基于K-S检验法和SVM的高压断路器分合闸线圈回路故障诊断

分合闸线圈回路作为高压断路器分合动作的主控制回路,其正常工作对于高压断路器的可靠性及电力系统的稳定性具有重要的意义。但是在断路器长期的在线运行过程中,分合闸线圈回路往往会出现不同类别的电气故障,影响断路器的正常工作。分合闸线圈回路的状态可以很好地反映在其分合闸线圈电流信号中,通过对断路器分合动作线圈电流信号的采集、处理和分析,可以有效地对分合闸回路进行状态检测。通过对分合闸线圈回路常见的电气故障进行现场试验,获取分合闸线圈电流并提取有效的电流、时间特征参量及其组成的复合特征参量,针对特定的故障类型采用K-S检验法筛选影响因子较高的特征参量作为特征向量,然后通过支持向量机对特征向量进行计算并对分合闸线圈回路进行故障识别。     

基于Relief F和灰色关联分析的高压断路器机械故障诊断

为提升高压断路器机械故障诊断算法故障诊断效率与精度,文中提出一种基于Relief F算法和灰色关联分析的故障诊断方法。首先,从高压断路器分合闸线圈电流中提取20种特征量,采用Relief F算法计算所有特征权重;然后,使用基于重要特征构成的故障样本建立灰色关联分析模型的参考序列,并归一化对应特征权重向量;最后,计算参考序列与待测序列之间的关联度值确定待测样本故障类型。通过实例分析验证结果表明,文中提出的诊断方法能准确诊断高压断路器机械故障,同时引入Relief F算法降低诊断模型复杂度并提高故障诊断效率,表明该方法具有良好的工程应用前景。     

基于结构分析的断路器操作机构的建模及仿真分析

基于断路器的结构来建模有利于研究断路器每个元件对其分合闸过程特性的不同影响,这对实现故障部位识别,进行故障分类及诊断都具有重要意义。文中针对断路器各个部分的功能特性分别建立机械与电气模型。然后利用机械与电气之间的相互联系,通过MATLAB/Simulink软件将单个部分模型组合来形成高压断路器的多域模型。随后设定所研究的高压断路器参数,在MATLAB/Simulink环境中进行仿真获取断路器的分闸行程曲线及分闸线圈电流特性,再通过改变模型中机械部分的摩擦参数及弹簧刚度系数得到不同的位移特性以及改变电气部分的参数获取不同的线圈电流特性。最后将所得结果进行分析,得出不同参数对断路器部分特性的影响,为未来更好、更全面地进行故障分类及诊断奠定一定的基础。     

改进随机森林法在断路器机械故障诊断中的应用

高压断路器机械故障时有发生,严重影响设备及电力系统的安全稳定运行.针对目前高压断路器机械故障诊断准确率不理想的现状,将改进后的随机森林方法应用于高压断路器机械故障诊断.结合高压断路器分合闸线圈电流信号的原理分析,提取出可有效反映断路器机械故障的相应特征量,建立高压断路器机械故障诊断模型,通过不同噪声干扰强度下高压断路器机械故障诊断实例的对比分析.结果表明,随机森林方法具有更加优良的准确性和抗干扰能力.同时验证了基于改进随机森林方法的高压断路器机械故障诊断模型的有效性和优越性.     

灰色关联模型在高压断路器故障诊断中的应用

针对高压断路器故障具有较强的随机性和模糊性的特点,基于灰色关联分析法(grey relation analysis method,GRAM)建立一种高压断路器机械故障诊断模型。以高压断路器分合闸过程中线圈电流和时间节点值作为特征量,构造所需参考向量和比较向量,计算向量间的关联度值,依次对断路器各故障状态予以识别。实例计算结果表明:建立的故障诊断模型能有效地诊断出高压断路器机械故障;不同的分辨系数取值影响诊断结果的分辨率和可靠性。在高压断路器机械故障诊断中,宜取较小的分辨系数值,以保证结果具有较高准确度。     

基于SVM主成分分析的高压断路器分合闸线圈故障诊断研究

拒动是断路器最严重的故障类型之一,可能导致大面积停电事故,而近年来由于分合闸线圈故障导致拒动时有发生,诊断分合闸线圈的运行状态对于保障电网安全具有重要意义。文中以某型号SF6瓷柱式高压交流断路器中的分合闸线圈为研究对象,通过实验模拟电源电压跌落、供电回路接触不良、铁心卡涩、铁心空行程大这几种典型的故障类型,获取正常与故障条件下的分合闸线圈电流波形。进而采用支持向量机(SVM)算法对分合闸线圈故障进行诊断,特别是采用主成分分析法提取电流波形的特征参数作为诊断依据,实现了对故障的有效识别。基于SVM主成分分析的方法可方便构建故障诊断专家系统,以保障分合闸线圈可靠运行。     

