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基于等效电阻分析的载流故障早期预警

仪器仪表学报 2016年第1期37卷 215-220页

作者：胡少迪许力浙江大学电气工程学院杭州310027

为有效预防设备载流故障,提高设备稳定运行能力和延长使用寿命,在分析电力设备载流故障产生原因的基础上,提出了一种基于等效电阻分析的载流故障早期预警方法。首先根据传热学原理建立触头温度、电阻和负载之间的关系模型,并利用该模型... 详细信息

为有效预防设备载流故障,提高设备稳定运行能力和延长使用寿命,在分析电力设备载流故障产生原因的基础上,提出了一种基于等效电阻分析的载流故障早期预警方法。首先根据传热学原理建立触头温度、电阻和负载之间的关系模型,并利用该模型计算出触头的等效电阻;然后根据触头间的负载关系,给出一种基于等效电阻比值分析的故障特征提取方法;基于实际运行数据的测试结果表明,该方法能够对故障触头的运行状况做出定量分析,实现对多种形式的载流故障的早期预警。

关键词：载流故障传热理论等效电阻故障检测负载分析

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多尺度混沌时间序列在载流故障预测中的应用

电机与控制学报 2015年第7期19卷 1-7页

作者：孟垚许力杨洁浙江大学电气工程学院浙江杭州310027 浙江科技学院建工学院浙江杭州310023

针对一类电力设备触点温度缓慢振荡上升的载流故障形态,提出了基于多尺度混沌时间序列预测的载流故障趋势预测方法。首先应用基于小波变换的噪声平滑算法对原始数据进行降噪处理,并利用降噪后的数据构造即时温度序列和多时间尺度的平均... 详细信息

针对一类电力设备触点温度缓慢振荡上升的载流故障形态,提出了基于多尺度混沌时间序列预测的载流故障趋势预测方法。首先应用基于小波变换的噪声平滑算法对原始数据进行降噪处理,并利用降噪后的数据构造即时温度序列和多时间尺度的平均温度序列。通过将变步长的归一化最小均方误差算法应用于Volterra核函数的辨识中,提高核函数的辨识精度,从而获得更加准确的预测效果;采用上述改进后的Volterra自适应滤波算法对载流故障进行趋势预测。基于某电站实际运行数据的测试结果表明,所提方法能够在载流故障发生的初期阶段预测故障发展的整体趋势,计算量小且精度高,预测故障发生时间误差最小为1 min。

关键词：载流故障温度预测小波变换混沌时间序列 Volterra

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电力设备温升模型及其在载流故障预测的应用

电机与控制学报 2013年第7期17卷 81-86页

作者：张慧源沈军达许力浙江大学电气工程学院浙江杭州310027 浙江机电职业技术学院浙江杭州310053

针对电力设备载流故障与设备触点温度密切相关,研究建立触点温升模型以及提出一种基于模型的载流故障趋势预测方法。借助传热学理论,分析电力设备触点在载流故障状态下的温度变化情况,建立温升模型;并基于故障初期温度,利用最小二乘法... 详细信息

针对电力设备载流故障与设备触点温度密切相关,研究建立触点温升模型以及提出一种基于模型的载流故障趋势预测方法。借助传热学理论,分析电力设备触点在载流故障状态下的温度变化情况,建立温升模型;并基于故障初期温度,利用最小二乘法对温升模型进行参数估计,从而实现载流故障发展趋势预测。最后基于某电站实际温度数据对上述方法进行验证,结果表明温升模型为一个指数型函数,可以准确地复制触点实际温升曲线,反映触点温度的变化过程;利用该模型能够在载流故障发展的初期阶段预测故障发展的整体趋势,计算量小且精度较高,预测均方根误差最小为2℃。

关键词：载流故障温度传热学温升模型趋势预测

基于变尺度PCA的电力设备载流故障早期预警

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电力自动化设备 2012年第5期32卷 147-151页

作者：许力竺鹏东顾宏杰许文才浙江大学电气工程学院浙江杭州310027 珠海赛迪生电气设备有限公司广东珠海519085

针对载流故障的时域多样性,提出基于变尺度主成分分析(PCA)的载流故障早期预警方法。首先构造即时温度序列和多种时间尺度的平均温度序列,然后对各温度序列分别进行主成分分析以提取故障的早期特征,并采用K-means算法对异常温度点进行... 详细信息

针对载流故障的时域多样性,提出基于变尺度主成分分析(PCA)的载流故障早期预警方法。首先构造即时温度序列和多种时间尺度的平均温度序列,然后对各温度序列分别进行主成分分析以提取故障的早期特征,并采用K-means算法对异常温度点进行聚类分析以实现故障定位。实验结果表明,该方法能有效地进行载流故障诊断,并使故障的预警时间比常规的温度阈值法显著提前。

