一、电力设备局部放电测量中抗干扰研究的现状和展望（论文文献综述）
张晨晖[1]（2020）在《基于双树复小波的GIS局部放电在线监测研究》文中认为SF6气体绝缘金属封闭开关（Gas Insualate Switchgear,简称GIS）随着智能电网的建设,在电力系统中广泛使用,GIS的安全运行直接关乎电力系统的安全。因此对GIS局部放电实施有效、可靠的检测与诊断,使GIS缺陷消除在萌芽中,避免事故严重发生。在线监测系统是当前迫切需求的,对保证电力系统的稳定运行具有非常重要的意义。本文针对GIS内部存在的局部放电现象进行研究,将现有的检测方法进行比对,特高频检测法在抗干扰能力、监测灵敏度上均优于其它检测法。从根本上研究分析局部放电信号的机理,同时分析了局部放电的表征参数、电磁波在GIS内部传播路径和基于局部放电定位原理,本文系统研究了电磁波动方程在GIS同轴波导中的应用,对GIS内部电磁波衰减规律进行定性分析,为抗干扰研究奠定了基础。在吸取传统式监测系统的缺陷下,致力于改善现有不足的分布式检测系统。就地处理信号的采集和降噪并转换成数字信号,再将数字信号直接上传至上位监测中心实现故障类型的判断和故障定位。然后,针对特高频在线监测局部放电信号混有的高斯白噪声干扰的问题。根据实数小波在现有降噪上的不足之处提出了改进阈值下的双树复小波变换算法进行白噪声干扰抑制,并主要从去噪效果上对改进阈值后的双树复小波算法进行性能评估,确定改进阈值下的双树复小波变换在GIS局部放电信号去噪中的实用性。
周宏扬[2]（2020）在《基于Michelson光纤干涉仪的局部放电超声检测技术研究》文中提出近年来,国内外研究人员已开展了诸多基于光纤干涉仪的声波传感技术研究,但主要集中于低频水声检测领域。相比于水声检测,气体绝缘开关（Gas Insulated Switchgear,GIS）和变压器等电力设备放电产生的声波频率高、波长短、幅值小,且安装环境复杂,对光纤声波传感系统的性能提出了更高的要求。目前,对于电力设备局部放电（Partial Discharge,PD）检测用的干涉型光纤超声传感系统研究仍存在不足,具体体现在:1)现场环境噪声产生的扰动强度常远大于局部放电产生的超声波强度,在大幅值噪声干扰下传感系统输出信号的稳定性难以保证。低频声波检测中常是通过直接解调相位来避免干扰问题,但所采用的相位解调方法难以解调高频声波信号。当对电力设备局部放电产生的高频超声进行检测时,如何解决干涉型传感系统的抗干扰问题缺乏研究。2)局部放电产生的超声波信号强度弱,要求光纤超声传感器具有很高的灵敏度。目前对于外置式光纤声波传感器的设计仅考虑了静态灵敏度,忽略了传感器的高频响应性能。如何面向电力设备局部放电超声检测需求实现传感器最优化设计有待进一步研究。3)电力设备尺寸大,常需要对局部放电情况进行多点检测以实现故障定位。传统的时分复用方案成本高,且无法进行同步检测,难以满足电力设备运维需求。如何构建经济、高效的多路复用干涉型光纤超声传感网络仍是个难点问题。为此本文中开展如下研究:1)针对于高频声波检测时干涉型传感系统的抗干扰问题,本文提出了一种基于相位跟踪反馈控制技术的Michelson干涉光纤超声传感系统抗干扰方法。该方法通过提取系统输出的误差信号,形成反馈信息,经控制回路对干涉光相位进行补偿,可确保传感系统响应始终保持在最高值。因此,该传感系统无需对干涉信号相位精确解调,直接检测干涉仪输出光强即可准确地反映待测信号。避免了传统抗干扰方法对待测信号频率的限制。通过对控制回路的优化设计,采用相位跟踪反馈的Michelson干涉光纤超声传感系统可抑制1.8 kHz以下的低频噪声引起的干扰。试验结果表明,该方法显着提高了传感系统的稳定性。2)针对于高灵敏度GIS光纤超声传感器的设计问题,本文基于弹性力学理论建立了芯轴型光纤超声传感器的灵敏度频域模型,据此进行传感器芯轴材质和尺寸的优化设计,使其在GIS放电产生的超声波主要集中的频段（40 kHz附近）达到峰值灵敏度。测试结果表明,所研制的GIS光纤超声传感器中心频率为45 kHz。在20 kHz～80 kHz频段内,光纤超声传感器平均灵敏度为85.8 dB,峰值灵敏度达93.0 dB,分别比传统PZT传感器高出31.8 dB（38.9倍）和33.0 dB（44.6倍）。此外,真型GIS局部放电检测实验结果表明,所研制光纤超声传感器比传统PZT传感器更能有效检测出微小局部放电信号。3)为了实现变压器油中局部放电的高灵敏度检测,本文设计了无芯轴的光纤环作为变压器内置式光纤超声传感器。建立了变压器光纤超声传感器灵敏度频域模型,据此分析了光纤超声传感器尺寸以及入射声波角度对其灵敏度频率特性的影响规律。并搭建了传感器性能测试实验平台,通过实验测试验证了模型的准确性。通过理论分析和实验测试,形成了传感器设计方案。经对比测试,所研制的内置式光纤超声传感器的平均检测灵敏度是PZT传感器的59.2倍。对于同一放电缺陷,光纤超声传感器检测到的局部放电起始电压可比PZT传感器的低22.0%。4)针对于Michelson干涉光纤超声传感系统多路复用问题,本文提出了基于频分复用原理的光纤超声传感器复用方法。该方法利用光扫频干涉技术将各个传感器感测到的超声信息调制于不同频率的载波信号中,基于卡森带宽法则设置了合适的传感光纤长度可确保各个载波信号不会发生混叠。通过带通滤波技术对同步检测到的各个载波信号进行分离,并进行解调后即可获得外部超声信息。真型电力设备局部放电超声多点检测实验结果表明,所研制的多路复用光纤超声传感系统能够对GIS和变压器局部放电产生的超声波进行多点同步检测,据此可实现高精度放电缺陷定位,缺陷定位精度可达到cm量级。
