本文關(guān)鍵詞：基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器局部放電模式識(shí)別研究

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【摘要】：電力是現(xiàn)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的命脈,近幾年在世界各地連續(xù)發(fā)生了災(zāi)難性的停電事故,這些事故大多是由于電力系統(tǒng)出現(xiàn)故障導(dǎo)致的。變壓器是電力系統(tǒng)的樞紐,它的運(yùn)行狀態(tài)直接關(guān)系到整個(gè)電力系統(tǒng)能否穩(wěn)定可靠運(yùn)行。國(guó)際大電網(wǎng)會(huì)議(CIGRE)報(bào)告指出,高壓電器故障中絕緣故障占了51%,長(zhǎng)時(shí)間的局部放電是造成絕緣故障的主要原因。為了避免絕緣故障產(chǎn)生,需要對(duì)變壓器進(jìn)行局部放電檢測(cè),及時(shí)評(píng)估絕緣劣化程度,保證變壓器安全可靠運(yùn)行。變壓器局部放電模式識(shí)別是局部放電檢測(cè)的核心環(huán)節(jié),能夠幫助工程技術(shù)人員快速識(shí)別局部放電類(lèi)型,確定檢修方案。因此,將變壓器局部放電模式識(shí)別作為研究對(duì)象,具有較大的理論價(jià)值和實(shí)際意義。本文研究?jī)?nèi)容如下。(1)本文基于局部放電脈沖電流法搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái),使用PCI-9814高速數(shù)據(jù)采集卡以及LabVIEW軟件設(shè)計(jì)信號(hào)采集系統(tǒng),然后采集變壓器內(nèi)部四種典型局部放電模型的放電信號(hào)。將多次實(shí)驗(yàn)采集到的數(shù)據(jù)按照局部放電相位分布模式繪制成三維譜圖,然后映射到二維平面生成灰度圖。因?yàn)榫靥卣髂軌蚍从诚袼攸c(diǎn)的分布情況,所以提取灰度圖矩特征作為模式識(shí)別器輸入特征量。(2)局部放電檢測(cè)過(guò)程對(duì)實(shí)時(shí)性要求高,且檢測(cè)信號(hào)易受隨機(jī)噪聲干擾,導(dǎo)致錯(cuò)誤樣本較多。針對(duì)以上缺陷,本文提出一種基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器局部放電模式識(shí)別器,概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本追加能力強(qiáng)、容錯(cuò)性較高、訓(xùn)練速度快。為了驗(yàn)證所提識(shí)別器識(shí)別性能,將所提識(shí)別器與常用的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),極限學(xué)習(xí)機(jī)、樸素貝葉斯識(shí)別器進(jìn)行對(duì)比。仿真結(jié)果表明,與其他三種識(shí)別器相比,所提識(shí)別器準(zhǔn)確率更高。(3)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平滑因子對(duì)識(shí)別效果影響較大,目前此因子多采用經(jīng)驗(yàn)值,需要繁雜的計(jì)算及實(shí)驗(yàn)才能獲得。針對(duì)這一問(wèn)題,本文通過(guò)使用具有全局搜索能力的遺傳算法優(yōu)化平滑因子,仿真結(jié)果表明,通過(guò)優(yōu)化平滑因子,概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別效果有較大提升。
【關(guān)鍵詞】：變壓器 局部放電 矩特征 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TM407;TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-19
• 1.1 變壓器局部放電研究的目的及意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-16
• 1.2.1 局部放電檢測(cè)方法及基本信號(hào)提取10-14
• 1.2.2 局部放電特征量提取14-15
• 1.2.3 局部放電模式識(shí)別器設(shè)計(jì)15-16
• 1.3 存在的問(wèn)題16-17
• 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排17-19
• 第二章 變壓器局部放電特征量設(shè)計(jì)19-34
• 2.1 局部放電灰度圖構(gòu)造19-31
• 2.1.1 局部放電模式構(gòu)造19-22
• 2.1.2 局部放電模型22-25
• 2.1.3 局部放電實(shí)驗(yàn)平臺(tái)及信號(hào)采集系統(tǒng)25-29
• 2.1.4 局部放電灰度圖像29-31
• 2.2 局部放電灰度矩特征31-33
• 2.2.1 矩的基本原理31-32
• 2.2.2 局部放電灰度矩特征設(shè)計(jì)32-33
• 2.3 小結(jié)33-34
• 第三章 變壓器局部放電模式識(shí)別34-54
• 3.1 基于PNN的局部放電模式識(shí)別34-40
• 3.1.1 PNN基本算法36-38
• 3.1.2 設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及結(jié)果分析38-40
• 3.2 基于BP的局部放電模式識(shí)別40-45
• 3.2.1 BP基本算法41-42
• 3.2.2 結(jié)果分析42-45
• 3.3 基于ELM的局部放電模式識(shí)別45-49
• 3.3.1 ELM基本算法46-47
• 3.3.2 結(jié)果分析47-49
• 3.4 基于NB的局部放電模式識(shí)別49-52
• 3.4.1 NB基本算法49-51
• 3.4.2 結(jié)果分析51-52
• 3.5 小結(jié)52-54
• 第四章 優(yōu)化概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型54-62
• 4.1 基于遺傳算法優(yōu)化平滑因子54-55
• 4.2 遺傳算法分析55-57
• 4.3 算法設(shè)計(jì)及結(jié)果分析57-60
• 4.4 小結(jié)60-62
• 第五章 總結(jié)和展望62-64
• 5.1 本文研究總結(jié)62
• 5.2 未來(lái)工作展望62-64
• 參考文獻(xiàn)64-69
• 致謝69-70
• 攻讀碩士期間發(fā)表論文70

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