss calculation and the on-line monitoring data for processing dielectric loss values, we adopt the empirical mode decomposition method based on nonlinear autoregressive neural network (NAR) data to predict endpoint continuation. The method of signal decomposition is especially suitable to deal with nonlinear and non-stationary data series, and its effect is better than that of symmetric extremum method which is often used. When the power network waveform is disturbed and fluctuated seriously, the result is better than that of the symmetric extremum method which is often used. The fundamental component can still be decomposed accurately. At the same time, in order to further reduce the measurement error and eliminate the influence of noise, in the pre-processing stage of sampled data, we adopt the alternating hybrid filter of mathematical morphology and the filtering scheme of wavelet de-noising. These methods are used to process the sampled data step by step and calculate the dielectric loss factor. The simulation results show that the error is within the required range of dielectric loss measurement and can achieve the desired accuracy.
【學位授予單位】：中國石油大學(華東)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TM934.3

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本文編號：2458855