乔木[3]（2020）在《换流变压器局部放电在线监测系统研究》文中提出换流变压器在换流变电站中起到枢纽作用,是电力系统输变电运行中极为重要的电气设备。如果换流变压器发生故障,将导致部分或全部系统停止运行,甚至造成严重的停电事故。换流变压器内部连接件、阀侧绕组和出线套管绝缘失效导致据换流变压器绝缘失效的重要原因之一,局放故障则是换流变绝缘失效的主要表现。因此,对换流变运行状态进行局部放电的在线监测,可以及时发现早期的故障隐患,对于换流变绝缘状态评估、维护以及电网的安全运行具有重要意义。本文总结了换流变压器局部放电的国内外研究现状,根据换流变压器的局部放电特性,设计出一套针对换流变压器的局部放电在线监测系统。系统主要使用高频和特高频传感器,尤其以针对站域局放在线监测研发的套管末屏高频传感器为中心,有效的掌握换流变的绝缘状态;并使用变压器油阀特高频局放、变压器套管末屏高频局放、变压器铁芯夹件接地线高频局放等不同位置的监测方式,应用波形鉴别、图谱鉴别、极性鉴别等技术,解决换流变套管局放监测中的抗干扰问题;且通过基于深度学习的局放诊断技术的研究,提高在线监测系统局放类型识别的准确性。为了验证该系统的可行性,采用该系统对换流变压器的局部放电故障进行了现场监测,得到了较好的检测结果,与传统的监测手段相比,更适用于换流变压器的在线监测,有利于提高电力系统的安全稳定性。
马俊杰[4]（2020）在《无线传感网络研究及其在电力设备状态监测中的应用》文中提出近年来,我国智能电网发展迅速,电力系统的安全稳定运行关系到国民经济的健康发展和人民的稳定生活。随着状态监测技术的发展,电力设备的状态监测类型和先进的监测方法也越来越多,在智能电网发展现阶段,如何在变电站环节建立智能变电站信息监控,实现变电站设备管理和运行状态的全面监控引起了广泛关注。为解决现有电力设备状态监测系统存在的问题,本文利用红外热成像技术,现代通信技术及信息处理技术,设计并完成了变电站电力设备状态在线监测系统。该系统实现了对变电站设备状态及操作环境的实时监控,为变电站运行维护提供了辅助支持,提高了智能变电站的运行管理水平。主要研究内容如下:第一,基于变电站主要电力设备的在线监测项目分析,为实现对电力设备温度状态、变电站烟雾及温湿度环境的实时监测,设计了变电站电力设备状态监测系统,通过阐述分析验证系统的可行性及先进性。第二,针对传统电力设备温度状态监测方式存在的技术难题,选用在线式红外热成像仪实时采集所监测电力设备的温度数据,利用无线传输方式将实时温度信息发送到监控后台,围绕前端数据采集系统、传输网络、后台数据处理及显示模块,设计红外热成像在线监测系统。第三,通过对各图像处理算法的优缺点分析,选用中值滤波法降噪、基于灰度拉伸增强图像对比度及基于Canny算子实现图像边缘检测。利用Matlab编程设计了电力设备红外图像处理界面,实现红外热图像显示、红外图像灰度转换、红外图像处理及温度的读取功能,以此掌握设备的运行状态。最后,针对红外在线监测系统在封闭式电力设备监测方面存在的困难,综合对比各无线通信技术的优缺点,选用LoRa无线通信技术实现电力设备局部放电及变电站烟雾、温湿度状态的实时监测。围绕传感器采集模块、LoRa无线通信模块、微处理器模块以及电源模块的硬件电路,设计基于LoRa的在线监测系统,继而通过多节点之间的通信组网实验,验证了设计的合理及可行性。
邱浩宇[5]（2020）在《电力设备局部放电声光联合检测装置研究与实现》文中指出局部放电是指因绝缘系统电场分布不均,导致绝缘材料在电场作用下在局部区域中产生未贯穿绝缘材料的放电。电力设备的局部放电是绝缘材料劣化的征兆,如果不及时采取措施,可能造成大规模的的电力事故。为了预防此类事故的发生,针对电力设备局部放电检测的问题,本文结合传统的超声波检测法与紫外光检测法,提出一种声光联合的检测方法,并基于该方法研究并实现了一套可以正常使用的装置。经实测,该装置能够完成10m以内的电力设备局部放电的检测,并且对局部放电的强度进行初步分级。本文具体工作如下:1、分析电力设备局部放电检测的研究现状。针对传统单一检测原理的检测方法存在的抗干扰能力弱、检测距离短、检测过程较危险等不足,本文结合了传统的超声波检测法与紫外光检测法,提出一种声光结合的检测方法。该方法不仅能够结合两种方法的优势,同步提升局放近距离的检测精度与远距离的探测灵敏度,而且该方法具有很强的抗干扰能力与简单安全的检测方式。2、基于声光联合检测的方式,设计出一套抗干扰能力强、检测距离远、检测方式安全的便携式电力设备局部放电检测装置。该装置主要包括传感探头与解调主机两大部分。本文采用SolidWorks软件完成对传感探头外壳的设计,并采用3D打印的技术制成传感探头外壳;完成解调主机中各个模块（包括主控模块、信号调理与采集模块、信号存储模块、显示屏模块与电源模块）的电路设计方案（包括原理图及PCB版图）,并最终成功实现了该装置。该装置以STM32F407ZGT6芯片作为MCU,能够实现以400kHz的采样率采集超声信号,以脉冲捕获的方式采集紫外信号,并进行信号处理与局放强度判断。3、基于声光联合检测的方式,提出了一种声光信号处理的办法。首先分别实时采集局放声光信号判断是否发生局部放电。当声光信号判断有局放发生时,首先提取超声信号并进行小波包去噪,再分别针对超声信号与紫外信号提取并统计局部放电特征信息,并将提取到的声光信号特征进行融合,最后基于KNN方法进行局部放电强度判断。经验证,该方法去噪效果明显,局放强度分类结果平均准确率98.78%、平均召回率98.80%、F1分数98.79%,且在准确率相近的情况下,运算时间大大低于传统的SVM算法,适宜在运算性能有限的嵌入式设备上部署。4、为了验证该局放检测装置的有效性与实用性,进行了室内测试以及现场测试。测试结果表明,该装置能够灵敏地识别10m以内的局放并成功显示,验证了本装置的有效性与应用于电力设备局放检测和故障诊断的可行性。
黄政[6]（2020）在《基于单波特征的变压器局部放电特性及类型识别研究》文中进行了进一步梳理随着电力系统的不断发展,高压及特高压直流输电技术能长距离、大容量输送电能,它的优势越来越突出。该技术的快速发展,使得电力系统对电力设备要求提高。在电力系统中有变压器、电缆等电力设备,其中变压器作为这些设施中重要设备之一,它的故障诊断技术在电网运用以及生产制造工业中都十分重要。变压器发生故障前,都有脉冲电流、局部发热或者气体生成。正是产生这些现象,才能用仪器测量出一些数据,这些数据既体现设备的绝缘状态,也能作为分析故障的特征量,同时可利用这些特征量,将它运用于计算机判别故障类型。本文根据变压器局部放电产生机理,研究了局部放电信号的测量、特征提取方式以及识别缺陷类型方式。主要研究工作如下:本文主要研究变压器运行时,其内部缺陷在交流电压下局部放电的情况;分析了放电前各缺陷的电场分布情况。首先根据变器压的绝缘特点,分析出它内部比较常见的几类缺陷,然后再制作出四类缺陷:气隙缺陷、悬浮缺陷、尖端缺陷、沿面缺陷,最后使用有限元仿真软件COMSOL分析这四类缺陷的电场分布的特点。本文搭建了局部放电测试实验平台,在实验过程中使用了特殊工频变压器。该变压器能自动切换缺陷;在进行加压试验时,它能保证实验的安全性及准确性,同时该实验使用了高频电流传感器,测量更加丰富的实验数据。通过测量出的实验数据,即局部放电的单波特性（特征量）,再使用MATLAB软件分析和处理。最后使用改进BA优化LS-SVM算法、LS-SVM算法、传统BP算法、PSO优化BP算法识别各种放电类型,并使用软件进行统计。
