【摘 要】
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电容式电压互感器（Capacitor Voltage Transformer,CVT）因其良好的经济性和绝缘性等系列优势,被广泛应用于高压系统中。但长期运行中,CVT的计量误差和内绝缘状态存在着不断劣化的趋势,因此,实时评估CVT的计量误差和内绝缘状态、及时处置异常设备,对电网安全运行具有重要意义。随着大数据技术的进步,基于CVT二次量测数据的计量误差和内绝缘状态在线评估方法以无需停电、实时评估的
【基金项目】
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国家自然科学基金区域创新发展联合基金重点支持项目（U20A20306）“基于计算智能的电力互感器群体测量误差状态在线评估关键技术及应用”；
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电容式电压互感器（Capacitor Voltage Transformer,CVT）因其良好的经济性和绝缘性等系列优势,被广泛应用于高压系统中。但长期运行中,CVT的计量误差和内绝缘状态存在着不断劣化的趋势,因此,实时评估CVT的计量误差和内绝缘状态、及时处置异常设备,对电网安全运行具有重要意义。随着大数据技术的进步,基于CVT二次量测数据的计量误差和内绝缘状态在线评估方法以无需停电、实时评估的优势获得关注。然而,现有的在线评估方法缺少对CVT大规模量测数据的清洗手段,尚未突破计量误差定量评估的技术瓶颈,难以支撑CVT内绝缘状态的准确评价,致使无法准确指导CVT运维工作。针对上述问题,本文进行了相关研究,主要研究工作包括:（1）提出了一种CVT样本数据异常检测方法,降低异常数据对CVT离线建模的影响。该方法以变电站内具有冗余关联的CVT组建评估群体,以不同组同相CVT所测量一次电压相同的物理规律构建了表征样本数据异常的特征参量,使用改进的模糊C均值聚类方法对样本数据所建立的特征参量进行聚类分析,进而通过分析特征参量的数据类型实现样本数据的异常检测。实验表明,该方法可有效检测出样本数据中计量误差异常时所对应的运行数据,为CVT离线建模提供良好的样本数据。（2）提出了一种CVT计量误差在线评估的方法,实现了计量误差的在线定量评估。该方法以CVT群体间测量数据的冗余联系构建了表征计量误差的特征参量,有效降低了CVT一次侧电压波动的影响,并建立了基于鲸鱼优化方法的深度置信网络,而后通过深度置信网络分析特征参量的实时变化估计CVT的计量误差。实验表明,利用该方法得到的评估偏差最大值分别为0.0122%和0.9993’,能有效解决计量误差实时在线定量评估的问题。（3）提出了一种CVT内绝缘状态在线评估方法,实现了内绝缘异常的在线诊断。该方法通过理论推导量化了CVT内绝缘状态异常时为二次输出电压上所引入的附加计量误差,结合附加计量误差和内绝缘状态正常时的运行数据构建含有不同内绝缘状态信息的样本集,并基于表征内绝缘状态的特征参量构建了含有不同内绝缘信息的特征集,而后采用深度置信网络对实时特征参量进行检测和分析,进而完成CVT内绝缘状态的在线评估。搭建了CVT内绝缘实验平台,实验表明该方法诊断电容击穿和介质损耗异常的准确率分别为100%和98.23%,为解决CVT内绝缘状态异常的在线评估问题提供了一种新方法。
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