基于超声波法的GIS绝缘缺陷类型识别.pdfVIP

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