唐波[7]（2020）在《电力设备局部放电声光联合检测系统及方法》文中提出针对复杂强电磁干扰环境下电力设备局部放电故障状态的实时动态检测问题,本文融合超声波与紫外脉冲两种非电气检测技术,研制了一种抗强电磁干扰的低成本、高性能、便携式电力设备局部放电声光联合检测系统。针对电力设备局部放电检测干扰因素多,样本不均衡和样本误分类等问题导致的故障状态识别准确性低、稳定性差,本文设计了一种两阶段Stacking-Bagging集成学习模型,在高压电缆和变压器两种场景的应用中,表现优于传统的模式识别模型,包括K最近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、极端梯度提升树（XGB）和轻量级梯度提升机（LGB）,可实现局部放电故障状态高准确性、高稳定性识别。具体工作如下:（1）首先调研局部放电检测技术的研究现状,分析了各检测方法的特点,结合本课题的实际应用需求,并考虑到联合检测的优势,提出了超声波和紫外脉冲联合检测的系统方案。（2）基于系统方案进行实现,硬件部分完成了传感器选型、声光信号驱动设计以及系统主控模块的选择。软件部分完成了声光信号采集、融合处理以及实时存储、显示和预警等功能的程序设计,并设计了系统交互显示界面,实现的系统具有抗干扰、非接触、成本低、便携式等优点,经过现场测试验证了系统有效性。（3）结合声光信号特点,搭建了电力设备局部放电信号的特征工程。首先进行数据预处理（异常值检测、去噪、标准化）,然后从多分析域角度提取了局部放电信号特征,并通过特征选择和多视角可视化手段,验证了特征的可分辨性。（4）分析了集成学习算法原理,从多场景下局部放电故障状态识别的问题和难点出发,并结合本文检测系统采集的局部放电信号特点,设计了一种两阶段的Stacking-Bagging集成学习模型,详细描述了建模流程,并分析了模型的特点。（5）基于现场环境搭建了高压电缆和变压器两种场景下的局部放电信号数据库,比较了本文设计的两阶段Stacking-Bagging集成学习模型和五种传统模式识别模型的识别效果,并进行了模型的稳定性分析。试验结果表明,Stacking-Bagging集成学习模型在高压电缆场景中平均识别率达到98%以上,在变压器场景中平均识别率达到99%以上,比其他五种单模型更优,且识别稳定性最高,验证了该模型的高准确性、高稳定性特点。
刘翔[8]（2020）在《电力电缆局部放电特高频传感器的设计与试验研究》文中研究表明局部放电是导致电力电缆绝缘遭到破坏的主要因素。电缆在制造过程中或电缆附件在现场安装时容易产生局部缺陷,该缺陷会在电力电缆绝缘内引发树枝状老化,并伴随以局部放电的形态表现出来,局部放电的发展最终会导致电力电缆绝缘发生击穿。特高频检测突出的优点是抗干扰能力强,将特高频法应用于电力电缆局部放电检测仍需在特高频电磁波传播特性、传感器技术、特高频信号采集技术和交流电压下局部放电特性研究等方面开展深入研究。为此,本文结合电磁场仿真技术开展了电力电缆局部放电特高频检测传感器的研究。论文包括以下主要内容:（1）介绍了局部放电的过程并说明了局部放电对电力电缆的危害。认识到了对电力电缆进行局部放电检测的重要性,并对电力电缆的发展过程有了一定的了解。分析了局部放电特高频信号的产生与辐射特性,同时也对电磁波在电力电缆内传播理论进行了分析。（2）使用HFSS软件建立了对数周期天线模型并对其进行了仿真设计,通过改变馈电点位置、介质基板厚度、附着材料等参数,得到相应对数周期天线的驻波比,当馈电点位置为L=323 mm时、基板厚度为1.0 mm、覆着材料为铜时,此参数下的对数周期天线驻波比最小,并对该尺寸下的对数周期天线的进行设计制作。（3）通过改变R、C的取值并进行比较,得出了当C=0.01 nF,R=10 kΩ时,其包络线效果最好。将倍压检波电路的输入频率从300 MHz升至1000 MHz,其包络曲线效果基本不会发生改变。设计了特高频信号包络检波系统,该包络检波系统统正弦响应波形畸变很小,输出频率与理论值偏差很小,但幅值低于理论值。（4）使用对数周期天线对典型绝缘缺陷模型下产生的局部放电信号进行检测,通过与三阶Peano分形天线进行对比,验证了对数周期天线能够满足电力电缆局部放电的检测的要求,使用对数周期天线和包络检波装置联合检测时检测正半周放电次数最多,且信号幅值较大,所采集到的放电信号相较于另外两种天线更为理想。
赵希希[9]（2019）在《考虑外部电晕干扰信号的电力变压器局部放电模式识别研究》文中提出变压器在电力系统的稳定运行中有着重要的作用,为输变电系统的关键设备,一旦发生故障,很有可能引起局部乃至大面积的停电,造成严重的损失。在现场监测过程中,局部放电现象时有发生,但是各种电磁干扰及振动干扰很严重,单一的带电检测技术难以判别、无法定位,对变压器的运行检修造成了重要影响,为了更加有效率的排查和识别变压器的放电故障,非常有必要开展针对变压器局部放电检测中干扰的识别与分类研究。本论文主要聚焦变压器存在电晕千扰下得局部放电检测与模式识别,主要内容包括:分析变压器运行环境中存在的干扰类别与特征图谱以及不同检测方式下的抗干扰方法,通过分析某500kV变电站变压器#1和#2局部放电检测的过程以分析不同检测方式下的主要干扰源以及排除方法,搭建变压器实验模型以获取局部放电信号并采用BP神经网络算法进行识别,识别效果良好。主要研究结果如下:（1）主要介绍了现场变压器局部放电检测中的一些常见干扰类型,包括悬浮干扰、电晕干扰、振动干扰等,然后结合工作实际提出了针对不同局部放电方法及如何识别干扰并简单处理的措施,最后总结出一些抗干扰方法,为变压器局放检测存在干扰信号时的模式识别问题提供一种解决思路。