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文檔簡介
1、中低壓開關(guān)柜作為配網(wǎng)中重要的電氣設(shè)備之一,負(fù)責(zé)配電線路的開合、控制和保護(hù),其安全運(yùn)行將直接影響到人們的工作、學(xué)習(xí)和生活質(zhì)量。為提高開關(guān)柜運(yùn)行可靠性,降低故障風(fēng)險,減少因故障引起的經(jīng)濟(jì)損失,可在開關(guān)柜內(nèi)加裝各類監(jiān)測設(shè)備,在線監(jiān)測其運(yùn)行參數(shù),并通過分析和處理監(jiān)測數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)其運(yùn)行狀態(tài)檢測和異常情況診斷,以保證運(yùn)維人員及時發(fā)現(xiàn)問題,為其提供決策依據(jù)。因此,針對開關(guān)柜常見故障類型,對其特征量進(jìn)行監(jiān)測和分析以實(shí)現(xiàn)開關(guān)柜故障檢測和分類具有重要意義。論
2、文主要內(nèi)容如下:
?、僭O(shè)計開關(guān)柜特征監(jiān)測方案,提出基于云樣本熵和改進(jìn)拉普拉斯(Laplacian)分值的開關(guān)柜故障特征提取和選擇方法。選取反映開關(guān)柜絕緣、機(jī)械和電弧等不同類型故障的特征量作為故障原始特征集合;通過降半梯形云模型量化特征量時間序列的復(fù)合延遲向量間的相似度,軟化多變量多尺度樣本熵的相似容限判據(jù),進(jìn)而從原始集合中獲取開關(guān)柜的多變量多尺度云樣本熵(MMCSE)故障特征;通過引入權(quán)重因子對具有局部保持、全局分離的兩種分值進(jìn)
3、行加權(quán),形成改進(jìn)的Laplacian分值對特征量關(guān)聯(lián)強(qiáng)度進(jìn)行排序,得到開關(guān)柜最優(yōu)故障特征子集。
?、卺槍﹂_關(guān)柜不同故障的特性差異,提出基于馬氏距離和模糊支持向量機(jī)(FSVM)的開關(guān)柜故障綜合診斷方法。引入馬氏距離量化已知故障樣本、待測樣本與正常運(yùn)行樣本特征的相似度,通過比較馬氏距離值以實(shí)現(xiàn)開關(guān)柜的故障告警;依據(jù)分段半降正態(tài)云模型量化開關(guān)柜故障樣本間關(guān)聯(lián)關(guān)系的不確定性,綜合樣本空間的區(qū)域差異性和分散性計算樣本隸屬度,形成改進(jìn)的 F
4、SVM特征分類方法實(shí)現(xiàn)開關(guān)柜不同故障類型的識別。根據(jù)開關(guān)柜現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)的算例分析,驗(yàn)證了本文提出方法的正確性和有效性。
?、墼O(shè)計和開發(fā)一套開關(guān)柜在線監(jiān)測與綜合診斷系統(tǒng)。系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)由3個硬件模塊和1個軟件組成,設(shè)計多層數(shù)據(jù)融合網(wǎng)關(guān)實(shí)現(xiàn)模塊間的數(shù)據(jù)通信;通過電氣參數(shù)監(jiān)測、環(huán)境監(jiān)測和設(shè)備溫度掃描模塊采集開關(guān)柜基本電氣量、電氣設(shè)備連接點(diǎn)溫度和內(nèi)部環(huán)境溫濕度等參數(shù);利用信息集成及分析評估軟件實(shí)現(xiàn)采集數(shù)據(jù)的實(shí)時顯示和查詢,以及常見故障告警
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