基于模糊聚類算法的局部放電在線監(jiān)測系統(tǒng)的設計與實現.pdf

1、對于設備局部放電的監(jiān)測是實現其絕緣狀態(tài)評價的基礎，對電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定高效的運行有著十分重大的意義。通過實時的監(jiān)控設備的工作狀況，對設備發(fā)生的局部放電信號進行采集、提取其特征量并通過智能系統(tǒng)判斷其類型，從而得到設備發(fā)生放電的來源以及其放電嚴重度并及時檢修更換設備以此達到預防事故產生的目標。由此可見，對局部放電的檢測和識別進行研究是尤其重要的，不僅有理論研究上的學術意義更具有重大的工程性價值。現階段較為廣泛的應用于局部放電模式識別的方法有

2、很多種包括模糊識別方法、人工神經網絡方法、分形法等等。
　　模糊聚類是一種無需人工監(jiān)督的分類方法，有著良好的智能性，能夠較好的應用于局部放電信號的分析。本課題在參考借鑒大量的現有局部放電模式識別方法的前提下，模擬局部放電試驗以及系統(tǒng)仿真，得到了大量實驗研究數據，研究了采用基于模糊 C均值算法的類合并算法在局部放電信號分析中的應用，實現了局部放電在線監(jiān)測系統(tǒng)的設計與研發(fā)。本課題主要研究內容如下：
　　1.詳盡細致的論述了基于模

3、糊 C均值算法的類合并算法的原理和其實現步驟，對該算法進行試驗、分析其結果并驗證了該算法能夠較好的應用于局部放電信號的分析。
　　2.通過局域網的設置，搭建了局部放電通信環(huán)境，實現了局部放電在線監(jiān)測系統(tǒng)和局部放電測試儀的實時通信并且實時顯示；
　　3.應用SQLServer建立了數據庫對采集到的局部放電信號進行存儲、統(tǒng)一維護、設置其共享，對局部放電監(jiān)測模塊中數據進行了有效管理；通過將基于模糊C均值的類合并算法應用于系統(tǒng)中，設