（2）分析某500kV变电站电压器局部放电检测过程,提出了用于变压器局部放电检测的声电联合检测技术,对声电联合检测技术中背景噪声测量及滤波器选择、设备测量点选择、局部放电检测及定位等作出详细说明,并通过现场变压器的局部放电检测,对存在的干扰信号情况及其对局部放电造成的影响进行研究分析,为下文研究干扰下的变压器局部放电故障识别提供了实践依据。（3）搭建了变压器实验模型,在变压器内部设置了气隙放电模型、悬浮放电模型、沿面放电模型、球对板放电模型、板对板放电模型与尖端放电模型六种放电类型,在外部设置电晕干扰,采集在电晕干扰下的六种放电类型的信号,每种信号采集50组,共300组样本信号。对采集到的六种放电信号分别提取歪度指标及峭度因子等特征参数。采用基于BP神经网络的模式识别分类器对提取到的六种放电类型的特征参数进行分类,得到训练混淆矩阵的准确率为87.1%,验证混淆矩阵的准确率为86.7%,测试混淆矩阵的准确率为91.1%,总体混淆矩阵的准确率为87.7%,总体的ROC曲线中整体分类正确率较高,网络输出误差逐渐接近于最佳输出。本文试验研究了考虑干扰信号的电力变压器局部放电模式识别,所得结果可为变电站一次设备在线监测与故障诊断提供理论基础和技术支持。
蒋薇薇[10]（2019）在《变电站一次设备带电测试故障诊断技术及应用》文中指出随着我国电网500kV变电站、特高压换流站等高电压等级变电站不断增加,变电站一次设备种类繁多,数量庞大,价格昂贵。一次设备的安全可靠直接影响电力系统的可靠运行,基于周期的停电检修模式已经不能满足日常检修工作要求。带电测试技术可以实现变电站一次设备在运行条件下的状态监测、隐患缺陷精确定位及缺陷程度分析,红外测温成像技术、超声波局部放电技术、高频局部放电技术、特高频局部放电技术、紫外成像技术等主要技术在变电站一次设备的故障诊断和应用中发挥了很大作用。对不同类型的设备、不同的故障类型,各种带电测试方法各有适用性。这些技术是目前常用的一次设备带电故障诊断方法,针对特定的一次设备研究采用合适的检测手段,以提高故障诊断的准确性和快速性,具有非常重要的工程实用价值。论文的主要工作有:1.分析了多种带电测试技术在变电站一次设备故障诊断中的使用背景和意义。带电测试可以实现一次设备运行条件下的状态诊断,相较于停电试验灵敏快捷。介绍了红外测温、超声波、高频、特高频、紫外成像等带电测试技术的基本原理、常用方法以及在变电站一次设备日常运行维护中的常规应用,并对现场工作中几种技术的使用条件进行了分析、探讨。2.研究了带电诊断变电站一次设备故障的判断方法,总结出电气设备故障诊断的信号量采集处理、设备状态识别、故障诊断决策三个流程,为分析查找变电站一次设备的隐患缺陷提供了可行的解决方法。3.以变电站重要一次设备GIS、开关柜和辅助设备为带电测试对象,重点讨论分析了超声波、特高频测试技术对GIS设备进行异常定位与分析的两个应用,其次运用超声波技术对开关柜设备局部放电进行异常定位与分析、利用红外测温技术开展辅助设备的异常定位与分析。这些应用表明,通过一种或几种带电测试技术能有效发现缺陷并及时处理消缺。通过几种带电测试综合诊断技术在变电站一次设备故障排查中的重要应用,论证了带电测试方法的性能、测试的精准快速性及应用场合。通过测试结果,找到了最合适的带电测试方法,对工程实践中的变电站一次设备故障诊断有非常重要的实用价值。
二、电力设备局部放电测量中抗干扰研究的现状和展望（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、电力设备局部放电测量中抗干扰研究的现状和展望（论文提纲范文）
（1）基于双树复小波的GIS局部放电在线监测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 GIS局部放电检测方法 |
| 1.3 GIS局部放电研究现状 |
| 1.3.1 国内外研究现状 |
| 1.3.2 GIS局部放电抗干扰的研究现状 |
| 1.4 本课题主要研究内容 |
| 第2章 GIS局部放电机理及特高频信号机理 |
| 2.1 GIS局部放电的机理分析 |
| 2.1.1 GIS典型绝缘故障放电分析 |
| 2.1.2 GIS局部放电的发生机理 |
| 2.1.3 局部放电特高频信号的表征参数 |
| 2.2 GIS局部放电特高频信号传播机理 |
| 2.3 局部放电特高频检测的定位原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 局部放电在线监测的硬件设计 |
| 3.1 硬件设计的技术目标 |
| 3.2 局部放电在线监测方案选择 |
| 3.3 监测装置硬件结构 |
| 3.4 特高频智能传感器设计 |
| 3.4.1 智能传感器信号采集单元 |
| 3.4.2 无线传输网络及控制 |
| 3.5 信号调理单元 |
| 3.6 数据处理单元 |
| 3.6.1 STM32F407ZET6芯片介绍 |
| 3.6.2 CPU最小系统 |
| 3.6.3 JTAG接口电路 |
| 3.7 上位机监测单元 |
| 3.7.1 操作界面模块 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 基于局部放电在线监测的双树复小波抗干扰研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 小波变换的基本原理 |
| 4.2.1 小波的定义 |
| 4.2.2 离散小波变换的原理分析 |
| 4.2.3 小波构造与多分辨分析 |
| 4.2.4 小波基函数及尺度函数确定 |
| 4.2.5 小波基函数的选取 |
| 4.3 小波降噪 |
| 4.3.1 小波去噪方法及优缺点 |
| 4.3.2 小波阈值去噪 |
| 4.3.3 小波变换的局限性 |
| 4.4 改进阈值下的双树复小波变换 |
| 4.4.1 双树复小波变换基本结构 |
| 4.4.2 滤波器组的设计 |
| 4.4.3 双树复小波去噪流程 |
| 4.4.4 阈值函数设计和阈值的选取 |
