真空斷路器狀態(tài)評估系統(tǒng)研究.pdf

1、真空斷路器作為控制設(shè)備，擔負保障電網(wǎng)安全運行的重要責任，而真空斷路器的在線監(jiān)測，作為一種狀態(tài)檢修形式，可以根據(jù)電力設(shè)備的在線監(jiān)測量，預(yù)測真空斷路器的工作狀態(tài)，進行有目的性的檢修，從而可以節(jié)省資源，節(jié)約人力物力。
　　首先，本文在前人研究的狀態(tài)量基礎(chǔ)上結(jié)合真空斷路器的特性，選取最具代表性意義的真空度、分/合閘線圈電流、觸頭溫度和剩余電壽命四個狀態(tài)量作為真空斷路器在線監(jiān)測的指標，并對四個指標的在線監(jiān)測的意義和具體檢測方法進行研究。在確

2、定了評估模型特征量的前提下，本文設(shè)計了真空斷路器在線監(jiān)測及狀態(tài)評估硬件采集電路，可對真空斷路器在線監(jiān)測指標實施采集、處理和分析;并利用以FPGA為主控芯片的采集電路對實驗室真空斷路器樣機的四個在線監(jiān)測指標進行在線采集。實驗結(jié)果表明，硬件電路滿足實驗條件，得到了指標數(shù)據(jù)。
　　完成硬件采集電路對四個特征量的在線采集，本文采用基于混合核函數(shù)的最小二乘支持向量機算法(LS-SVM)和基于模糊理論的最優(yōu)組合權(quán)重法實現(xiàn)真空斷路器狀態(tài)評估模型

3、，其中基于混合核函數(shù)的LS-SVM算法分別采用粒子群優(yōu)化算法(PSO)和遺傳算法(GA)進行模型參數(shù)尋優(yōu)，通過仿真分析，帶入200組訓(xùn)練集和測試集得出利用PSO尋優(yōu)的基于混合核函數(shù)的最小二乘支持向量機算法分類準確率可達98.5％，基于混合核函數(shù)GA-LSSVM分類準確率只有90％，因此采用基于混合核函數(shù)PSO-LSSVM算法可靠性更高，但PSO-LSSVM算法模型適用于解決具有大樣本，高維數(shù)問題，隨著特征量的不斷完善可以對模型進行拓展。