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基于超声波法的GIS绝缘缺陷类型识别.pdf
学兔兔
第51卷 第 14期 电测与仪表 Vo1.5lNo.14
2014年 7月 25日 ElectricaiMeasurement Instrumentation Ju1.25,2014
;l=
基于超声波法的GIS绝缘缺陷类型识别
律方成,张波
(华北电力大学 河北省输变电设备安全防御重点实验室,河北 保定071003)
摘要:在气体绝缘组合电器(gasinsulatedswitchgear,GIS)实体模型内部模拟了高压导体表面突起 、悬浮金属颗
粒和绝缘子表面固定金属颗粒三种绝缘缺陷,其中用针一板放电模型模拟高压导体表面突起缺陷。GIS模型内部
充A0.4MPa的sF气体,当加压到6OkV时,三种模型均有稳定的放电。用超声波传感器分别测得其响应的放电波
形100组,取相邻两个半波的信号幅值差的绝对值 i和一个周波内的信号值的绝对值之和 舴为特征量,用BP
神经网络进行识别,识别率在80%左右 ,最后用最小距离分类器与BP神经网络的分类结果做对比,证明了BP神
经网络的优越性 。
关键词:气体绝缘组合电器;超声波检测法;BP神经网络;绝缘缺陷类型
中图分类号:TM855 文献标识码 :A 文章编号:1001—1390(2014)14—0022—05
A UltrasonicDetectionBasedGISInsulatingDefectTypesRecognition
LV Fang-cheng,ZHANG Bo
(HebeiProvincialKeyLaboratoryofPowerTransmissionEquipmentSecurityDefense,NorthChinaElectricPower
University,Baoding071003,Hebei,China)
Abstract:Three insulation deflectsofhigh voltageconductorsurfaceprotrusion,suspended metalparticlesand
insulatedstrapingmetalparticlesaresimulatedingasinsulatedswitchgear (GIS)entitymode1.Aneedle—plate
dischargemodelhasbeenadoptedtosimulatethehighvoltageconductorsurfaceprotrusiondet~ct.0.4MPaSF6gas
hasbeen inflated into GISmode1.When thevoltageisadded to 60kV,these threemodelswil1allhave stable
discharge.Ultrasonicsensorisusedtomeasurethedischargewaveform for100groups.TheabsolutevalueUd.fofthe
amplitudedifferencebetweentheadjacenthalfwaves,andthesumofthesignalcycleabsolutevalueUtJaretakedn
asthecharacteristicparameters.ThedefecttypesarerecognizedbyBP neuralnetworkandtherecognitionrateis
about80%.FinallY,theleastdistanceclassi
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