油中懸移微粒產(chǎn)生的局部放電特性與特征提取研究.pdf

1、隨著我國智能電網(wǎng)建設(shè)規(guī)模的迅速擴(kuò)大，對電力系統(tǒng)運(yùn)行安全性和可靠性提出了更高的要求。大型電力變壓器作為輸變電裝備中最重要和最昂貴設(shè)備之一，其安全可靠運(yùn)行對整個(gè)電網(wǎng)安全起著至關(guān)重要的作用。局部放電(PD)是電力變壓器絕緣劣化的重要原因，又是其重要征兆。因此對變壓器內(nèi)部PD進(jìn)行在線監(jiān)測能夠及時(shí)有效地發(fā)現(xiàn)變壓器內(nèi)部絕緣的固有缺陷和因長期運(yùn)行老化導(dǎo)致的局部隱患，判斷絕緣劣化的程度，避免發(fā)生突發(fā)性絕緣故障，對電力變壓器的安全可靠運(yùn)行具有十分重要的意

2、義。
　　 本文結(jié)合實(shí)際電力變壓器中出現(xiàn)的懸移微粒缺陷，設(shè)計(jì)了能夠模擬變壓器油中懸移微粒局部放電的試驗(yàn)裝置，在實(shí)驗(yàn)室采用超高頻法進(jìn)行檢測，獲取了大量的試驗(yàn)樣本，研究了懸移微粒產(chǎn)生的PD特性及影響因素；針對PD信號中無法有效去除的隨機(jī)脈沖干擾導(dǎo)致放電圖像染噪的問題，研究了適用于PD圖像的Contourlet變換去噪算法，通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了Contourlet變換抑制PD圖像白噪聲的能力；研究基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)的特征提

3、取算法，試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了PD圖像去噪的必要性和有效性，將提取的放電特征應(yīng)用于懸移微粒缺陷PD模式識別，豐富了局部放電模式識別中關(guān)于特征提取的理論和方法。取得的創(chuàng)新性成果有：
　　 ①根據(jù)油浸式電力變壓器中存在的懸移微粒缺陷模型的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了能夠模擬電力變壓器油中懸移微粒缺陷放電的試驗(yàn)裝置，首次構(gòu)造出了用于試驗(yàn)研究的三種變壓器油中懸移微粒缺陷物理模型，獲取大量人工試驗(yàn)數(shù)據(jù)。
　　 ②首次研究了油中懸移微粒PD特性和影響因素，

4、外施電壓的增大和油中懸移微粒含量的增加使得放電發(fā)展更為劇烈，油流速度的增加有利于提高懸移微粒缺陷的絕緣強(qiáng)度，存在一個(gè)合適的溫度區(qū)間使得懸移微粒缺陷局部放電發(fā)展的嚴(yán)重程度降到最低。因此可以通過試驗(yàn)及理論分析找出實(shí)際運(yùn)行中的每一臺變壓器的合適的運(yùn)行溫度區(qū)間和流速區(qū)間，改善油道內(nèi)部的電場分布，進(jìn)而最大程度的減輕局部放電的危害。
　　 ③針對變壓器PD檢測時(shí)存在的隨機(jī)性脈沖干擾無法有效去除導(dǎo)致的PD圖像染噪問題，首次提出采用Contou

5、rlet變換進(jìn)行抑噪處理，對影響Contourlet變換去噪中的噪聲水平、分解層數(shù)、分解方向數(shù)和不同PD類型等因素的研究發(fā)現(xiàn)，噪聲水平和分解層數(shù)對PD圖像信息的提取有較大影響，采用Contourlet變換實(shí)現(xiàn)的算法能夠準(zhǔn)確提取出PD三維圖譜分布信息，有效地抑制PD圖像中的白噪聲。
　　 ④首次提出一種基于PCNN輸出序列的熵值為特征量的局部放電特征提取方法，PD圖像經(jīng)PCNN處理輸出熵序列在一定范圍內(nèi)具有平移、縮放不變性；提出的