輸電線路絕緣子的污穢閃絡(luò)是影響電網(wǎng)運(yùn)行的重大隱患之一,受各地區(qū)氣象條件、地理環(huán)境和周邊工業(yè)污染物的影響,絕緣子的污閃事故頻繁發(fā)生,因此對(duì)于其污閃機(jī)理與放電模型的分析仍有待研究。本文在對(duì)分析現(xiàn)有診斷技術(shù)后,將人工智能理論、模糊理論、Petri網(wǎng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論融合為可以反映絕緣子工作狀態(tài)的智能推理架構(gòu),構(gòu)建了一個(gè)全面推理其工作狀態(tài)的智能診斷系統(tǒng),通過(guò)輸入相關(guān)特征量,運(yùn)用經(jīng)優(yōu)化的模糊Petri網(wǎng)（FPN）來(lái)決策其污穢狀態(tài)和閃絡(luò)概率。由于閃絡(luò)事故與絕緣子表面的泄漏電流密切相關(guān),因此本文在傳統(tǒng)Rogowski線圈基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn),設(shè)計(jì)了具有實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)、故障定位和閃絡(luò)跳閘保護(hù)功能的泄漏電流監(jiān)測(cè)方案。通過(guò)對(duì)所監(jiān)測(cè)的電流特性進(jìn)行分析與計(jì)量,將電特征量與非電特征量運(yùn)用FPN推理規(guī)則來(lái)描述它們之間的復(fù)雜關(guān)系。在復(fù)雜節(jié)點(diǎn)推理上,本文運(yùn)用改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)各層權(quán)值進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)和改進(jìn),使得診斷系統(tǒng)能夠?qū)σ褜W(xué)習(xí)的樣本知識(shí)更新現(xiàn)有的知識(shí)庫(kù),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)絕緣子污穢度以及閃絡(luò)狀態(tài)進(jìn)行符合實(shí)際的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。最后,使用實(shí)際測(cè)得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行算例分析,仿真實(shí)驗(yàn)表明提出的智能診斷方法能夠有效地推理出絕緣子污穢度,并能... 

