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1、华北电力大学硕士学位论文分类号：分类号：TM855TM855 学校代码：学校代码：1007910079 密级：密级：公开公开华华 北北 电电 力力 大大 学学硕硕 士士 学学 位位 论论 文文题题 目：目：局部放电特高频检测抗干扰与诊断技术的研究英英 文文 题题 目目：Study on interferences elimination and fault diagnostic techniques for UHF partial discharge detection研研 究究 生生： 专专 业：业：高电压与绝缘技术研研 究究 方方 向：向：电气设备在线监测与故障诊断指指 导导 教教 师：师
2、： 职称：职称：教授论文提交日期：论文提交日期：2009-2-11华华 北北 电电 力力 大大 学学华北电力大学硕士学位论文1摘 要本文在分析国内外局部放电检测抗干扰、模式识别和放电严重程度研究状况的基础上，深入研究了局部放电特高频检测技术中的抗干扰方法、特高频信号分离方法和典型放电故障的放电模式特征以及放电类型识别与放电阶段判别的方法。主要工作有：详细分析了局部放电检测过程中各种干扰的类型和特点，提出了内外信号对比法、相间信号对比法、信号多周期分析方法、基于网格和密度聚类方法与模糊聚类分析方法的干扰信号排除方法。通过仿真验证和现场数据的分析处理验证了各种方法的有效性，并且总结了四类典型干扰信
3、号的波形特征，为今后排除干扰提供了依据。针对放电产生的单次局部放电特高频信号，本文提出了基于时频分析与聚类分析的信号分离方法，实现了多种放电故障同时存在的情况下不同放电类型的局部放电特高频信号的分离，从而得到单一放电类型的局部放电特高频信号，为进一步对局部放电进行模式识别研究奠定了基础。研究了五种典型故障局部放电特高频检波信号的放电模式谱图特征，分析了相应的放电模式谱图特征量。提出了基于差异度计算的放电模式识别特征量优化选择方法。通过对放电模式谱图的统计特征参数、幅值特征参数以及灰度图像特征参数进行差异度分析表明：局部放电的灰度图像特征参数与其它特征参数相比更有利于局部放电的模式识别和放电阶段
4、的判断。基于局部放电灰度图像特征参数与整体的像素分布特征，分别采用灰评估和相似度计算的方法给出了放电类型识别与放电阶段判别的实现方法。分析结果表明，采用局部放电灰度图像的整体像素分布特征并通过与局部放电灰度图像的样本图像进行相似度计算的方法对局部放电进行模式识别与放电阶段判别较为简单有效。基于本文的研究成果开发了一套局部放电测试与诊断软件，通过实验室局部放电试验以及现场试验对软件进行测试表明，软件运行稳定，使用方便。关关键键词词： 局局部部放放电电 特特高高频频 分分类类 抗抗干干扰扰 诊诊断断 华北电力大学硕士学位论文2ABSTRACTIn order to make an effectiv
5、e application of UHF PD measurement, several relative research works have been done in this thesis, which includes the interference elimination, PD pattern recognitions and discharge stages evaluation. The main achievements are as follows:The characteristics of various interference signals in UHF pa
6、rtial discharge detection are deeply analyzed. Inside-outside signal antithesis method , inter-phase antithesis method, signal multi-cycle analysis method and clustering analysis method based on grid and density clustering method and fuzzy theory are proposed to exclude external and random pulse typ
7、e interferences. The effectiveness of these methods is verified by simulation and analysis treatment of large amounts on-site data. Waveform characteristics of four typical UHF interference signals are summarized to provide the basis for interference exclusion.For single ultra-high-frequency partial
8、 discharge signals, a signal separation method is proposed in this paper based on time-frequency analysis and cluster analysis method to solve the problem of separation of different types of partial discharge UHF signal, laid the foundation for research of PD pattern recognition.The characteristics
