基于数据融合技术的局部放电检测方法的研究

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局部放电是影响变压器寿命的一个重要因素,也是影响电力系统稳定性的重要因素,但是由于局部放电发生的位置和发生时间具有很大的随机性,能否及时准确地找到局部放电点就成了变压器检测的重要指标之一,也是电力系统正常运行的重要保障。针对局部放电,业界已经研究出了多种检测方法,这些方法有的已经成功应用于局部放电的检测,有的还有待进一步研究后才能付诸实践。本文在对比各种检测方法后,提出了利用超声波和超高频联合进行局部放电定位的方法。超声波检测法易于定位,但是传播中衰减厉害;超高频检测法可以避开常规电气测试方法中难以识别的电力系统干扰,显著提高局部放电检测的信噪比。本文将两种方法结合使用,扬长避短,可以大大提高检测的准确度。对于局部放电类型的判别,本文采用了变压器油色谱分析的方法,给出了一个简单的判别规则。文中分析了局部放电辐射超声波和超高频电磁波的机理,探讨了两种信号的传播特性,阐述了联合检测的可能性和联合检测的判断准则,并在此基础上设计了局部放电超声波和超高频检测子系统硬件电路。前者包括传感器的选择、前置放大器电路设计、滤波器设计以及用来保障检测人员安全的光电隔离模块;后者包括超高频天线选择、混频单元电路设计以及滤波电路设计。数据采集系统为超声波和超高频检测子系统共用单元,为了提高采样速率,保障检测的实时性,本设计采用了高效、可靠的PCI总线高速数据采集卡进行数据采集,采集卡安装于工控机上的PCI插槽,工控机置于主控室内,局部放电信号则由电缆或光纤传输给采集卡,完成数据采集。系统软件设计利用虚拟仪器来完成。对于多个传感器检测到的局部放电信号,本文利用到达时间差定位法TDOA(Time Difference of Arrival)实现定位,为了提高定位的精度,文中还利用BP(back propagation)神经网络对多个传感器提供的定位信息进行了数据融合;并且利用粗糙集理论给出了局部放电类型的判别方法。
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