信息融合技術在高壓電氣設備溫變故障預警中的應用.pdf

1、高壓電氣設備作為電力系統(tǒng)的重要組成部分，其運行電壓高、負載大、運行時間長，容易發(fā)生故障，并且由此導致的后果往往是相當嚴重的。因此需要實時監(jiān)測高壓電氣設備的運行狀況，識別故障早期征兆，避免故障造成的嚴重后果。故障的多樣性、不確定性和各種故障之間聯(lián)系的復雜性構(gòu)成了故障診斷技術上的難點，僅靠單一的故障特征量和診斷方法無法完成診斷任務。本文將信息融合的基本思想引入高壓電氣設備的故障診斷中，可以提高故障診斷結(jié)果的可靠性，最大限度地減小不確定性。

2、 按信息融合處理層次分類，信息融合可分為數(shù)據(jù)層信息融合、特征層信息融合、決策層信息融合，它能將來自多傳感器或多源的信息和數(shù)據(jù)進行綜合處理，從而得出更為準確、可靠的結(jié)論，可根據(jù)不同的應用背景選擇相應的融合層次和算法。本文重點研究了信息融合技術應用于高壓電氣設備故障診斷的實現(xiàn)，考慮了融合層次的特點和融合方法的選擇，研究了融合算法的實現(xiàn)，并針對高壓電氣設備溫度監(jiān)測的難點，選取了光纖布拉格光柵（FBG）溫度傳感器組成分布式監(jiān)測系統(tǒng)用于監(jiān)測

3、溫度，并將高壓電氣設備的溫變特征和其它電氣參數(shù)相結(jié)合，建立基于信息融合技術的高壓電氣設備故障診斷模型，用于準確判定高壓電氣設備的故障類型。同時，為了提高FBG溫度傳感器對溫度的靈敏度和消除應力的影響，以及對中心波長的準確解調(diào)，本文還對光纖布拉格光柵溫度傳感器的增敏封裝、中心波長的解調(diào)技術和消除中心波長的噪聲和量化誤差方面做了一定的研究。 針對故障類型的不確定性，本文建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡和D—S證據(jù)理論的高壓電氣設備故障診斷模型