数字化变电站故障诊断方法研究

数字化变电站故障诊断方法研究

论文摘要

随着社会现代化程度的提高,电力在国民经济和人民生活中占有越来越重要的地位,人们对电力供应的依赖性越来越强。大家希望得到优质、可靠、稳定的电能,故障停电将给用户造成重大经济损失。而且现代电网规模、容量和覆盖的范围越来越大,运行复杂性越来越大,运行越来越接近极限,一旦发生故障,造成的损失也较以往增大。防止发生大面积停电事故需要解决的问题很多,涉及电力系统的许多方面,如系统的设计、运行、继电保护、自动控制等。发生故障后尽快找出故障位置、正确对事故进行处理并能及早恢复正常供电以减少停电损失便是一种有效手段。本文首先研究了智能电网中的数字化变电站的结构、技术特点和非常规互感器的工作原理和结构。在此基础上,提出了基于小波分析的多通道信息融合的非常规互感器故障诊断方案。针对变电站内电气设备对信号的干扰问题,设计了改进的小波阈值函数,MATLAB仿真表明该函数具有较好的去噪性能。根据对非常规互感器的不同故障类型下的二次信号突变量分析,结合配电网基本故障类型下电流和电压突变量特点,给出了非常规互感器的突变故障诊断判据,通过MATLAB仿真分析证明了该诊断方案的可行性。然后对数字化变电站主要设备的故障和故障诊断方法进行分析,针对数字化变电站故障复杂性和分布式特点,将多智能体技术引入到数字化变电站的故障诊断中。设计了基于多智能体故障诊断的决策方法,并对变压器进行故障实例分析,验证了方法的优越性。在本文的最后结合变电站的特点将多智能体技术应用于配电线路的故障切除和恢复供电,较之传统的任务集中式的故障诊断提高了诊断的快速性和可靠性。提出了一种基于多智能体的负荷电流值整定方法,通过实例证明了整定电流值的必要性和该方法的可行性。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 目录
  • 第1章 绪论
  • 1.1 数字化变电站在智能电网中的作用
  • 1.2 选题背景和意义
  • 1.3 电力设备故障诊断系统发展现状
  • 1.4 故障诊断方法简介
  • 1.5 本文主要工作与章节安排
  • 第2章 数字化变电站的组成和特点
  • 2.1 数字化变电站的结构
  • 2.2 数字化变电站的主要技术特征
  • 2.2.1 数据采集数字化
  • 2.2.2 系统分层分布化
  • 2.2.3 系统结构紧凑化
  • 2.2.4 系统建模标准化
  • 2.2.5 设备检修状态化
  • 2.3 非常规互感器简介
  • 2.3.1 有源电子式互感器工作原理
  • 2.3.2 无源光学式互感器工作原理
  • 2.3.3 非常规互感器具有的优点
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 非常规互感器的在线故障诊断
  • 3.1 非常规互感器故障类型分析
  • 3.2 基于小波变换的非常规互感器及配电网故障诊断方法研究
  • 3.2.1 小波变换应用于信号去噪
  • 3.2.2 改进的阈值函数
  • 3.2.3 改进阈值函数去噪效果仿真分析
  • 3.2.4 小波分析用于突变信号检测的原理
  • 3.3 基于小波变换的非常规互感器突变故障检测设计
  • 3.3.1 小波基函数的选择
  • 3.3.2 故障信号的突变时刻提取
  • 3.3.3 六个不同通道信号突变点时刻比较
  • 3.4 配电网故障导致信号突变分析
  • 3.4.1 对称分量法介绍
  • 3.4.2 三相短路故障分析
  • 3.4.3 B、C两相短路故障分析
  • 3.4.4 A相接地短路故障分析
  • 3.4.5 B、C相接地短路故障分析
  • 3.4.6 自动重合闸分析
  • 3.4.7 系统振荡分析
  • 3.5 基于小波变换的诊断方法
  • 3.5.1 诊断实例仿真
  • 3.6 本章小结
  • 第4章 多智能体理论及智能一次设备研究
  • 4.1 MAS理论概述
  • 4.1.1 分布式故障诊断介绍
  • 4.1.2 MAS理论及其结构
  • 4.1.3 多智能体故障诊断系统的结构
  • 4.2 数字化变电站智能一次设备分析
  • 4.2.1 智能变压器故障的分析
  • 4.2.2 智能断路器的故障分析
  • 4.3 变压器故障诊断的决策方法
  • 4.4 本章小结
  • 第5章 基于多智能体的故障诊断方法
  • 5.1 数字化变电站故障诊断系统在线诊断方案
  • 5.1.1 数字化变电站故障诊断系统结构
  • 5.1.2 诊断系统各部分的功能分析
  • 5.2 变电站故障诊断系统的运行过程
  • 5.2.1 诊断系统运行过程分析
  • 5.2.2 基于多智能体的馈线故障诊断方案
  • 5.2.3 基于多智能体的负荷电流值在线整定方案
  • 5.3 本章小结
  • 第6章 工作总结与展望
  • 6.1 工作总结
  • 6.2 后续工作及展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读硕士期间所做工作
  • 相关论文文献

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