一、绝缘子泄漏电流和放电现象的初步研究（论文文献综述）
项恩新,王科[1]（2020）在《基于远程耦合法的绝缘子泄漏电流监测及局部放电识别》文中进行了进一步梳理电缆终端绝缘子的实时状态监测可以有效保证电力电缆线路的安全运行。为了解决绝缘子泄漏电流监测和放电识别的问题,首先提出了一种通过远程耦合磁场来监测绝缘子泄漏电流的方法。基于此方法,在实验室中测试典型临近干扰对绝缘子泄漏电流监测的影响,并讨论了检测系统的鲁棒性。继而开展了盐雾、清洁雾下不同伞形材质绝缘子的泄漏电流测试试验。根据试验结果,提出了基于泄漏电流峰度值的绝缘子局部放电识别方法。最后,研究结果表明,基于该远程耦合法测得的泄漏电流分布峰度值可用于识别闪络之前的染污绝缘子放电状态,同时峰度值不受传感器附近电晕放电和工频电流的影响。进而可为电力电缆线路运行状态监测及故障识别提供参考。
褚瑶鹏[2]（2020）在《基于YOLO算法的绝缘子识别与放电严重程度评估》文中研究表明电网中绝缘子使用量巨大且地域跨度大,常规的巡检方式主要依靠人工经验,难以发现设备表面的微弱放电。日盲紫外成像检测具有灵敏度高、非接触和放电表征直观的优点,本文基于紫外成像仪双通道成像的特点,提出了基于人工智能的可见光通道图像绝缘子识别方法,在此基础上实现了紫外通道图像的绝缘子放电严重程度评估。搭建了Linux环境下基于TensorFlow和Darknet框架的深度学习硬件和软件研究平台,基于实验室和现场搜集的图片,建立了绝缘子样本数据库。完成了样本图片的标注和基于YOLO的绝缘子类型识别卷积神经网络的训练。研究了训练样本数和网络深度等对识别准确率的影响,给出了网络参数的优化方法和超参数匹配方案,测试表明优化后的网络在测试集上的识别准确度达到了 95%。基于人工气候室,开展了绝缘子的污秽放电试验研究,获取了不同放电强度下的紫外视频,定义了相对光子数和光斑面积参数,分析了上述参数与泄漏电流之间的关系。建立了紫外图像数据库,完成了紫外图像的分类和四种放电严重程度的标注,完成了YOLOv3的网络训练。分析了学习率和激活函数等对识别准确度和训练误差的影响和优化方法,实现了对绝缘子放电严重程度的评估,在测试集上的识别准确度达到了 94.5%。基于QT语言开发了紫外图像量化参数提取软件,实现了图像分割、参数计算。基于PHP语言和mySQL数据库开发了基于浏览器/服务器模式的综合信息管理系统,实现了巡检紫外成像图片和视频以及设备信息的有效管理。该系统进行了初步的现场应用,效果良好。
项恩新,王科[3]（2020）在《基于远程耦合法的绝缘子泄漏电流监测及局部放电识别》文中研究表明电缆终端绝缘子的实时状态监测可以有效保证电力电缆线路的安全运行。为了解决电缆终端绝缘子泄漏电流监测和放电识别的问题,本文提出了一种远程探测泄漏电流并且识别局部放电状态的方法。这种方法基于远程耦合磁场来探测泄漏电流,首先在实验室中测试典型临近干扰对电力电缆绝缘子监测的影响,并讨论了检测系统的鲁棒特性。试验是为了获取和分析五支不同清洁绝缘子（陶瓷、玻璃和硅橡胶三种材料制作）在盐雾条件下的泄漏电流,其中盐雾等级为10 g/L和40 g/L,电压等级为50%～300%的标称电压。本文还测试了通过清洁雾进行现场染污的绝缘子,为了证明检测系统和方法的有效性,在所有检测试验中都直接检测泄漏电流的数值。将直接检测得到的泄漏电流分为三类:正弦型泄漏电流、非正弦泄漏电流和放电。同时基于峰态分析远程感应得到的泄漏电流也可以分为三类。本文讨论了利用远程感应的泄漏电流峰态进行绝缘子放电识别的有效性,并证明了在典型干扰效应下检测系统是鲁棒的。
马建杰[4]（2019）在《基于优化BP神经网络的电网故障分析技术研究》文中提出随着我国高压、超高压和特高压电网的不断架设,其在电能的远距离传输上正发挥着越来越重要的作用,但是面临的风险也随之增加。高压输电线路绝缘子污闪是危害电网安全稳定运行的重要事故之一,污闪的处理和防治也是各级电力部门的重要任务。为了保证电力工业的安全生产,满足建设智能电网的发展需要,需要提高绝缘子表面污秽度状态监测的科学性和智能化,对污秽绝缘子及时采取防治措施,避免污闪事故的发生。传统的污闪防治方法主要通过定期的清扫工作及调整绝缘子的爬电距离等,不仅浪费了大量的人力物力,也无法真实的掌握绝缘子表面的污秽程度。目前,有很多种方法能够完成对绝缘子污秽程度的测定,最常见的是泄漏电流法。通过对流过绝缘子表面的泄漏电流,分析能够表征污秽度的特征量,建立污秽程度的测定模型,就可以得到其表面的污秽状态,为制定清扫及维护策略提供依据,能够更有效的保证输电线路的安全性和稳定性。本文首先依据污闪的形成原理及危害,分析了温度、湿度、电压等因素分别对泄漏电流的影响。其次,通过对泄漏电流波形的时频分析,选取了七个参数作为表征污秽度的特征量。最后,结合BP神经网络和遗传算法的优势,建立了遗传算法优化的BP神经网络模型;选取有效数据对模型进行了训练,并对训练后的模型进行了效果验证。实验结果表明,建立的遗传算法优化的BP神经网络模型的测定结果较为准确,能够用于污秽程度的测定工作,为输电线路的防污闪工作提供一定的参考意义。
