設備檢測答辯

1、Partial Discharge Recognition in Gas Insulated SwitchgearBased on Multi-information Fusion基于多源信息融合的氣體絕緣開關設備局部放電識別基于多源信息融合的氣體絕緣開關設備局部放電識別第一章 課題簡介第二章 問題簡述第三章 解決方案第四章 總結1234目 錄目 錄CONTENTS第一章第一章 課題簡介課題簡介 GIS(Gas Insulated Switchgear) 氣體絕緣開關設備氣體絕緣開關設備課題簡介課題簡介發(fā)電廠、變電站、電網(wǎng)發(fā)電廠、變電站、電網(wǎng) 高壓設備！高壓設備！課題簡介課題簡介局部放電？不同

2、GIS缺陷不同不同放電模式放電模式信信號號檢檢測測TRPDPRPD第二章第二章 問題簡述問題簡述問題簡述問題簡述什么問題？判斷：判斷： 是否存在局部放電是否存在局部放電判斷：判斷： 是否存在是否存在GIS缺陷缺陷判斷：判斷： 缺陷類型缺陷類型問題簡述問題簡述(a) Protrusion S1(b)Surface contamination S2(c)Void in insulating spacer S3(d)Free particles S4四種故障第三章第三章 解決方案解決方案解決方案解決方案采用數(shù)字示波器(Tek DPO 7104)采集TPRD和PRPD兩類信號Step 1 信號采集信號

3、采集在采集到的信號中選取能表征故障類別的特征量Step 2特征量抽取特征量抽取對于兩組信號分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行初步診斷Step3 神經(jīng)網(wǎng)絡初判神經(jīng)網(wǎng)絡初判采用D-S 證據(jù)理論對神經(jīng)網(wǎng)絡初步診斷結果進行融合分析，得出最終診斷結果Step 4DS融合分析融合分析解決方案解決方案特征量抽取神經(jīng)網(wǎng)絡初判D-S融合分析診斷結果信號采集12解決方案解決方案信號采集神經(jīng)網(wǎng)絡初判D-S融合分析診斷結果特征量抽取13解決方案解決方案TRPD模式下：模式下：選擇選擇1313個參數(shù)作為特征向量個參數(shù)作為特征向量信號采集特征量抽取D-S融合分析診斷結果神經(jīng)網(wǎng)絡初判14解決方案解決方案TRPD模式下神經(jīng)網(wǎng)絡結構：模

4、式下神經(jīng)網(wǎng)絡結構：輸輸入入節(jié)節(jié)點點1313個個輸輸出出節(jié)節(jié)點點 4 4個個隱藏層神經(jīng)元按照經(jīng)驗公式確定為隱藏層神經(jīng)元按照經(jīng)驗公式確定為1515個個輸出層神經(jīng)元傳遞函數(shù)選擇輸出層神經(jīng)元傳遞函數(shù)選擇logsig()函數(shù)函數(shù)，隱含層神經(jīng)元選擇收斂速度快的隱含層神經(jīng)元選擇收斂速度快的tansig()函數(shù)函數(shù)信號采集特征量抽取D-S融合分析診斷結果神經(jīng)網(wǎng)絡初判15解決方案解決方案TRPD模式下神經(jīng)網(wǎng)絡測試結果：模式下神經(jīng)網(wǎng)絡測試結果： 每類缺陷的放電信號樣本各采集500組，隨機選取其中100組作為訓練樣本，剩余400組作為測試樣本，經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡訓練后四種缺陷的識別結果如表所示，輸出節(jié)點值最大的代表預測故障

5、類型信號采集神經(jīng)網(wǎng)絡初判D-S融合分析診斷結果特征量抽取16解決方案解決方案PRPD模式下：模式下：選擇選擇1313個參數(shù)作為特征向量個參數(shù)作為特征向量信號采集特征量抽取D-S融合分析診斷結果神經(jīng)網(wǎng)絡初判17解決方案解決方案PRPD模式下神經(jīng)網(wǎng)絡測試結果：模式下神經(jīng)網(wǎng)絡測試結果： 輸入層節(jié)點16個，隱含層節(jié)點15個，輸出層節(jié)點4個。每類缺陷的放電信號樣本各采集100組，隨機選取其中40組作為訓練樣本，剩余的作為測試樣本。信號采集特征量抽取D-S融合分析診斷結果神經(jīng)網(wǎng)絡初判18解決方案解決方案兩兩種種模模式式測測試試結結果果對對比比互互補補信信息息D-S D-S 證據(jù)理論融合證據(jù)理論融合信號采集

6、特征量抽取神經(jīng)網(wǎng)絡初判診斷結果D-S融合分析19解決方案解決方案建立識別框架建立識別框架定義基本概率指派函數(shù)定義基本概率指派函數(shù)BPADS證據(jù)融合規(guī)則證據(jù)融合規(guī)則做決策做決策 定義一個識別框架定義一個識別框架，假設，假設AiAi是識別框架中的所有元素并且相互排斥，是識別框架中的所有元素并且相互排斥，所有可能的輸出結果為四種不同絕緣缺陷和不確定性所有可能的輸出結果為四種不同絕緣缺陷和不確定性，即，即信號采集特征量抽取神經(jīng)網(wǎng)絡初判D-S融合分析20診斷結果解決方案解決方案PD單一缺陷實驗：單一缺陷實驗： 在110KV GIS出線端設置突出物缺陷S1，采用UHF傳感器獲得TRPD和PRPD兩種模式信

7、號，三種識別方法的結果如下信號采集特征量抽取神經(jīng)網(wǎng)絡初判D-S融合分析21診斷結果解決方案解決方案PD單一缺陷實驗：單一缺陷實驗： 設置絕緣子表面附著物缺陷S2。它的位置和識別框架中的表面附著物缺陷略有不同，這種不同導致TRPD模式識別結果錯誤，也降低了另外兩種診斷方式的識別率。信號采集特征量抽取神經(jīng)網(wǎng)絡初判D-S融合分析22診斷結果解決方案解決方案數(shù)據(jù)樣本測試：數(shù)據(jù)樣本測試： 為了進一步評價結合DS證據(jù)理論和神經(jīng)網(wǎng)絡的信息融合決策系統(tǒng)的綜合性能，每種故障隨機選擇100個測試樣本進行試驗，識別結果如表9所示。第四章第四章 總結總結總總 結結降低了單一證據(jù)不確定性對結果的影響增強容錯能力提高故障診斷可靠性DS信息融合的優(yōu)點信息融合的優(yōu)點證據(jù)高度沖突的情況下