非线性状态估计的高压断路器辅助元件的故障诊断

针对高压断路器分合闸线圈和储能电机的状态诊断过于复杂的问题,提出一种以易于采集的电流信号来对分合闸线圈和储能电机进行故障诊断。通过非线性状态估计法(nonlinear state estimate technology)分别建立分合闸线圈和储能电机的电流诊断模型,然后根据常见故障类型建立故障阈值,之后根据电流相似度变化趋势进行诊断,实现及早发现分合闸线圈和储能电机的潜在故障。实验结果表明,该方法对分合闸线圈故障诊断正确率达到100%,对储能电机故障诊断正确率达到99.38%。     

基于电流-振动信号联合分析的高压断路器操动机构故障诊断方法

高压断路器分合闸操作伴随的电流、振动信号特征与电气和机械状态息息相关。提出一种线圈电流和振动信号联合分析的断路器操动机构故障诊断方法,针对线圈电流“双峰状”特点,提取关键时序特征和刻画波形畸变的波形特征。为捕捉振动信号细节变化,对振动信号进行自适应噪声集合经验模态分解CEEMDAN后,进一步计算各分量的时频分布,得到时间、频率边缘特征。将电流和振动特征组成的高维特征由因子分析进行降维处理,作为支持向量机SVM的输入进行故障诊断。实验表明,该方法能够有效提升断路器典型故障诊断准确率,且时间开销较少,为断路器机械故障诊断提供了新思路。     

高压断路器分合闸线圈电流采集实验平台与故障模拟实验研究

高压断路器是电力系统的关键设备,分合闸线圈是断路器操动机构的核心部件。近年来,分合闸线圈故障时有发生,严重影响了电力系统的安全性能。文中研究了高压断路器分合闸线圈的回路结构和动作原理,设计了断路器机构模拟样机,搭建了断路器分合闸线圈电流采集试验平台。基于该平台,获取了正常和几种故障情况下的分合闸线圈电流曲线,提取了主要的特征参数并进行了分析,论证了分合闸线圈发生故障时特征参数的变化规律,为基于电流波形诊断分合闸线圈的运行状态提供了依据。     

基于最小二乘支持向量机的高压断路器故障诊断

为了快速、准确地对高压断路器发生的故障进行分析和诊断,确定故障的性质、类别和部位,提出了一种高压断路器故障诊断的新方法。首先对高压断路器分合闸线圈电流进行分析,提取电流和时间特征量形成特征向量,然后用遗传算法对最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)参数进行优化,最后,将特征向量输入到优化后的最小二乘支持向量机中进行故障识别、分类。试验表明,该方法可以准确地识别断路器的多种故障类型,为断路器故障定位和状态检修提供了依据。与广泛使用的神经网络方法相比,该方法在样本较少时仍能获得较好的诊断效果,更适用于高压断路器等小样本设备的故障诊断。     

基于分合闸线圈电流的断路器状态在线监测系统研究及应用

高压断路器故障的原因主要集中在其机械特性方面,断路器的分合闸线圈及储能电机的电流波形可反映铁芯卡滞、卡涩等机械特性方面的异常.给出了断路器在线监测装置的整体设计,通过霍尔电流传感器监测分合闸线圈 电流、三相主回路电流和储能电机电流,分析数据并诊断出断路器潜伏性机械故障,为实现高压断路器的状态检修提供了一种有效的技术手段.通过现场对比试验,结果表明该系统各项性能均达到设计要求.该系统在220kV GIS断路器运行良好.     

液压式高压断路器机械特性在线监测故障几率研究

在智能变电站中,在线监测系统能够实时记录断路器机械特性数据,包括储能电机电流曲线、分合闸线圈电流曲线、分合闸行程曲线等,笔者结合液压式高压断路器机械特性的各种可能故障,分析断路器机械特性故障对在线监测结果的影响,给出了机械特性故障几率的计算方法和实际应用的参数,并通过对断路器故障的模拟,计算了实际的故障几率。这一方法能够实时了解断路器的运行状态,为保障断路器的安全可靠运行提供了重要的技术手段,已经规模化应用于智能变电站实际工程中。     

基于多特征选择方法的高压断路器故障诊断

为了提高高压断路器操作机构故障诊断效率与准确性,文中提出了基于多特征选择方法和K最近邻算法的高压断路器操作机构故障诊断方法。首先从分合闸线圈电流中提取包括峰值电流、关键时刻点、电流变化率及线圈电流不同阶段持续时间等16个特征;随后使用3种不同评价准则的特征选择方法计算故障特征综合重要度并确定最优特征子集;最后,以最优特征子集作为输入特征,建立基于K最近邻算法的断路器操作机构故障诊断模型,依据交叉验证准确率评价模型故障诊断性能。实例分析结果表明,该方法能有效消除特征冗余性,简化诊断模型结构,提升诊断效率,使用少数关键特征可获得理想的故障诊断准确率。     

