基于遺傳算法的電力系統(tǒng)過電壓分層模糊聚類識別.pdf

1、電力系統(tǒng)中出現(xiàn)的波形、幅值及持續(xù)時間各異的多種過電壓對電氣設備絕緣構(gòu)成了嚴重威脅。為此，開展過電壓類型識別工作，對提高電力系統(tǒng)運行可靠性、合理確定設備絕緣水平、提高線路耐雷水平、降低雷擊跳閘率及減小繞擊率具有重要指導意義。本文將遺傳算法的全局搜索性和并行性引入到電力系統(tǒng)過電壓模糊聚類分析中，建立過電壓分類樹，采用分層聚類識別的方法對電力系統(tǒng)實測過電壓類型進行分析，對過電壓進行逐層深化，各過電壓類型關系明確，易于理解、更新和調(diào)整特征量，能

2、更有效選擇特征量，更具針對性。
　　 本文對電力系統(tǒng)過電壓類型識別進行了研究，并根據(jù)變電站實測波形數(shù)據(jù)進行分析處理。電力系統(tǒng)過電壓波形包含了豐富的電力系統(tǒng)工作狀況和狀態(tài)信息，結(jié)合重慶先鋒110kV變電站和自貢35kV變電站值班記錄和電力系統(tǒng)過電壓產(chǎn)生機理，將從變電站過電壓在線監(jiān)測系統(tǒng)獲取的雷電感應過電壓、投電容器組過電壓、合空載線路過電壓、投切空載變壓器過電壓、弧光接地過電壓、不對稱接地短路、工頻電壓升高、工頻鐵磁諧振過電壓和高

3、次諧波鐵磁諧振過電壓共11種典型過電壓作為對象，并通過建立ATP-EMTP仿真模型，對實測過電壓類型進行了仿真分析，把實測過電壓特征提取及模式識別作為本論文的研究重點。
　　 本文首先對從變電站過電壓在線監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中提取的過電壓數(shù)據(jù)統(tǒng)一采樣頻率，采用無限沖擊響應數(shù)字濾波器消除了穩(wěn)態(tài)的工頻電壓分量，利用小波變換技術消除過電壓信號中的高頻噪聲干擾，使后續(xù)提取的過電壓特征更具有效性。
　　 在深入研究小波理論的基礎上，提取

4、過電壓持續(xù)時間、各層小波系數(shù)、各層小波能量分布及能量比作為難以區(qū)分的操作過電壓特征量，既能彌補時域分析或頻域分析單獨分析時的不足，又能達到有效提取有用信息的目的。
　　 構(gòu)建分層多級識別的過電壓分類樹，分層識別結(jié)構(gòu)可對各種特征向量進行歸納分析與綜合。特征向量集按不同的模塊層次選取，形成模塊層次結(jié)構(gòu)，構(gòu)成該層最佳特征量。
　　 根據(jù)構(gòu)建的過電壓分類樹，結(jié)合每層節(jié)點的最佳特征量，采用遺傳算法對過電壓進行模糊聚類分析，根據(jù)過電