基于遗传算法的金属氧化物避雷器在线监测

被引：42

作者：

杨仲江 ^{[1
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曹洪亮 ^{[1
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李鹏飞 ^{[1
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陈则煌 ^{[1
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朱江 ^{[3
]}

机构：

[1] 南京信息工程大学中国气象局气溶胶与云降水重点开发实验室

[2] 南京信息工程大学大气物理学院

[3] 不详

来源：

高电压技术 | 2015年 / 41卷 / 09期

关键词：

金属氧化物避雷器; 遗传算法; 等效模型; 在线监测; 老化; 泄漏电流;

D O I：

10.13336/j.1003-6520.hve.2015.09.039

中图分类号：

TM862 [过电压保护装置]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对金属氧化物避雷器(MOA)在线监测问题,提出了一种基于遗传算法(GA)的MOA老化监测技术。利用GA较好的最优化计算能力,根据运行电压和实际测量的泄漏电流值求解MOA等效模型中能够反映其老化情况的参数,即MOA相关系数k和MOA等效电容C,从而对MOA老化情况进行监测;并通过Matlab仿真方法研究了电网电压中含有谐波电压、频率波动及电压波动时对该算法的影响。结果表明:基于GA的MOA老化监测技术可较好地将计算泄漏电流值拟合逼近实际测量泄漏电流(标准差达到1.498%)。此外,由Matlab仿真结果可知,在电压频率波动、电压波动以及谐波电压的影响下,该算法求解参数k的最大误差为0.08%,C的最大误差为0.05%;故该算法对电网电压中的频率波动、电压波动以及谐波电压干扰的敏感度较小,提高了在线监测准确性。

引用

页码：3104 / 3109

页数：6

共 18 条

[1] 绝缘子饱和受潮条件下泄漏电流预测方法 [J].