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 課題研究背景和意義
    1.2 絕緣子的安全運(yùn)行概述
    1.3 絕緣子運(yùn)行狀態(tài)診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.3.1 輸電線路絕緣子的離線監(jiān)測(cè)法
        1.3.2 輸電線路絕緣子的在線監(jiān)測(cè)法
    1.4 智能診斷技術(shù)的發(fā)展
    1.5 本文主要工作
第2章 絕緣子閃絡(luò)的形成及其模型
    2.1 絕緣子閃絡(luò)的形成原因概述
        2.1.1 引起絕緣子閃絡(luò)的外部特征
        2.1.2 引起絕緣子閃絡(luò)的內(nèi)部特征
    2.2 絕緣子閃絡(luò)的放電機(jī)理
    2.3 絕緣子污閃的數(shù)學(xué)模型
        2.3.1 絕緣子的污閃過(guò)程
        2.3.2 絕緣子的直流污閃模型
        2.3.3 絕緣子的交流污閃模型
    2.4 本章小結(jié)
第3章 特征量選取及泄漏電流監(jiān)測(cè)
    3.1 影響絕緣子污穢度的特征量
    3.2 泄漏電流特征量
    3.3 改進(jìn)的絕緣子泄漏電流監(jiān)測(cè)系統(tǒng)
        3.3.1 泄漏電流信號(hào)的監(jiān)測(cè)原理
        3.3.2 基于Rogowski線圈的泄漏電流監(jiān)測(cè)方案
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于FPN的診斷策略
    4.1 Petri網(wǎng)絡(luò)理論概述
    4.2 模糊Petri網(wǎng)絡(luò)的表示與推理規(guī)則
        4.2.1 模糊Petri網(wǎng)絡(luò)的表示
        4.2.2 模糊Petri網(wǎng)絡(luò)的推理規(guī)則
    4.3 基于模糊神經(jīng)Petri網(wǎng)的故障診斷系統(tǒng)
        4.3.1 故障診斷推理結(jié)構(gòu)
        4.3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值推理算法
        4.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理結(jié)構(gòu)
        4.3.4 學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化
    4.4 本章小結(jié)
第5章 絕緣子的運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估策略
    5.1 特征量的模糊化表達(dá)
        5.1.1 絕緣子浸濕及憎水性
        5.1.2 大氣質(zhì)量指數(shù)及污穢度
    5.2 絕緣子閃絡(luò)的判據(jù)
    5.3 絕緣子運(yùn)行狀態(tài)診斷系統(tǒng)診斷算例
        5.3.1 FPN對(duì)絕緣子污穢度的推理
        5.3.2 FPN對(duì)絕緣子閃絡(luò)情況的推理
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
致謝
附錄：攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果
參考文獻(xiàn)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SAR圖像仿真參數(shù)預(yù)測(cè)[J]. 銀玉琳,黃山.  電光與控制. 2018(08)
[2]交流輸電線路劣化瓷質(zhì)絕緣子自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)研究[J]. 劉曉偉,王力農(nóng),王軍華,李小春.  電測(cè)與儀表. 2016(11)
[3]超高壓架空線絕緣子檢測(cè)機(jī)器人的智能控制設(shè)計(jì)[J]. 張雪峰,羅浩,鄭雷,楊哲印,夏奕鳳.  電氣應(yīng)用. 2015(22)
[4]一種基于模糊故障Petri網(wǎng)的三相異步電動(dòng)機(jī)故障分析方法[J]. 程學(xué)珍,王程,于永進(jìn),伊利峰,陳強(qiáng).  電工技術(shù)學(xué)報(bào). 2015(17)
[5]架空輸電線路絕緣子檢測(cè)機(jī)器人的設(shè)計(jì)與研究[J]. 張林華,池艷東.  電子設(shè)計(jì)工程. 2015(16)
[6]一種新型懸垂絕緣子檢測(cè)機(jī)器人機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)[J]. 何磊,王洪光,劉愛(ài)華,王林.  智能系統(tǒng)學(xué)報(bào). 2015(04)
[7]利用電氣量和時(shí)序信息的改進(jìn)Petri網(wǎng)故障診斷模型[J]. 鐘錦源,張巖,文福拴,楊明,張小易,朱海兵.  電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2015(11)
[8]新型高壓輸電線路絕緣子檢測(cè)機(jī)器人研發(fā)方案[J]. 汪曉,陳垚,單軍,余祥勇,丁勇,劉志林.  電力建設(shè). 2015(06)
[9]Rogowski線圈電流互感器中的高精度數(shù)字積分器技術(shù)研究[J]. 宋濤.  高電壓技術(shù). 2015(01)
[10]基于BP網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)化模糊Petri網(wǎng)的電力變壓器故障診斷[J]. 公茂法,張言攀,柳巖妮,王志文,劉麗娟.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2015(03)

博士論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多模型自適應(yīng)控制方法研究[D]. 賈超.北京科技大學(xué) 2017
[2]基于Petri網(wǎng)的多組合設(shè)備最優(yōu)調(diào)度與控制[D]. 陽(yáng)罰軍.廣東工業(yè)大學(xué) 2016
[3]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本表示及其應(yīng)用[D]. 戶保田.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[4]基于復(fù)雜自適應(yīng)Petri網(wǎng)的棉紡生產(chǎn)預(yù)報(bào)模型及其優(yōu)化[D]. 王軍.東華大學(xué) 2016
[5]基于航拍圖像的絕緣子識(shí)別與狀態(tài)檢測(cè)方法研究[D]. 陽(yáng)武.華北電力大學(xué)(北京) 2016
[6]輸電線路復(fù)合絕緣子可見(jiàn)光圖像檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 梅欣.武漢大學(xué) 2014

碩士論文
[1]基于圖像處理的接觸網(wǎng)絕緣子識(shí)別與破損檢測(cè)[D]. 苗向鵬.西南交通大學(xué) 2017
[2]基于圖像處理的接觸網(wǎng)絕緣子裂紋和定位支座檢測(cè)[D]. 楊輝金.西南交通大學(xué) 2017
[3]±660kV直流耐張絕緣子零值檢測(cè)機(jī)器人的研究與應(yīng)用[D]. 劉海峰.華北電力大學(xué) 2017
[4]瓷絕緣子振動(dòng)聲學(xué)檢測(cè)方法研究及應(yīng)用[D]. 張廣興.華北電力大學(xué) 2017
[5]基于改進(jìn)petri網(wǎng)算法的電網(wǎng)故障診斷研究[D]. 仇大偉.天津理工大學(xué) 2017
[6]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)仿真模型和算法研究[D]. 陳元琳.大慶石油學(xué)院 2006



本文編號(hào)：3693616