基于SF6分解特性的局部放电故障程度评估

摘要：

如何对直流SF6气体绝缘设备(gas-insulated equipment,GIE)内部局部放电(partial discharge,PD)严重程度进行科学的评估是目前还未解决的问题.由于GIE内部绝缘材料的分解情况与设备内部绝缘状态直接相关,提出利用SF6 PD分解特性对GIE内部PD程度进行评估,具体为:建立出自由金属微粒缺陷模型,并将由该缺陷引起的PD划分为3个等级,在每个等级下各选2个电压开展SF6分解实验;基于最大相关最小冗余(minimum redundancy maximum correlation,mRMR)原则对SF6分解组分进行特征选择,并分别运用反向传播神经网络和支持向量机分类器诊断PD严重程度,提取出最能有效表征PD程度的SF6分解组分含量的比值集合,对PD状态进行评估.研究表明,SF6分解组分含量与PD严重程度之间存在一定的关联关系,C(CO2)/CT1、C(CF4)/C(SO2)、C(CO2)/C(SOF2)和C(CF4)/C(CO2)能够有效地诊断PD严重程度.

关键词：PD严重程度、SF6分解组分、直流SF6气体绝缘设备、含量比值、最大相关最小冗余、反向传播神经网络、支持向量机

所属期刊栏目：39

分类号：TM855(高电压技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2019-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：933-942