基于泄漏电流特征量的绝缘子污闪预测的研究

论文摘要

随着工农业生产的迅速发展,大气污染日益加剧,而输电线路电压等级不断提高,电网的分布范围也愈来愈广,因此电网发生污秽闪络的可能性也越来越高,据统计,污秽闪络引起的跳闸次数仅次于雷击跳闸,居于第二位,但污闪所造成的损失却是雷击闪络的10倍。因此,如何实时监测绝缘子表面的污秽程度,进而科学地预测和评判污闪的潜在威胁是目前电网一直在探索和研究的技术难点之一。本文试验研究了污秽绝缘子的泄漏电流特征,分析了污秽绝缘子泄漏电流与盐密和湿度之间的关系,建立基于泄漏电流特征量的绝缘子污闪预测的评估模型,对输电线路防止污闪具有一定的参考价值。本文根据XP-70绝缘子试验结果,分析了污秽绝缘子泄漏电流与作用电压之间相位差（θ）的变化特性以及盐密和湿度对绝缘子泄漏电流幅值的影响规律,提出盐密一定时,污秽绝缘子表面的泄漏电流与作用电压之间的相位差随着湿度的增大而减少,而湿度一定时,θ随着盐密的增加而减少,当绝缘子表面有局部电弧时,θ为负值;因此,可以将θ作为污闪预警的特征量之一。提出温度一定时,泄漏电流幅值是盐密的幂函数,是相对湿度的指数函数。论文分析了污秽绝缘子泄漏电流的幅频特性,提出泄漏电流存在谐波分量,且其基波、三次、五次谐波等奇次谐波均随着湿度和盐密的增大而增大,泄漏电流基波与三次谐波之比（δ）先是随着湿度的增加而增加并逐渐趋于饱和。通过分析提出了泄漏电流幅值（Ih）、泄漏电流基波与三次谐波幅值之比（δ）和泄漏电流与作用电压之间相位差（θ）可作为预测绝缘子污闪风险的主要特征量,并建立了基于RBF神经网络的绝缘子污秽程度评定以及污闪风险预测的模型。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 论文研究目的和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 影响污秽绝缘子泄漏电流的因素
• 1.2.2 基于泄漏电流的绝缘子污闪预测方法的研究现状
• 1.3 本文研究的主要内容
• 2 试验装置、试品及方法
• 2.1 试品
• 2.2 试验装置以及测量设备
• 2.2.1 试验装置
• 2.2.2 试验电源
• 2.2.3 测量设备
• 2.2.4 试验原理接线图
• 2.3 试验方法
• 2.3.1 试品染污
• 2.3.2 环境因素的控制
• 2.3.3 泄漏电流信号提取的方法
• 2.3.4 加压
• 2.3.5 泄漏电流波形获取的时间
• 2.4 本章小结
• 3 不同盐密和湿度下污秽绝缘子泄漏电流特性
• 3.1 湿度对泄漏电流的影响
• 3.1.1 湿度对电流电压相位差的影响
• 3.1.2 湿度对泄漏电流幅值的影响
• 3.1.3 湿度对泄漏电流频率特性的影响
• 3.2 盐密对泄漏电流的影响
• 3.2.1 盐密对电流电压相位差的影响
• 3.2.2 盐密对泄漏电流幅值的影响
• 3.2.3 盐密对泄漏电流频率特性的影响
• 3.3 泄漏电流幅值与盐密和湿度的关系
• 3.4 泄漏电流谐波特征分析
• 3.5 泄漏电流特征量的分析
• 3.6 本章小结
• 4 基于RBF 神经网络的绝缘子污闪预测的研究
• 4.1 RBF 神经网络理论基础
• 4.2 面向MATLAB 工具箱的RBF 神经网络
• 4.3 基于RBF 神经网络的绝缘子污秽程度评定的方法
• 4.3.1 RBF 神经网络模型
• 4.3.2 RBF 神经网络样本的选取
• 4.3.3 RBF 神经网络的参数选取
• 4.3.4 RBF 神经网络的绝缘子污秽程度评定系统的验证
• 4.4 基于RBF 神经网络的绝缘子污闪预测的方法
• 4.4.1 RBF 神经网络模型
• 4.4.2 RBF 神经网络样本的选取
• 4.4.3 RBF 神经网络的参数选取
• 4.4.4 RBF 神经网络的绝缘子污闪风险预测系统的验证
• 4.5 本章小结
• 5 结论
• 致谢
• 参考文献
• 附录
• A 作者在攻读学位期间发表的论文目录
• B 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目