赵晓亚[5]（2017）在《基于泄漏电流特征量的接触网绝缘子污秽度预测研究》文中进行了进一步梳理随着我国电气化铁路的跨越式发展,新时期“八纵八横”高速铁路通道已被纳入规划,高速铁路里程的增加使接触网绝缘子的运行环境变得更加复杂。研究表明,绝缘子表面的积污及污层的湿润与其运行环境关系密切,而由积污所引起的污闪事故极大地影响着列车的安全运营。绝缘子发生污闪的根本原因是泄漏电流的产生并持续增大,而产生的泄漏电流与绝缘子的污秽状况相关。因此研究泄漏电流信号中所包含的状态信息,将这些信息作为输入建立污秽度预测模型,通过在线监测数据预测绝缘子表面积污程度,指导接触网绝缘子清扫和检修计划的制定,保证电气化铁路供电的稳定性是一种重要方式。本文首先对绝缘子表面放电现象形成的原因及绝缘子的污闪机理进行研究,对表征绝缘子运行状态的参数进行比较,得出泄漏电流作为动态参数是表征污秽度的理想参数。因此,本文针对接触网复合绝缘子（FQX-25/120）开展了人工污秽试验,利用课题组研发的泄漏电流在线监测装置对试验过程中的泄漏电流信号和环境温、湿度进行采集和存储。接着将所采集的泄漏电流数据和试验现象对比分析得出:在低湿度条件下,随着污秽度的增加泄漏电流幅值变化不明显;在饱和湿度条件下,随着污秽度的增加泄漏电流幅值明显增加,且泄漏电流波形中谐波的含量也随之增加。利用在电网领域成熟并被广泛认可的安全区、预报区和危险区的分区思想对采集的泄漏电流数据展开研究,研究表明,接触网复合绝缘子泄漏电流波形的发展也明显存在这三个区段,且这三个区段的分区阈值为10mA和30mA。对不同区段的泄漏电流特性研究后得出:危险区有效值、泄漏电流脉冲时域熵和预报区的THD（Total Harmonic Distortion,总谐波失真）这三个参量能够作为特征量来表征绝缘子表面的污秽度。最后,建立基于RBF（Radial Basis Function,径向基函数）神经网络的接触网绝缘子污秽度预测模型,利用PSO（Particle Swarm Optimizatio,粒子群优化算法）优化神经网络的参数提高模型预测准确性。利用提取的400组泄漏电流特征量（危险区有效值、泄漏电流脉冲时域熵和预报区的THD）数据训练和验证模型,并将其预测结果和未经优化的RBF神经网络预测结果比较。结果表明该预测模型对接触网绝缘子污秽度预测效果良好,可为接触网绝缘子现场清扫维护提供一定指导。
刘宗喜[6]（2016）在《复合绝缘材料杆塔外绝缘特性及配置研究》文中提出环氧树脂复合绝缘材料具有性能稳定、环境适应性强、绝缘性能优良等优点,复合绝缘材料杆塔可增大绝缘距离,大幅提高耐雷水平,还可以减少线路走廊宽度。但复合绝缘材料杆塔自身全绝缘结构的特殊性和塔身附着大量悬浮电位金属导体的特点,使其防雷和耐污性能成为新问题,复合绝缘材料杆塔的外绝缘特性及配置是需要解决的关键技术之一。目前复合绝缘材料杆塔的防雷接地方式以试验为主,缺乏必要的理论论证；另一方面杆塔绝缘配置方式对复合绝缘材料杆塔外绝缘特性影响的试验和分析尚不深入。本文旨在采用数值仿真和现场试验相结合的方法,对复合绝缘材料杆塔外绝缘特性及关键技术进行探索和深入研究,为复合绝缘材料杆塔的推广应用提供依据。具体内容如下：（1）避雷线的接地引下方式的选择。本文设计了110kV同塔双回格构式复合绝缘材料杆塔避雷线的两种引下接地方式：避雷线从双回导线内侧引下接地和从塔头内部引下接地。对进行雷电冲击试验的塔头的布置参数进行了静电场仿真计算,结果表明,塔头悬挂高度不低于8m、试验导线长度不小于18m和接地引下线半径不小于0.01m时,导地线表面电场强度较接近110kV同塔双回格构式复合绝缘材料杆塔的实际运行条件。比较了导线内侧接地时引下线不同离杆距离以及两种引下接地方式下导线和引下线表面电场强度。对塔头进行了雷电冲击试验。引下线从塔头内部接地时,相-地间隙50%雷电冲击放电电压为1578kV,放电路径穿过格构式复合材料杆件之间的间隙,受复合材料杆及悬浮电位金属导体的影响,放电路径呈现分叉,在较大风速等气象条件时电弧极有可能灼伤复合材料表面。