| 4.5 改进双树复小波变换算法性能分析 |
| 4.5.1 局部放电信号的仿真数学模型建立 |
| 4.5.2 不同小波去噪算法的去噪效果分析 |
| 4.5.3 不同小波去噪算法的去噪效果分析比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（2）基于Michelson光纤干涉仪的局部放电超声检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 强度调制型光纤声波传感技术研究现状 |
| 1.2.2 光栅型光纤声波传感技术研究现状 |
| 1.2.3 干涉型光纤声波传感技术研究现状 |
| 1.2.4 研究现状小结 |
| 1.3 当前研究存在的问题 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 基于Michelson干涉仪的光纤超声传感系统抗干扰技术研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于Michelson干涉仪的光纤超声传感系统 |
| 2.2.1 基于Michelson干涉仪的超声传感原理 |
| 2.2.2 基于Michelson干涉仪的光纤超声传感系统基本结构 |
| 2.3 基于Michelson干涉仪的光纤超声传感系统降噪技术 |
| 2.3.1 传感系统噪声种类 |
| 2.3.2 传感系统降噪技术 |
| 2.4 基于Michelson干涉仪的光纤超声传感系统抗干扰技术 |
| 2.4.1 环境噪声对传感系统稳定性的影响机制 |
| 2.4.2 基于相位跟踪反馈控制的抗干扰技术 |
| 2.4.3 光纤超声传感系统抗干扰性能测试 |
| 2.5 基于Michelson干涉仪的光纤超声传感系统集成设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 高灵敏度GIS光纤超声传感器研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 GIS光纤超声传感器灵敏度频域特性仿真 |
| 3.2.1 GIS光纤超声传感器基本设计思路 |
| 3.2.2 GIS光纤超声传感器灵敏度频域模型 |
| 3.2.3 GIS光纤超声传感器灵敏度仿真分析 |
| 3.3 GIS光纤超声传感器灵敏度频域模型的实验验证 |
| 3.3.1 GIS光纤超声传感器灵敏度测试平台 |
| 3.3.2 GIS光纤超声传感器灵敏度实验测试 |
| 3.4 GIS光纤超声传感器优化设计 |
| 3.4.1 传感器设计方案 |
| 3.4.2 传感器性能对比 |
| 3.5 真型GIS局部放电检测试验 |
| 3.5.1 真型GIS局部放电检测实验平台 |
| 3.5.2 真型GIS局部放电检测实验结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 高灵敏度变压器光纤超声传感器研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 变压器光纤超声传感器灵敏度频域特性仿真 |
| 4.2.1 变压器光纤超声传感器基本设计思路 |
| 4.2.2 变压器光纤超声传感器灵敏度频域模型 |
| 4.2.3 变压器光纤超声传感器灵敏度仿真分析 |
| 4.3 变压器光纤超声传感器灵敏度频域模型的实验验证 |
| 4.3.1 变压器光纤超声传感器灵敏度测试平台 |
| 4.3.2 变压器光纤超声传感器灵敏度实验测试 |
| 4.4 变压器光纤超声传感器优化设计 |
| 4.4.1 传感器设计方案 |
| 4.4.2 传感器性能对比 |
| 4.5 真型变压器局部放电检测试验 |
| 4.5.1 真型变压器局部放电放电检测实验平台 |
| 4.5.2 真型变压器局部放电放电检测实验结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于分布式Michelson干涉光纤超声传感的局部放电定位技术研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 分布式局部放电光纤超声传感系统 |
| 5.2.1 传感系统基本原理 |
| 5.2.2 相位解调方法 |
| 5.2.3 参数设计 |
| 5.3 真型设备局部放电分布式光纤超声检测 |
| 5.3.1 GIS局部放电分布式光纤超声检测 |
| 5.3.2 变压器局部放电分布式光纤超声检测 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 主要创新成果 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）换流变压器局部放电在线监测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 变压器局部放电在线监测研究现状 |
| 1.2.2 特高频检测技术研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 局部放电理论及变压器局部放电研究 |
| 2.1 电气设备局部放电 |
| 2.1.1 概述 |
| 2.1.2 局部放电的产生原因 |
| 2.1.3 局部放电的类型 |
| 2.1.4 局部放电的危害 |
| 2.1.5 局部放电的表征参数 |
| 2.2 变压器局部放电研究 |
| 2.2.1 变压器局部放电特性 |
| 2.2.2 变压器局部放电带电检测技术 |
| 2.3 局部放电抗干扰措施研究 |
| 2.3.1 干扰信号识别 |
| 2.3.2 抗干扰措施 |
| 2.3.3 监测系统抗干扰方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 局部放电信号传感器及检测技术 |
| 3.1 传感器类型选择 |
| 3.2 套管末屏传感器 |
| 3.2.1 概况 |
| 3.2.2 传感器组成和功能 |
| 3.2.3 传感器特征和性能 |
