交聯(lián)聚乙烯電力電纜局部放電模式識別的研究.pdf

1、隨著電力電纜的廣泛應(yīng)用和故障事故的增加，交聯(lián)聚乙烯電力電纜的絕緣故障檢測技術(shù)取得了長足的進(jìn)展。本文在總結(jié)前有的XLPE電力電纜絕緣故障檢測方法和借鑒變壓器絕緣局部放電的基礎(chǔ)上，以理論與實驗相結(jié)合，研究了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的以XLPE電力電纜局部放電信號的模式識別方法。 本文介紹了交聯(lián)電力電纜的發(fā)展?fàn)顩r，發(fā)生局部放電的原因，綜合總結(jié)了現(xiàn)有的XLPE電力電纜故障檢測方法，其他如變壓器、互感器等電氣設(shè)備的故障在線監(jiān)測方法，說明了研究XL

2、PE電力電纜局部放電在線監(jiān)測的理論和實踐意義。本文的研究，將為實現(xiàn)XLPE電力電纜局部放電在線監(jiān)測起到鋪墊作用。 論文分析了XLPE電力電纜局部放電模式識別原理，分析了局放信號特點；搭建了以脈沖電流傳感器感應(yīng)局放脈沖信號、話路濾波器去除干擾的實驗平臺；設(shè)計并實作了和實際運行中可能出現(xiàn)的局部放電特征相似的放電模型，分別測量了它們的局部放電信號，對實驗后的電纜作了解剖，觀察分析其放電痕跡。 論文介紹了由特征量提取器和模式識別

3、分類器兩大模塊構(gòu)成的模式識別系統(tǒng)，闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別原理，本文一方面采用信號的PRPD模式的放電次數(shù)和統(tǒng)計算子作為BPNN的輸入信號，設(shè)計了相應(yīng)的BPNN模式識別程序；另一方面采用PRPD模式的統(tǒng)計算子作為SART人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，設(shè)計了相應(yīng)的SART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別程序。 論文用設(shè)計的人工網(wǎng)絡(luò)模式識別程序識別測量信號：以PRPD信號模式的放電次數(shù)為輸入時，BP網(wǎng)絡(luò)識別率為88％，識別率和發(fā)生局放的強弱程度有關(guān)，局放