引下线从导线内侧接地时,相-地间隙50%雷电冲击放电电压大小与接地引下线的离杆距离没有明显关系,最小值为1438kV。虽然略小于前一种方式,但也大幅度提高了线路耐雷水平,增大相地间隙50%雷电击穿放电电压。在不小于0.45m时放电路径不受复合绝缘材料杆塔及杆件上悬浮电位金属螺栓的影响：在不大于0.35m时,放电路径受塔头悬浮电位金属导体影响产生分叉或弯曲。因此110kV同塔双回格构式复合绝缘材料杆塔的避雷线应从双回导线内侧垂直引下接地,引下线与杆塔距离不小于0.45m。（2）复合绝缘材料杆塔污秽放电特性研究。进行了复合绝缘材料塔头分别与玻璃绝缘子串和复合绝缘子配合时的人工污秽耐受和闪络试验。配合玻璃绝缘子串且试验电压为最高运行相电压时,绝缘子和塔头金属部件周围污层表面出现严重的间歇性放电,部分金属螺栓之间的污层表面被短电弧击穿,泄漏电流峰值达到23mA;配合复合绝缘子时,相同电压下,间歇性放电仅出现在绝缘子两端金具上,泄漏电流峰值不足0.6mA。配合玻璃绝缘子串时,对金属螺栓周围局部电场的改善措施不能消除复合绝缘材料杆塔在人工污秽试验中的电晕放电现象,正是由于这些悬浮电位金属部件的存在导致了塔头上出现电晕放电。污秽闪络试验中仅在绝缘子（串）上出现了桥接伞裙的电弧,此时的电压在塔头配合复合绝缘子时要高于玻璃绝缘子串。复合绝缘子两端加装均压环起到了改善局部电场分布的作用,出现桥接电弧时的电压从109kV提高到145kV。（3）复合材料杆塔污秽放电机理研究。在小尺寸复合绝缘材料试片上重现了复合绝缘材料杆塔污秽试验中出现的放电现象。小尺寸复合绝缘材料试片的试验和电场仿真结果表明,悬浮电位金属导体的存在畸变了附近电场强度,促进了污层干燥带的产生。被放电电弧加热的金属部件持续向外传导热量维持了金属部件附近干燥带的存在。对不同长度干燥带电场仿真结果表明,污层干燥带长度增大,干湿交界处电场强度迅速下降。因此,污层干燥带发展到一定长度时,放电活动因畸变电场的降低而无法维持下去,导致塔头悬浮电位金属部件引起的电晕放电呈现由弱到强、再变弱最终消失的间歇性特征。悬浮金属体的存在是复合绝缘材料塔头产生电晕放电的诱因,污秽试验中,玻璃绝缘子上首先产生放电电弧,悬浮电位金属部件附近污层表面的泄漏电流增大,使此处已经有一定程度畸变的电场强度进一步增大,最终产生电晕放电和干燥带。（4）悬浮电位金属导体对污层表面电场的畸变特征。使用准静电场方法计算和分析了小复合绝缘材料试片上附着不同形状、不同曲率半径以及不同相对位置时的悬浮电位金属导体对湿污层表面电位和电场分布的影响。悬浮电位金属导体的存在使其周围覆污试片表面的电场发生畸变；不同形状悬浮电位金属导体对电场强度分布特征影响截然相反,悬浮电位金属导体与污层的不同接触区域的电场强度差别明显。（5）复合绝缘材料杆塔绝缘配置方式的仿真分析。用准静电场方法对湿污条件下复合绝缘材料配合不同类型绝缘子（串）时的电压承担率进行了仿真计算。复合绝缘材料杆塔配合复合绝缘子的配置方式存在缺陷。复合绝缘子几乎承担了全部电压降,在潮湿环境中不利于输电线路的安全稳定运行。随着玻璃绝缘子串中绝缘子片数的增加,绝缘子串上承担的电压迅速增大,复合绝缘材料塔头的污层表面电场强度最大值快速下降。在复合绝缘材料塔头和最上一片绝缘子的污层表面电场强度最大值不超过起始放电场强的原则上,玻璃绝缘子串中绝缘子片数为3片或4片为宜。悬浮电位导体的均压改进对复合绝缘材料杆塔整体和局部的电场分布影响都不显着。
方春华,黄立,廖一帆,罗兵,潘明龙,周毅[7]（2016）在《污秽复合绝缘子泄漏电流波形频谱特征》文中研究说明为了解复合绝缘子在污闪过程中泄漏电流变化特征,在人工雾室中开展了复合绝缘子污闪试验研究,测量和分析了试验过程中泄漏电流波形的时域和频域特征。分析结果表明,泄漏电流幅值、基波、三次谐波和五次谐波相互间具有较强的相关性,提出以泄漏电流最大值（Im）、总谐波失真率（THD）、泄漏电流基波相位差（θ）表征泄漏电流频谱特征;临闪时,泄漏电流具有幅值高、谐波含量少、泄漏电流基波与电压间相位差小的特点。研究结果为建立基于泄漏电流特征量的污闪预警系统提供了依据。