| 3.2.4 应用方式 |
| 3.2.5 有效性验证 |
| 3.2.6 安全性验证 |
| 3.3 其他局放传感器 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 换流变压器在线监测系统研制 |
| 4.1 系统概述 |
| 4.2 系统特点 |
| 4.3 系统结构 |
| 4.4 系统功能 |
| 4.4.1 监测策略 |
| 4.4.2 监测方法 |
| 4.4.3 监测模式 |
| 4.4.4 同步 |
| 4.4.5 趋势监测与报警 |
| 4.4.6 局放诊断 |
| 4.5 系统组件 |
| 4.5.1 传感器 |
| 4.5.2 监测前端 |
| 4.5.3 服务器 |
| 4.5.4 客户端 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 现场应用及分析 |
| 5.1 某±800kV换流站换流变局部放电异常检测一 |
| 5.1.1 异常情况 |
| 5.1.2 检测项目及结果 |
| 5.1.3 综合分析 |
| 5.2 某±800kV换流站换流变局部放电异常检测二 |
| 5.2.1 异常情况 |
| 5.2.2 检测项目及结果 |
| 5.2.3 综合分析 |
| 5.3 某±660kV换流站变压器髙频局部放电异常检测 |
| 5.3.1 异常情况 |
| 5.3.2 检测项目及结果 |
| 5.3.3 综合分析 |
| 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 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（4）无线传感网络研究及其在电力设备状态监测中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 电力设备红外测温原理 |
| 1.3 无线通信技术的发展及应用 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 无线传感网络研究现状 |
| 1.4.2 变电站电力设备状态监测技术研究现状 |
| 1.4.3 电力设备在线状态监测 |
| 1.5 研究内容 |
| 2 变电站电力设备在线状态监测 |
| 2.1 变电站主要电力设备状态监测 |
| 2.1.1 变压器的在线监测 |
| 2.1.2 高压开关设备的在线监测 |
| 2.1.3 氧化锌避雷器的在线监测 |
| 2.1.4 电容型设备的在线监测 |
| 2.1.5 变电站环境的在线监测 |
| 2.2 变电站电力设备状态监测系统设计 |
| 2.2.1 系统功能需求 |
| 2.2.2 系统主要特征 |
| 2.2.3 系统框架设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 红外热成像在线监测 |
| 3.1 红外测温的基本理论 |
| 3.1.1 红外辐射规律 |
| 3.1.2 红外诊断方法 |
| 3.2 红外热像仪 |
| 3.2.1 红外热像仪的功能特点 |
| 3.2.2 红外热像仪的组成 |
| 3.2.3 红外热像仪的选择 |
| 3.3 红外热成像监测系统的结构 |
| 3.3.1 系统的总体架构 |
| 3.3.2 系统的硬件组成 |
| 3.4 红外热图像处理与诊断 |
| 3.4.1 红外在线监测系统软件功能 |
| 3.4.2 红外图像灰度转换 |
| 3.4.3 红外图像噪声滤除 |
| 3.4.4 红外图像对比度增强 |
| 3.4.5 红外图像的边缘检测 |
| 3.4.6 红外图像的温度值显示 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于LoRa的电力设备在线监测 |
| 4.1 LoRa无线通信技术 |
| 4.1.1 LoRa技术概述 |
| 4.1.2 LoRa数据包格式 |
| 4.1.3 Lo Ra WAN网络架构 |
| 4.2 无线监测系统整体方案设计 |
| 4.3 终端节点硬件设计 |
| 4.3.1 终端节点总体硬件结构 |
| 4.3.2 传感器采集模块 |
| 4.3.3 微处理器模块 |
| 4.3.4 LoRa无线通信模块 |
| 4.3.5 电源模块 |
| 4.4 网关节点硬件设计 |
| 4.4.1 网关节点总体硬件结构 |
| 4.4.2 微处理器模块 |
| 4.4.3 LoRa无线收发模块 |
| 4.4.4 电源模块 |
| 4.5 系统软件设计 |
| 4.5.1 终端节点软件设计 |
| 4.5.2 网关节点软件设计 |
| 4.6 实验测试 |
| 4.6.1 实验硬件设计 |
| 4.6.2 实验软件设计 |
| 4.6.3 实验结果及讨论 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（5）电力设备局部放电声光联合检测装置研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 电力设备局部放电的检测方法及研究现状 |
| 1.2.1 电力设备局部放电的检测方法 |
| 1.2.1.1 超声波检测法 |
| 1.2.1.2 紫外光检测法 |
| 1.2.1.3 其他检测法 |
| 1.2.2 电力设备局部放电检测的研究现状 |
| 1.3 本文结构安排 |
| 第二章 局部放电声光联合检测方案 |
| 2.1 系统检测原理及方法 |
| 2.1.1 超声信号检测原理 |
| 2.1.2 紫外信号检测原理 |
| 2.1.3 声光信号联合检测方法 |
| 2.2 超声传感器选型 |
| 2.2.1 超声传感器传感原理 |
| 2.2.2 超声传感器特性 |
| 2.3 紫外传感器选型 |
| 2.3.1 紫外传感器传感原理 |
| 2.3.2 紫外传感器特性 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 声光联合检测装置设计与实现 |
| 3.1 系统硬件设计方案 |