关键词：电力设备主成分分析 K-means 尺度载流故障早期预警故障检测监测故障定位

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基于最小二乘支持向量机的载流故障趋势预测

电力系统保护与控制 2012年第10期40卷 19-23,29页

作者：张慧源顾宏杰许力许文才浙江大学电气工程学院浙江杭州310027 珠海赛迪生电气设备有限公司广东珠海519085

提出基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的电力设备载流故障趋势的预测算法,并采用粒子群优化(PSO)算法对其参数进行优化。采用主元分析法(PCA)对各触点温度序列进行特征分析,在温度分布异常的情况下提取故障的早期特征;以此时刻为起点,采... 详细信息

提出基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的电力设备载流故障趋势的预测算法,并采用粒子群优化(PSO)算法对其参数进行优化。采用主元分析法(PCA)对各触点温度序列进行特征分析,在温度分布异常的情况下提取故障的早期特征;以此时刻为起点,采用PSO与最小二乘支持向量机相结合的方法,并结合实时更新的现场温度信息,对载流故障发展的短期趋势和长期趋势分别进行预测。基于实际运行数据的实验结果表明,将长期预测时间裕量大与短期预测精度高的优势相结合,可以对载流故障的发展趋势做出较为准确的预测。

关键词：支持向量机最小二乘法粒子群优化载流故障温度预测

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基于空间相关性分析的载流故障预警

中国科技论文 2015年第11期10卷 1240-1244页

作者：胡少迪许力浙江大学电气工程学院杭州310027

针对温度快速上升与温度缓慢上升两类电力设备载流故障形态,提出了基于相关性分析与主元提取的载流故障检测方法。首先分析了触头在空间上的纵横关系,并基于电气规范提出了纵横对比的数据处理方法来消除负载影响;再通过主成分分析(PCA)... 详细信息

针对温度快速上升与温度缓慢上升两类电力设备载流故障形态,提出了基于相关性分析与主元提取的载流故障检测方法。首先分析了触头在空间上的纵横关系,并基于电气规范提出了纵横对比的数据处理方法来消除负载影响;再通过主成分分析(PCA)法提取特征值;最后通过对特征值超阈值情况的分析来给出预警信号。测试结果表明,该方法能够有效地实现对多种载流故障的预警,并在对温度缓慢上升的故障实施预警时,预警时间显著提前。

关键词：载流故障时间序列空间相关性主成分分析(PCA) 故障检测

高压交流隔离开关载流故障原因分析及处理措施

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高压交流隔离开关载流故障原因分析及处理措施

作者：陈丽山东大学

学位级别：硕士

高压交流隔离开关作为电力系统中使用最为广泛的一种输变电设备,近年来随着其投运年限的增长,发生载流故障的几率会大大增加,给电网运行带来较大的安全隐患,一旦发生载流故障造成设备烧损,将给电力系统带来较大的经济损失。因此对高压... 详细信息

高压交流隔离开关作为电力系统中使用最为广泛的一种输变电设备,近年来随着其投运年限的增长,发生载流故障的几率会大大增加,给电网运行带来较大的安全隐患,一旦发生载流故障造成设备烧损,将给电力系统带来较大的经济损失。因此对高压交流隔离开关载流故障进行分析研究,对提高高压交流隔离开关的稳定性及安全性具有重要的参考价值,同时对于保障电力系统的经济可靠运行也具备一定的现实意义。本文首先针对高压交流隔离开关的作用及类型展开分析研究,详细介绍了高压交流隔离开关的原理及分类,为故障分析的研究打下了坚实的基础;然后,又针对高压交流隔离开关的载流故障原因进行了分析研究,并给出了相应的处理措施,为实际检修作业提供了有效的指导;接着,本文又根据造成高压交流隔离开关载流故障的几个主要影响因素:弹簧制造、镀银层、导电脂、防腐处理及触头触指结构进行了深入的分析,为检修人员实际运维检修工作提供了可靠借鉴;最后,本文基于故障原因分析,对高压交流隔离开关载流故障进行了评估、预防模型的构建,为高压交流隔离开关载流故障的发生提供了有效预警,减轻了检修作业人员的检修巡视工作量,提高了变电站甚至电力系统的供电可靠性。由于高压交流隔离开关结构功能的相近性,本文选择了在电力系统中应用较为广泛的GW4型高压交流隔离开关作为研究对象,结合其自身的结构功能特点,对其载流故障进行了分析和研究,力图在高压交流隔离开关可靠性提高方面能有所突破,为隔离开关可靠运行提供理论支撑和参考借鉴。