秦莉娟[8]（2016）在《基于绝缘子泄漏电流的污闪预测方法研究》文中研究表明与瓷质和玻璃绝缘子相比,复合绝缘子具有重量轻、抗震性能好、防污性能优异、维护方便等优点,因而在我国电网中获得广泛使用。高压复合绝缘子主要用于变电站及线路上,起到电气绝缘、支撑部分电力设备、承载高压输电线路的作用。但是复合绝缘子是由聚合物材料制造的,这种材料的结合键比陶瓷材料要弱,因而复合绝缘子相比于陶瓷绝缘子更易老化。复合绝缘子在运行过程中,承受应力和化学的作用导致其加速老化,憎水性丧失,防污闪性能变差,绝缘可靠性下降,导致污闪事故的发生。绝缘子泄漏电流能够综合体现绝缘子电压水平、污秽状态,贯穿于绝缘子的整个闪络发展过程。通过对绝缘子泄漏电流特征的分析,不仅能预测绝缘子表面的污秽水平,还能为绝缘子污闪提供有效预警。本文以硅橡胶复合绝缘子为研究对象,在人工污秽试验的基础上,提取了轻度、中度、重度三种污秽度下不同污闪发展阶段的泄漏电流信号。研究了局部放电电弧发展过程和泄漏电流的波形特征,并建立了局部放电与泄漏电流波形之间的对应关系,根据泄漏电流的波形可初步判断绝缘子表面的放电状态。从时域和频域的角度分析了泄漏电流的时频特征,提取了泄漏电流有效值、泄漏电流最大值两个时域特征量,3次谐波与基波幅值比、3、5次谐波总和与基波幅值比、波形畸变率三个频域特征量。在低湿度下可采用时域特征量预测绝缘子污秽度,而在湿度较高时可采用频域特征量来预测绝缘子污秽度。泄漏电流波形畸变率与绝缘子污闪发展过程也存在一定的变化规律,可以作为污闪预警的参考量。利用分形理论提取了复合绝缘子泄漏电流分形维数特征量,分析了闪络发展过程中泄漏电流不同区段波形和分形维数的变化特征,对比了三种不同污秽度水平下泄漏电流波形的分形特征。结果表明在污闪发展过程中,泄漏电流波形的分形维数呈整体下降的趋势；污秽程度不同,泄漏电流波形分形特征存在微小的差异。实验分析证明泄漏电流波形分形维数能够直接反映其波形特征,能够为绝缘子污闪提供有效预警。
李华柏,张莹[9]（2015）在《铁道供电高压污秽绝缘子泄漏电流在线检测系统研究》文中研究指明高压绝缘子是铁道牵引网中连接支柱和接触线的重要设备,其绝缘状况直接影响供电系统的安全和稳定。文中分析了高压绝缘子污秽闪络放电的机理,系统研究了泄漏电流大小、脉冲频次与绝缘子污秽程度以及湿度等环境变量的关系,提出了检测绝缘子泄漏电流有效值及脉冲频次相结合的方法综合评估绝缘子的状况。试验结果表明,在线检测系统可以有效地对铁道供电输电线路高压绝缘子泄漏电流实时监测。
徐志钮,苗鹏超[10]（2015）在《采样电阻值对泄漏电流中脉冲分量采集结果的影响及机理初步分析》文中认为为研究采样电阻值对绝缘子泄漏电流采集结果的影响,采集了9 kV和25 kV工频电压下,单片干燥洁净及表面有分离水珠的瓷绝缘子的泄漏电流,并使用大容量工频试验变压器以及人工气候室开展了绝缘子人工污秽试验。试验中分别使用了5个不同阻值的无感电阻采集泄漏电流信号。提取并统计了脉冲幅值的最大值及幅值大于1/2最大脉冲幅值的脉冲均值。结果表明:采样电阻值对泄漏电流中的脉冲分量有显着影响;绝缘子在干燥洁净状态下施加电压25 kV时,采样电阻取1?与10 k?时测得的泄漏电流中脉冲幅值比大致为200;绝缘子污湿状态下施加工频额定9 kV电压,采样电阻取1?和100?时,脉冲幅值比亦可达到10左右。通过最小二乘法拟合发现随着串入阻值的增加脉冲信号幅值呈幂函数规律下降,必须考虑采样电阻值的影响,而基于该规律有望校正泄漏电流采集结果。初步分析认为采样电阻阻值对泄漏电流中脉冲分量采集结果产生影响的原因是电阻值会影响放电时的暂态过程。
二、绝缘子泄漏电流和放电现象的初步研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、绝缘子泄漏电流和放电现象的初步研究（论文提纲范文）
（1）基于远程耦合法的绝缘子泄漏电流监测及局部放电识别（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 泄漏电流传感器模型 |
| 1.1 远程耦合传感器 |
| 1.2 信号侦测方法 |
| 2 测量方法比较研究 |
| 2.1 直接测量与远程测量比较 |
| 2.2 远程测量传感器位置对测量结果的影响 |
| 2.3 传感器附近干扰电流对测量结果的影响 |
| 3 泄漏电流测量试验 |
| 3.1 试验绝缘子 |
| 3.2 试验环境条件 |
| 3.2.1 绝缘子清洁雾试验 |
| 3.2.2 绝缘子盐雾试验 |
| 3.2.3 运行现场积污绝缘子的清洁雾试验 |
| 4 结果与讨论 |
| 4.1 基于峰度值的泄漏电流模式判别 |
| 4.2 泄漏电流模式识别 |
| 4.3 绝缘子材料以及伞型对泄漏电流模式识别的影响 |
| 4.4 绝缘子污秽等级对泄漏电流模式识别的影响 |
| 4.5 电压等级对泄漏电流模式识别的影响 |
| 5 结论 |