9、and features of the discharge fingerprint of five typical partial discharge fault defects are deeply studied. A method of discharge pattern features optimal selection based on the difference degree calculating is proposed and a variety of discharge types of discharge patterns characteristic paramete
10、rs are analyzed. Compared with other characteristic parameters, it is shown that characteristic parameters of partial discharge gray image is more conducive to the pattern recognition and discharge stage evaluation through the difference degree analysis of statistical characteristic parameters of di
11、scharge patterns spectrum, amplitude characteristic parameters, as well as gray image characteristic parameters.The similarity calculation and gray assessment are used to identify the discharge type and discharge stage. The results show that similarity calculation on partial discharge gray image is
12、more simple and effective for partial discharge pattern recognition and discharge stage evaluation.A set of PD diagnostic software is developed based on our results. It is shown that the software is stable and easy to use through laboratory and field applications.Wang Caixiong (High Voltage and Insu
13、lation Technique)Directed by prof. Li ChengrongKEY WORDS: partial discharge, UHF, classification, interferences elimination, diagnosis华北电力大学硕士学位论文0目 录摘 要 1ABSTRACT.2第一章 引 言.11.1 选题背景与意义11.2 局部放电检测技术的研究进展11.3 局部放电抗干扰技术的研究进展31.3.1 频域开窗法 31.3.2 时域开窗法 31.3.3 时频开窗法 41.3.4 模式识别法 41.4 局部放电诊断方法的研究进展51.4.1 局
14、部放电模式识别技术的研究进展 51.4.2 局部放电严重程度的研究现状81.5 目前存在的问题91.6 本文的主要内容9第二章 局部放电特高频检测技术中的抗干扰措施研究.112.1 局部放电干扰特性分析112.1.1 常规局部放电测量中干扰的分类 112.1.2 干扰的传播途径 112.2 局部放电特高频检测中的干扰特性分析122.2.1 可抑制的干扰 122.2.2 有待进一步剔除的干扰 .122.3 局部放电特高频检测抗干扰方法132.3.1 内外信号对比法 132.3.1.1 现场试验 132.3.1.2 内外信号对比法的算法设计 152.3.1.3 仿真验证 162.3.2 相间信号对
15、比法 172.3.3 信号多周期分析方法 .182.3.3.1 排除周期型脉冲干扰的算法设计 192.3.3.2 仿真验证 202.3.4 随机性脉冲干扰的排除方法 .212.3.4.1 基于网格和密度聚类算法的随机脉冲排除方法 .22华北电力大学硕士学位论文12.3.4.2 基于模糊聚类分析的随机脉冲干扰信号排除方法 .282.4 典型干扰信号的特征分析322.5 本章小结35第三章 基于信号时频分析与聚类分析的特高频信号分离技术研究.363.1 放电模型与试验数据的获取363.2 局部放电特高频信号的时频特征分析373.3 局部放电特高频信号的时频特征量提取383.4 局部放电特高频信号的
16、分离方法393.5 本章小结41第四章 典型故障放电模式特征量的研究.424.1 局部放电缺陷的物理模型和放电数据的获取424.2 典型局部放电模型的放电模式谱图分析444.2.1 局部放电模式谱图的选择 .444.2.2 数据的极差标准化处理 .454.2.3 典型模型的放电模式分析 .464.2.3.1 油中油楔放电模型放电模式谱图分析 474.2.3.2 油中沿面放电模型放电模式谱图分析 484.2.3.3 悬浮放电模型放电模式谱图分析 494.2.3.4 绝缘子表面固定金属颗粒群放电模型放电模式谱图分析 504.2.3.5 尖刺放电模式谱图分析 .524.3 典型放电模型的放电模式特征参数分析594.3.1 特征参数差异度的定义 .594.3.2 放电模式谱图的统计特征参数和威尔分布参数的差异度分析 604.3.2.1 统计特征参数和威尔分布参数的提取 604.3.2.2 不同放电故障类型放电模式