关键词：高压交流隔离开关载流故障评估模型影响因素

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电力设备载流故障趋势预测技术研究

电力设备载流故障趋势预测技术研究

作者：孟垚浙江大学

学位级别：硕士

电力设备的可靠运行关乎超大规模输配电和国家电网的安全,因此,有关电力设备可靠性的研究具有重要的现实意义。电力设备的故障诊断是保证设备安全运行的重要举措,因而成为电力系统和自动化领域的重要研究课题。电力设备故障是危及电网... 详细信息

电力设备的可靠运行关乎超大规模输配电和国家电网的安全,因此,有关电力设备可靠性的研究具有重要的现实意义。电力设备的故障诊断是保证设备安全运行的重要举措,因而成为电力系统和自动化领域的重要研究课题。电力设备故障是危及电网安全运行的重要因素,而载流故障又是电力设备故障的主要类型之一。本文针对电力设备的载流故障,从机理分析、数据挖掘等几个方面着手,利用神经网络、混沌时间序列分析等技术成果,提出了一套完整的电力设备载流故障诊断算法。对来自某电厂的实际运行温度数据进行分析,电力设备载流故障从形态上主要可以分成两类,温度快速上升并超限的故障形态和温度缓慢振荡上升并超限的故障形态。针对不同的故障形态,研究提出相应的载流故障诊断算法。对于温度快速上升并超限的故障形态,本文提出了一种基于主元分析法(PCA)和K-means聚类算法的载流故障早期预警算法。然后,利用极限学习机(ELM)预测故障触点的温度序列,极限学习机(ELM)具有学习速度快、泛化性能好的优点。应用在本系统当中,能够在保证一定预测精度的前提下,更好地满足系统的实时性要求。对于温度缓慢振荡上升并超限的故障形态,本文提出了基于多尺度混沌时间序列预测的载流故障趋势预测方法。首先应用基于小波变换的噪声平滑算法对原始数据进行降噪处理,并利用降噪后的数据构造即时温度序列和多时间尺度的平均温度序列。通过将变步长的归一化最小均方误差算法应用于Volterra核函数的辨识中,提高核函数的辨识精度,从而获得更加准确的预测效果;采用上述改进后的Volterra自适应滤波算法对载流故障进行趋势预测。基于某电站实际运行数据的测试结果表明了所提方法的有效性。

关键词：载流故障故障预警趋势预测主元分析法极限学习机混沌时间序列

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电力设备载流故障诊断信息系统的设计

电力设备载流故障诊断信息系统的设计

作者：竺鹏东浙江大学

学位级别：硕士

当载流故障发生时,设备触点的温度将会比正常值高。鉴于经济成本、技术可行性等各项因素综合考虑,一般将监测分析触点温度作为故障诊断预警的唯一依据。但是传统的故障监测系统只能做简单的温度阈值判断,未能有效提取出海量温度数据所... 详细信息

当载流故障发生时,设备触点的温度将会比正常值高。鉴于经济成本、技术可行性等各项因素综合考虑,一般将监测分析触点温度作为故障诊断预警的唯一依据。但是传统的故障监测系统只能做简单的温度阈值判断,未能有效提取出海量温度数据所蕴含的宝贵信息,因此效果并不理想。当阈值偏高时,预警时间变短或会导致漏警;阈值偏低时,常出现误警。鉴于以上不足,本文首先介绍一种基于PCA的载流故障在线诊断算法,主要包含主元分析法、变尺度主元分析以及K-MEANS聚类三部分,引入这些机器学习方法实现了对现有故障类型的提前预警以及故障点的准确定位。其次,本文详述电力设备载流故障诊断信息系统的设计实现,目标是把前述理论研究成果应用到实际的电力生产场合,产生直接经济效益。开发工具选择Visual Studio 2008集成开发环境,编程语言为C≠。系统基于.NET框架,大量运用.NET的两大组件：***和***,前者构建动态交互网页,后者提供数据访问接口。信息系统的架构模型采用当下流行的B/S架构,即浏览器／服务器架构。客户端只需一款普通的浏览器即可实现所有操作,不仅给最终用户提供极大的便利性,也大大降低了系统维护者的成本。系统设计大体按照B/S三层架构部署,分为数据库服务层、业务逻辑层和表示层。考虑软件设计的模型化和代码重用性,把矩阵运算、聚类分析等数值计算部分以及数据库常用底层操作函数封装在公共服务模块。三层之间的具体分工是数据库服务层实现对数据的保存和读取等操作;业务逻辑层负责复杂商业逻辑的处理,本文集中体现为故障诊断算法分析;而表示层是最接近用户的一层,显示和接受数据,为用户提供交互操作的人机界面。本文初步实现诊断信息系统所要求的基本功能,在投入试运行后可以进一步的完善和优化。

关键词：载流故障主元分析信息系统 *** *** C#数值计算 B/S架构