（2）基于YOLO算法的绝缘子识别与放电严重程度评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统图像检测方法 |
| 1.2.2 人工智能图像检测方法 |
| 1.2.3 绝缘子放电评估方法 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第2章 绝缘子可见光图像智能识别 |
| 2.1 YOLO算法介绍 |
| 2.1.1 YOLO算法的优势 |
| 2.1.2 YOLO算法原理 |
| 2.1.3 绝缘子图像识别平台 |
| 2.1.4 YOLO网络架构和训练流程 |
| 2.2 YOLO绝缘子识别及其优化 |
| 2.2.1 绝缘子初步识别 |
| 2.2.2 YOLO网络优化 |
| 2.3 优化后的绝缘子识别效果 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 绝缘子放电紫外图像特征及严重程度评估 |
| 3.1 试验研究平台和试验方法 |
| 3.1.1 试验接线 |
| 3.1.2 试验方法 |
| 3.2 绝缘子放电试验结果 |
| 3.2.1 典型放电阶段的紫外图像和电信号 |
| 3.2.2 绝缘子放电图片数据库及其标注 |
| 3.3 绝缘子放电严重程度评估网络训练 |
| 3.4 绝缘子放电评估检测结果及分析 |
| 3.4.1 绝缘子放电网络检测指标和评估结果 |
| 3.4.2 学习率对于网络训练的影响 |
| 3.4.3 激活函数对误差和识别精度的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 绝缘子紫外成像检测综合管理系统开发 |
| 4.1 软件系统简介 |
| 4.1.1 软件架构及功能模块简介 |
| 4.1.2 软件工作流程 |
| 4.2 数据库与YOLO识别评估系统 |
| 4.2.1 数据库管理软件界面 |
| 4.2.2 紫外图像处理软件界面 |
| 4.2.3 图像管理与诊断系统的数据交互 |
| 4.3 应用情况 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结和展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（3）基于远程耦合法的绝缘子泄漏电流监测及局部放电识别（论文提纲范文）
| 0前言 |
| 1 泄漏电流传感器模型 |
| 1.1 远程耦合传感器 |
| 1.2 信号侦测方法 |
| 2 测量方法比较研究 |
| 2.1 直接测量与远程测量比较 |
| 2.2 远程测量传感器位置对测量结果的影响 |
| 2.3 传感器附近干扰电流对测量结果的影响 |
| 3 泄漏电流测量试验 |
| 3.1 试验绝缘子 |
| 3.2 试验环境条件 |
| 3.2.1 绝缘子清洁雾试验 |
| 3.2.2 绝缘子盐雾试验 |
| 3.2.3 运行现场积污绝缘子的清洁雾试验 |
| 4 结果与讨论 |
| 4.1 基于峰度值的泄漏电流模式判别 |
| 4.2 泄漏电流模式识别 |
| 4.3 绝缘子材料对泄漏电流模式识别的影响 |
| 4.4 绝缘子污秽等级对泄漏电流模式识别的影响 |
| 4.5 电压等级对泄漏电流模式识别的影响 |
| 5 结束语 |
（4）基于优化BP神经网络的电网故障分析技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 污秽度测定方法现状 |
| 1.2.2 泄漏电流信号分析方法 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 第2章 多因素对泄漏电流的影响 |
| 2.1 污闪形成原理 |
| 2.2 数据获取方法 |
| 2.2.1 试品 |
| 2.2.2 实验原理及方法 |
| 2.3 泄漏电流的影响因素 |
| 2.3.1 温度 |
| 2.3.2 湿度 |
| 2.3.3 污秽度 |
| 2.3.4 运行电压 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 泄漏电流特征量分析 |
| 3.1 泄漏电流时域特性 |
| 3.2 泄漏电流频域特性 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 优化BP神经网络的设计 |
| 4.1 BP神经网络 |
| 4.1.1 BP神经网络原理 |
| 4.1.2 BP神经网络结构和算法描述 |