| 3.2 声光集成传感探头设计与制作 |
| 3.2.1 内部元件 |
| 3.2.2 外壳设计 |
| 3.2.3 数据传输设计 |
| 3.2.4 声光集成传感探头实物 |
| 3.3 解调主机电路设计 |
| 3.3.1 主控模块 |
| 3.3.2 信号调理与采集模块 |
| 3.3.2.1 超声信号放大模块 |
| 3.3.2.2 超声信号模数转换模块 |
| 3.3.2.3 紫外信号调理与采集模块 |
| 3.3.3 信号存储模块 |
| 3.3.4 显示屏模块 |
| 3.3.5 电源模块 |
| 3.3.5.1 系统5V电压 |
| 3.3.5.2 系统3.3V电压 |
| 3.3.5.3 系统2.5V电压 |
| 3.3.5.4 系统-5V电压 |
| 3.3.5.5 系统-3.3V电压 |
| 3.4 解调主机电路PCB设计 |
| 3.5 机箱设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 声光信号处理 |
| 4.1 声光信号处理流程 |
| 4.2 局放信号判断 |
| 4.2.1 基于超声信号的局放信号判断 |
| 4.2.2 基于紫外信号的局放信号判断 |
| 4.3 小波包去噪 |
| 4.3.1 小波包变换理论 |
| 4.3.2 小波包去噪算法 |
| 4.3.3 超声信号去噪效果 |
| 4.4 基于KNN的局放信号强度判断 |
| 4.4.1 KNN算法理论基础 |
| 4.4.2 局放特征提取 |
| 4.4.3 局放信号强度判断 |
| 4.4.4 算法结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 测试及应用 |
| 5.1 局放模拟实验测试平台 |
| 5.2 室内测试与实验数据分析 |
| 5.2.1声光联合检测实验 |
| 5.2.2局放源定位方法测试实验 |
| 5.3 现场应用测试及结果 |
| 5.3.1 电力设备局放频次现场测试 |
| 5.3.2 指向性测试与沿线测试 |
| 5.3.2.1 电线塔周围指向性测试 |
| 5.3.2.2 110、kv高压电缆沿线测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（6）基于单波特征的变压器局部放电特性及类型识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 变压器典型缺陷的产生机理 |
| 1.2.2 局部放电检测技术 |
| 1.2.3 局部放电抗干扰技术 |
| 1.2.4 局部放电的识别技术 |
| 1.3 本文研究的内容 |
| 2 典型缺陷研究及仿真 |
| 2.1 变压器的结构及典型缺陷 |
| 2.1.1 故障类型划分 |
| 2.1.2 变压器内部故障缺陷 |
| 2.2 典型缺陷制作及仿真原理 |
| 2.2.1 各缺陷结构及制作 |
| 2.2.2 仿真原理 |
| 2.3 典型缺陷仿真 |
| 2.3.1 气隙缺陷仿真 |
| 2.3.2 悬浮缺陷仿真 |
| 2.3.3 尖端缺陷仿真 |
| 2.3.4 沿面缺陷仿真 |
| 2.4 本章总结 |
| 3 测量平台的搭建及抗干扰 |
| 3.1 测量设备 |
| 3.1.1 特殊工频变压器 |
| 3.1.2 高频电流传感器 |
| 3.1.3 局部放电测量分析仪 |
| 3.2 抗干扰方式 |
| 3.3 本章总结 |
| 4 局部放电实验测量及结果 |
| 4.1 测量原理及特征量 |
| 4.1.1 测量原理 |
| 4.1.2 特征量 |
| 4.2 局部放电实验加压方式及步骤 |
| 4.2.1 局部放电实验加压 |
| 4.2.2 局部放电实验步骤 |
| 4.3 典型缺陷的时频域特征 |
| 4.3.1 在高压侧A相测量结果 |
| 4.3.2 在高压侧B相测量结果 |
| 4.4 本章总结 |
| 5 单波特征局部放缺陷识别 |
| 5.1 改进BA优化LS-SVM的识别 |
| 5.1.1 LS-SVM算法 |
| 5.1.2 改进BA算法 |
| 5.1.3 改进BA算法优化LS-SVM |
| 5.1.4 算法识别结果 |
| 5.2 BP神经网络及PSO(粒子群)优化BP的识别 |
| 5.2.1 BP神经网络算法 |
| 5.2.2 PSO(粒子群)优化BP算法 |
| 5.2.3 算法识别结果 |
| 5.3 本章总结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 |
| 致谢 |
（7）电力设备局部放电声光联合检测系统及方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 电力设备局部放电检测方法的研究现状 |
| 1.2.1 电力设备局部放电超声波检测法 |
| 1.2.2 电力设备局部放电紫外检测法 |
| 1.2.3 电力设备局部放电其他检测法 |
| 1.2.4 电力设备局部放电联合检测方法 |
| 1.3 电力设备局部放电的模式识别研究 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 第二章 电力设备局部放电声光联合检测原理 |
| 2.1 局部放电产生机理 |
| 2.2 电力设备局部放电超声传感检测原理及特点 |
| 2.3 电力设备局部放电紫外传感检测原理及特点 |
| 2.4 电力设备局部放电声光联合检测法及系统方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 电力设备局部放电声光联合检测系统设计与实现 |
| 3.1 系统硬件设计 |
| 3.1.1 传感器选型 |
| 3.1.2 声光传感信号驱动 |
| 3.1.2.1 超声传感信号驱动 |
| 3.1.2.2 紫外传感信号驱动 |
| 3.1.3 STM32 主控模块 |
| 3.2 系统软件设计 |
| 3.2.1 超声信号高速采集 |
| 3.2.2 基于脉冲捕获的紫外信号采集 |
| 3.2.3 声光信号融合处理 |
| 3.2.4 实时存储、显示及预警 |
