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。     

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。     

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。     

基于随机森林算法的断路器分合闸线圈故障电流曲线识别

高压断路器是电力系统的核心设备,其稳定可靠运行具有重要意义。高压断路器分合闸电流曲线能够很大程度上反映高压断路器分合闸机构的运行状态,因此文中研究了在几种典型故障条件下,断路器分合闸线圈电流的变化。随机森林算法由于算法实现过程中的两次随机过程,使得算法过拟合风险大大降低,模型泛化能力大大增强。提出了使用随机森林算法识别故障电流曲线,取得了很好的效果。     

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。     

基于机械和电气特性融合的高压断路器故障诊断方法

为解决高压断路器故障诊断精度低的问题,提出了一种基于机械和电气特性融合的高压断路器故障诊断方法,该方法基于机械特性诊断高压断路器故障类型,将电气特性作为故障辅助判别依据,进而实现机械和电气特性融合的故障诊断。首先基于最小欧式距离和相关性原理,建立基于机械特性的高压断路器典型故障库,并基于典型故障特征指标权值计算得到典型故障特征向量相似度;然后分析高压断路器分合闸线圈电流波形阶段特性,在选取得到基于分合闸线圈电流的特征向量后,计算基于电气特性的故障辨识度;最后搭建故障诊断试验平台验证方法的有效性。结果表明,该方法的平均故障诊断精度为93.2%,能够精确诊断高压断路器故障,验证了该方法的有效性。     

基于K-means和SOM混合算法的高压断路器操作机构状态评估

为诊断高压断路器操作机构故障,文中基于分合闸线圈电流曲线,提出了采用K-means与SOM神经网络相结合的混合算法,对断路器操作机构进行状态评估。对某批次252 k V高压断路器操作机构进行分合闸线圈电流数据采集;建立了K-means与SOM神经网络相结合的混合算法模型;对测试的断路器操作机构进行状态分析。结果表明,混合算法能够将操作机构不同状态进行聚类,可将相同故障分在同一类别。并将混合算法模型与SOM神经网络模型和K-means模型作比较,结果表明,混合算法模型在计算速度和聚类准确率上都优于其他两种模型。     

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。     

基于在线监测的开关特性分析

采用先进高压断路器状态在线监测系统监测断路器的分合闸运动状态及分合闸线圈的电流波形,获得弹簧的运行状态,随时监测断路器弹簧性能、弹簧的疲劳程度。解决了弹簧操作机构中重要元件弹簧在运行中的状态不易测量的问题,同时,从断路器分合闸线圈的波形,能够判断出线圈是否卡滞,辅助开关是否正常切换等常见故障,为断路器可靠安全运行提供有效的保证。     

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%。