| 4.1.3 BP神经网络的优点和局限性 |
| 4.2 遗传算法 |
| 4.2.1 遗传算法原理 |
| 4.2.2 遗传算法流程 |
| 4.2.3 遗传算法特点 |
| 4.3 遗传算法优化的BP神经网络 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 算法应用 |
| 5.1 模型概述 |
| 5.2 模型设计 |
| 5.2.1 数据预处理 |
| 5.2.2 输入层和输出层设计 |
| 5.2.3 隐含层设计 |
| 5.2.4 模型参数设定 |
| 5.2.5 遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值 |
| 5.3 对比实验及性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于泄漏电流特征量的接触网绝缘子污秽度预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 泄漏电流特征量 |
| 1.2.2 绝缘子污秽状态表征参数 |
| 1.2.3 污秽度预测方法 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 绝缘子污闪简介 |
| 2.1 污秽物种类 |
| 2.2 污闪放电发展过程 |
| 2.3 污秽放电模型 |
| 2.3.1 直流污闪模型 |
| 2.3.2 交流污闪模型 |
| 2.4 接触网绝缘子污秽等级标准 |
| 2.5 小结 |
| 3 接触网绝缘子人工污秽试验 |
| 3.1 试验装置及测量设备 |
| 3.1.1 试品 |
| 3.1.2 试验装置 |
| 3.1.3 测量设备 |
| 3.2 试验程序及方法 |
| 3.2.1 试验准备 |
| 3.2.2 试品的涂覆 |
| 3.2.3 试验过程 |
| 3.3 小结 |
| 4 接触网绝缘子泄漏电流时、频域特性分区研究 |
| 4.1 泄漏电流各区段波形特性分析 |
| 4.2 泄漏电流时域特性分区研究 |
| 4.2.1 泄漏电流有效值 |
| 4.2.2 泄漏电流脉冲计数 |
| 4.3 泄漏电流频域特性分区研究 |
| 4.3.1 泄漏电流频谱分析 |
| 4.3.2 泄漏电流总谐波失真度 |
| 4.4 小结 |
| 5 接触网绝缘子污秽度预测研究 |
| 5.1 PSO-RBF神经网络简介 |
| 5.1.1 PSO基本原理 |
| 5.1.2 PSO基本流程 |
| 5.1.3 RBF神经网络理论基础 |
| 5.1.4 RBF神经网络的Matlab实现 |
| 5.1.5 PSO优化RBF的过程 |
| 5.2 接触网绝缘子污秽状态评估方法 |
| 5.2.1 基于PSO-RBF的接触网绝缘子污秽状态评估模型 |
| 5.2.2 RBF神经网络样本的选取 |
| 5.3 绝缘子污秽度预测模型的学习 |
| 5.3.1 污秽度预测模型的训练 |
| 5.3.2 污秽度预测模型的验证 |
| 5.3.3 与RBF神经网络预测结果对比 |
| 5.4 小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（6）复合绝缘材料杆塔外绝缘特性及配置研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 复合绝缘材料杆塔国内外研究现状 |
| 1.2.1 复合绝缘材料杆塔在国内外的发展和应用 |
| 1.2.2 国内外复合绝缘材料杆塔的研究现状 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 2 格构式复合绝缘材料杆塔接地方式 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 避雷线接地引下方式的静电场仿真分析 |
| 2.2.1 格构式复合绝缘材料杆塔接地引下方式 |
| 2.2.2 塔头布置参数的选择 |
| 2.2.3 避雷线接地引下方式对导地线导地线电场强度的影响分析 |
| 2.3 格构式复合绝缘材料杆塔雷电冲击试验 |
| 2.3.1 雷电冲击试验布置方式及试验方法 |
| 2.3.2 避雷线从塔头外侧双回导线内侧引下接地方式的雷电冲击试验 |
| 2.3.3 避雷线从杆塔塔头内部引下接地方式的雷电冲击试验 |
| 2.3.4 避雷线两种接地引下方式的分析 |
