基于自组织特征映射神经网络的高压断路器故障诊断

摘要：

0 引言作为电力系统中重要的电力设备,高压断路器承担着保护和控制作用,其运行可靠性是电力系统能否稳定运行的关键所在.在全球能源互联网的发展和推动下,智能电网和电网全球互联是电网今后发展面临的新课题和新挑战,因而这就对高压断路器运行可靠性提出更高的要求.目前,主要是通过提高加强断路器的检修与维护来保证断路器的运行可靠性.传统的检修方式是根据断路器设备运行周期定期进行计划检修,这在一定程度上保证了电网安全稳定运行,但这种检修方式存在检修工作量大、费用高、检修过剩或检修不足等缺陷.因此,根据断路器在实际运行状态下的技术参数和特性分析判断是否进行检修的状态检修应运而生,状态检修不仅能够避免因计划检修而产生的停电时间、减小工作量及降低维护费用,而且提高了检修的针对性,大大提高断路器运行的可靠性和经济性,但其对断路器在线监测和故障诊断技术提出了新的要求.

关键词：高压断路器、自组织特征映射神经网络、特征参量、故障诊断

所属期刊栏目：35

在线出版日期：2017-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：21-24