基于分段FFT的断路器故障诊断策略设计及应用

换流站交流滤波器断路器是高压直流输电系统的重要组成部分,其内部故障的发生将直接影响直流输电系统的稳定运行。针对滤波器用断路器的故障诊断,提出了一种根据交流滤波器断路器的分合闸电流诊断断路器健康状态的高效在线监测方法。首先,分析了交流滤波器断路器分合闸电流的时域特征和频域特征;然后,利用基于分段随机快速傅里叶变换（fast Fourier transform,FFT）的断路器分合闸涌流频域分析方法,实现对故障信息的实时监测与判定;最后,基于灵州换流站750 kV交流滤波器场7632断路器C相故障录波数据,开展诊断策略有效性分析与验证,结合断路器拆解检查,验证了所提故障诊断策略的有效性,为换流站交流滤波器断路器故障的在线诊断提供了可靠的解决方法,具有良好的工程应用价值。     

基于线圈电流和触点状态的断路器故障分析

介绍了一种基于线圈电流信号与触点状态的高压断路器故障诊断专家系统。首先,分析了高压断路器的操作过程,并根据其操作特性提取隐含在线圈电流和触点状态中的有效信息;其后,在找出特征参数与断路器状态对应关系的基础上,设计了基于规则的断路器故障诊断专家系统;最后,以锁勾润滑不足、分闸线圈故障2种故障为实例,分析专家系统的推理过程。经试验验证,该专家系统可以准确地诊断出断路器多种故障,并在目前断路器维护现状的基础上给出合理的检修建议。     

基于分合闸线圈电流的某换流站开关故障分析

高压断路器作为常用的电气设备,分合闸线圈是其操动机构的关键部件,线圈电流反映了断路器的运动特性。文中首先介绍了分合闸线圈的结构,阐述了利用检测分合闸线圈电流信号来判断断路器故障的一种新方法,并针对某换流站550 kV断路器的机械故障进行了具体的应用分析,准确诊断了断路器的故障原因。根据分合闸线圈电流提供的状态信息,可以发现高压断路器存在的相关隐患,诊断出断路器的设备状态,提高断路器的状态检测水平,保障电网的安全稳定运行。     

基于卷积神经网络算法的高压断路器故障诊断

传统的高压断路器故障诊断方法太过于依赖经验,不能准确地反映特征量和故障模式之间的关系,诊断准确度不高。针对这个问题,采用卷积神经网络算法进行高压断路器故障诊断,结合高压断路器分合闸线圈电流特点建立诊断模型,通过输入零点故障特征参数进行学习训练,得到相应故障类型输出。仿真结果表明,所提算法的整体准确率高达93.68%,与其他基于神经网络的算法相比具有很大的优势。     

550 kV高压断路器分合闸电磁铁的仿真建模和故障诊断研究

分合闸电磁铁是高压断路器机构的关键部位,其正常运行直接影响了断路器机构的可靠性。文中建立了550kV断路器机构的8S004024型分合闸电磁铁的仿真模型,获得正常仿真电流波形,并与正常试验波形对比,验证了仿真模型的有效性,表明仿真模型能反映电磁铁的实际运行状况。在此基础上,仿真了不同故障条件下的线圈电流波形,提取了特征参数,并分析了特征参数的变化规律。然后基于试验和仿真电流波形,采用支持向量机法进行故障诊断,实现对分合闸电磁铁的故障诊断。     

基于分合闸线圈电流的断路器缺陷诊断及试验方法研究

分合闸线圈是断路器操作机构的关键部件。笔者通过深入研究断路器分/合闸线圈电流波形与机械缺陷之间的关系,提取线圈电流波形中的关键特征量,建立其与断路器常见典型机械缺陷的诊断判据,并通过实验室断路器缺陷模拟试验平台进行验证。基于研究结果,提出在国内开展断路器"首次分/合闸"时线圈电流检测试验的具体实施方案并进行风险评估,通过试验提前发现断路器机械方面存在的缺陷,有效指导国内电网断路器设备状态检测策略。     

高压断路器分合闸线圈电流信号特征提取与故障判别方法研究

高压断路器分合闸线圈电流信号特征提取在故障识别、检测及诊断方面都有重要的意义。文中提出采用小波分析与时域求极值点相结合的方法来获取高压断路器分合闸线圈电流信号特征值,并根据该特征值对断路器的故障判别方法做了探索性研究。实验结果表明,电流信号特征值提取方法是有效的,故障识别方法正确。