| 2.3.5 复合绝缘材料杆塔的耐雷水平 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 110kV格构式复合绝缘材料杆塔人工污秽试验 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 复合绝缘材料杆塔人工污秽试验方案 |
| 3.2.1 试验对象 |
| 3.2.2 试验场地和装置 |
| 3.2.3 试验方法 |
| 3.3 复合绝缘材料塔头的人工污秽放电特性试验 |
| 3.3.1 复合绝缘材料塔头与绝缘子(串)配合时的人工污秽试验 |
| 3.3.2 采取改进措施后复合绝缘材料塔头人工污秽试验 |
| 3.3.3 复合绝缘材料杆塔污秽试验放电过程分析 |
| 3.3.4 试验结论 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 湿污条件下附着悬浮电位导体对电场畸变的仿真与电晕放电机理 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 复合绝缘材料试片电晕放电机理试验 |
| 4.2.1 试验对象 |
| 4.2.2 试验装置 |
| 4.2.3 试验方法 |
| 4.2.4 电晕放电机理试验结果分析 |
| 4.3 带悬浮电位导体的复合材料试样在湿污条件下电晕放电机理的仿真分析 |
| 4.3.1 仿真模型及仿真参数 |
| 4.3.2 准静电场和静电场计算方法的比较 |
| 4.3.3 悬浮电位导体对复合绝缘材料试片表面电位和电场影响的基本规律 |
| 4.3.4 悬浮电位导体与电极不同距离时对污层表面电场分布的影响 |
| 4.3.5 湿污条件下不同形状金属/复合材料部件周围电场的分布特点 |
| 4.3.6 污层干燥带以及悬浮电位导体周围电位和电场 |
| 4.4 湿污条件下附着悬浮电位导体的电晕放电机理 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 格构式复合绝缘材料杆塔三维电场分布及绝缘配置 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 复合绝缘材料塔头的静电场与准静电场方法仿真分析 |
| 5.2.1 模型参数与边界条件 |
| 5.2.2 电位仿真结果 |
| 5.2.3 电场仿真结果 |
| 5.2.4 塔头及玻璃绝缘子串整体电位与电场强度分布 |
| 5.2.5 复合绝缘材料塔头最短爬电路径上的电位及电场分布 |
| 5.2.6 湿污条件下仿真分析方法选择 |
| 5.3 复合绝缘材料杆塔绝缘子(串)配置方案 |
| 5.3.1 绝缘子(串)配置方式说明 |
| 5.3.2 复合绝缘材料杆塔配合玻璃绝缘子串和复合绝缘子时的分压特征 |
| 5.3.3 玻璃绝缘子串配置方式 |
| 5.4 悬浮电位金属部件均压改进措施对复合绝缘材料杆塔电位电场分布特性影响 |
| 5.4.1 均压改进措施 |
| 5.4.2 均压改进措施效果 |
| 5.4.3 均压改进效果 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的科研成果目录 |
| 致谢 |
（7）污秽复合绝缘子泄漏电流波形频谱特征（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 人工污秽实验方法 |
| 1.1 实验装置 |
| 1.2 试品及试验方法 |
| 2 污秽放电过程及波形频谱特征 |
| 2.1 绝缘子污秽放电过程 |
| 2.2 绝缘子污秽放电泄漏电流波形频谱特征 |
| 3 泄漏电流特征量变化规律 |
| 3.1 THD变化规律 |
| 3.2 θ 变化规律 |
| 4 泄漏电流特征量间相关性 |
| 5 临闪前泄漏电流特征 |
| 6 结论 |
（8）基于绝缘子泄漏电流的污闪预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 影响绝缘子泄漏电流的因素 |
| 1.2.2 泄漏电流特征量研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 第2章 人工污秽试验 |
| 2.1 试品 |
| 2.2 试验原理 |
| 2.2.1 试验装置 |
| 2.2.2 试验电源 |
| 2.2.3 试验原理接线图 |
| 2.3 试验过程 |
| 2.3.1 试品涂污 |
