【摘 要】
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气体绝缘组合电器（Gas Insulated Switchgear,GIS）因其占地面积小、受外界环境干扰少等优点广泛应用于电力系统中,其安全可靠运行对电力系统的稳定至关重要。然而,GIS在生产制造、运输和安装过程不可避免的存在缺陷,都可能产生不同程度的局部放电（Partial Discharge,PD）。PD是反映设备绝缘状态的重要参数,与设备绝缘劣化及绝缘击穿有密切联系。因此,对GIS进行PD
【基金项目】
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国家自然科学基金（51807160）； 中国博士后科学基金（2022MD723833）； 陕西省自然科学基础研究计划（2023-JC-YB-349）；
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气体绝缘组合电器（Gas Insulated Switchgear,GIS）因其占地面积小、受外界环境干扰少等优点广泛应用于电力系统中,其安全可靠运行对电力系统的稳定至关重要。然而,GIS在生产制造、运输和安装过程不可避免的存在缺陷,都可能产生不同程度的局部放电（Partial Discharge,PD）。PD是反映设备绝缘状态的重要参数,与设备绝缘劣化及绝缘击穿有密切联系。因此,对GIS进行PD检测可以有效获取设备的绝缘状态,避免故障隐患扩大,防止重大事故的发生。超高频法（Ultra-high frequency,UHF）以其抗干扰能力强、灵敏度高等优点广泛应用于PD检测领域。然而,对UHF电磁波信号传播特性的研究大多采用高斯脉冲代替,无法充分还原不同缺陷激发的电磁波信号;其次,传统的模式识别方法无法直接对传感器输出的电压信号进行识别造成大量数据的浪费,且现有的定位方法普遍面临成本高、拓扑复杂等问题。因此,GIS中UHF电磁波信号传播特性、模式识别方法合理性及PD源定位准确性是目前亟需解决的关键问题。本文围绕GIS UHF电磁波信号传播特性、模式识别及PD源定位方法展开研究。首先,基于时域有限差分法建立仿真模型,采用实测PD电流脉冲作为激励源,研究了 UHF电磁波信号在GIS内部的传播特性。通过电压峰峰值和累积能量对不同方向信号分量进行分析,得出径向分量最大,说明UHF传感器应沿径向设置。然后对比了不同径向位置对UHF电磁波信号的影响,指出传感器应沿靠近腔体内壁的径向位置设置。最后研究了腔体尺寸对电磁波的影响,增大外腔体尺寸或内导体尺寸,放电峰值均减小。其次,本文采用卷积神经网络模型直接对UHF时域波形谱图进行模式识别研究,分别从优化算法及网络模型方面进行研究并优化模型性能,研究结果表明DenseNet模型的性能最优,识别准确率可达97.625%。然后研究了样本数量对模型识别结果的影响。最后针对新工作环境下的设备面临的少样本问题,提出基于深层迁移学习的模式识别方法,有效提高了少样本下模型的识别准确率,研究结果表明深层迁移学习模型的识别准确率可达96%,训练时间明显缩小,确保了模型的有效性和实时性。最后,基于互补集合经验模态分解（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD）和能量比值法研究了 PD定位方法。首先,利用CEEMD对UHF时域信号进行滤波和去噪,使信号特征更加明显。其次采用能量比值法获取信号的首波到达时间。最后,使用神经网络对首波到达时间和传感器与PD源之间的轴向距离进行线性拟合,实现PD源的定位,定位相对误差基本维持在10%以内,验证了定位方法的可行性。
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