| 2.3.2 湿润方式 |
| 2.3.3 加压方式 |
| 2.3.4 泄漏电流信号采集 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 绝缘子表面放电状态与泄漏电流波形的对应关系 |
| 3.1 污闪发展机理 |
| 3.2 泄漏电流特征波形 |
| 3.3 放电状态与泄漏电流波形关系 |
| 3.3.1 局部电弧发展过程 |
| 3.3.2 局部电弧对应的泄漏电流波形特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 泄漏电流时频特征分析 |
| 4.1 泄漏电流形成的原理分析 |
| 4.2 泄漏电流时域分析 |
| 4.2.1 泄漏电流有效值 |
| 4.2.2 泄漏电流最大值 |
| 4.3 泄漏电流频域分析 |
| 4.3.1 泄漏电流频谱特性 |
| 4.3.2 泄漏电流谐波与污秽度的关系 |
| 4.3.3 泄漏电流波形畸变率分析 |
| 4.4 污闪发展过程泄漏电流时频特性 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 泄漏电流波形分形特征分析 |
| 5.1 分形的引入 |
| 5.2 分形维数 |
| 5.2.1 Hausdorff维数 |
| 5.2.2 相似维数 |
| 5.2.3 盒维数 |
| 5.3 泄漏电流波形分形维数 |
| 5.3.1 MATLAB编程 |
| 5.3.2 泄漏电流波形分形维数的计算 |
| 5.3.3 分形维数随湿度的变化 |
| 5.4 分形维数与污秽度的关系 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 |
（9）铁道供电高压污秽绝缘子泄漏电流在线检测系统研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 高压绝缘子污秽放电机理 |
| 2 高压绝缘子污闪的物理模型 |
| 3 接触网绝缘子运行状态与泄漏电流的关系 |
| 3.1 试验方法 |
| 3.2 湿度对污秽绝缘子泄漏电流的影响 |
| 3.3 污秽程度对绝缘子泄漏电流的影响 |
| 3.4 试验结果 |
| 4 自然污秽绝缘子泄漏电流特征研究 |
| 5 系统设计 |
| 5.1 泄漏电流传感器的设计 |
| 5.2 泄漏电流脉冲计数模块 |
| 5.3 信号采集模块 |
| 5.4 无线通信模块 |
| 5.5 数据分析与处理模块 |
| 6 系统的实际运行 |
| 7 结语 |
（10）采样电阻值对泄漏电流中脉冲分量采集结果的影响及机理初步分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 试验介绍 |
| 2 试验结果及分析 |
| 2.1 泄漏电流原始信号及分析 |
| 2.2 泄漏电流脉冲分量提取及分析 |
| 2.3 脉冲幅值与采样电阻的关系 |
| 2.4 机理的初步分析 |
| 3 结论 |
四、绝缘子泄漏电流和放电现象的初步研究（论文参考文献）
- [1]基于远程耦合法的绝缘子泄漏电流监测及局部放电识别[J]. 项恩新,王科. 电瓷避雷器, 2020(03)
- [2]基于YOLO算法的绝缘子识别与放电严重程度评估[D]. 褚瑶鹏. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [3]基于远程耦合法的绝缘子泄漏电流监测及局部放电识别[J]. 项恩新,王科. 云南电力技术, 2020(01)
- [4]基于优化BP神经网络的电网故障分析技术研究[D]. 马建杰. 华北电力大学(北京), 2019(01)
- [5]基于泄漏电流特征量的接触网绝缘子污秽度预测研究[D]. 赵晓亚. 兰州交通大学, 2017(02)
- [6]复合绝缘材料杆塔外绝缘特性及配置研究[D]. 刘宗喜. 武汉大学, 2016(01)
- [7]污秽复合绝缘子泄漏电流波形频谱特征[J]. 方春华,黄立,廖一帆,罗兵,潘明龙,周毅. 高压电器, 2016(05)
- [8]基于绝缘子泄漏电流的污闪预测方法研究[D]. 秦莉娟. 西南交通大学, 2016(01)
- [9]铁道供电高压污秽绝缘子泄漏电流在线检测系统研究[J]. 李华柏,张莹. 高压电器, 2015(06)
- [10]采样电阻值对泄漏电流中脉冲分量采集结果的影响及机理初步分析[J]. 徐志钮,苗鹏超. 高电压技术, 2015(01)