| 3.2.4.1 实时存储 |
| 3.2.4.2 实时显示 |
| 3.2.4.3 实时预警 |
| 3.2.5 系统交互界面设计 |
| 3.3 局部放电声光联合检测系统实物图 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 电力设备局部放电信号的特征工程 |
| 4.1 电力设备局部放电信号的数据预处理 |
| 4.1.1 异常值检测与清洗 |
| 4.1.2 数据去噪 |
| 4.1.3 数据标准化 |
| 4.2 电力设备局部放电信号的特征提取 |
| 4.2.1 时域特征 |
| 4.2.1.1 形状特征 |
| 4.2.1.2 能量特征 |
| 4.2.1.3 统计特征 |
| 4.2.1.4 其他特征 |
| 4.2.2 频域特征 |
| 4.2.2.1 频率谱特征 |
| 4.2.2.2 功率谱特征 |
| 4.2.3 小波特征 |
| 4.2.3.1 小波系数特征 |
| 4.2.3.2 小波包能量特征 |
| 4.2.3.3 小波包信息熵特征 |
| 4.2.4 倒频域特征 |
| 4.2.4.1 梅尔倒谱系数特征 |
| 4.2.4.2 线性预测倒谱系数 |
| 4.2.5 自回归模型参数特征 |
| 4.3 电力设备局部放电信号的特征选择及多视角表示 |
| 4.3.1 特征选择 |
| 4.3.2 多视角表示 |
| 4.3.2.1 散点图表示 |
| 4.3.2.2 平行坐标图表示 |
| 4.3.2.3 雷达图表示 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于集成学习的电力设备局部放电故障状态识别 |
| 5.1 集成学习算法 |
| 5.1.1 机器学习元算法 |
| 5.1.2 模型融合 |
| 5.1.2.1 投票和平均法 |
| 5.1.2.2 Blending算法 |
| 5.1.2.3 Stacking算法 |
| 5.2 电力设备局部放电故障状态识别的集成学习模型 |
| 5.2.1 两阶段Stacking-Bagging集成学习模型构建 |
| 5.2.2 随机搜索法的参数选择 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 现场应用及结果分析 |
| 6.1 现场应用测试 |
| 6.1.1 现场测试环境 |
| 6.1.2 现场信号采集测试 |
| 6.1.3 电力设备局部放电故障状态数据库构建 |
| 6.2 模型性能评价指标 |
| 6.3 两种场景下的局部放电故障状态识别 |
| 6.3.1 高压电缆的局部放电故障状态识别 |
| 6.3.2 变压器的局部放电故障状态识别 |
| 6.4 模型稳定性分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（8）电力电缆局部放电特高频传感器的设计与试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 课题相关研究现状 |
| 1.2.1 电力电缆局部放电检测方法的研究现状 |
| 1.2.2 电力电缆局部放电特高频信号传播特性的研究现状 |
| 1.2.3 电力电缆局部放电特高频检测技术的研究现状 |
| 1.2.4 电力电缆局部放电特高频传感器的研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 2 电力电缆局部放电特高频信号的传播 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 局部放电的产生过程及危害 |
| 2.3 电力电缆局部放电电磁波传播机理分析 |
| 2.3.1 局部放电特高频信号的产生与辐射特性 |
| 2.3.2 电磁波在电力电缆内传播理论分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 电力电缆局部放电特高频传感器的仿真设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 接收天线基本原理及设计原则 |
| 3.2.1 接收天线基本原理 |
| 3.2.2 特高频天线的设计原则 |
| 3.3 对数周期天线的原理 |
| 3.4 对数周期天线的仿真设计 |
| 3.4.1 仿真模型的建立 |
| 3.4.2 馈电点位置的影响 |
| 3.4.3 介质基板厚度的影响 |
| 3.4.4 材料的影响 |
| 3.4.5 PCB板的设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 局部放电特高频检测装置设计与试验验证 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 局部放电特高频信号包络检波处理系统研究 |
| 4.2.1 包络检波原理 |
| 4.2.2 包络检波电路仿真设计 |
| 4.2.3 局部放电特高频信号包络检波处理系统实现 |
| 4.3 局部放电试验平台搭建 |
| 4.3.1 人工绝缘缺陷模型 |
| 4.3.2 局部放电试验线路及设备 |
| 4.4 对数周期天线局部放电检测性能分析 |
| 4.5 局部放电特高频信号图谱测量 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（9）考虑外部电晕干扰信号的电力变压器局部放电模式识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 局部放电干扰研究 |
| 1.2.2 局部放电检测 |
| 1.2.3 模式识别算法研究 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 第二章 变压器局部放电典型干扰 |
| 2.1 电力变压器局部放电基本特性 |
| 2.2 典型干扰特征图谱 |
| 2.2.1 外部悬浮类干扰 |
| 2.2.2 电晕类干扰 |
| 2.2.3 电晕+悬浮类干扰 |
| 2.2.4 振动类干扰 |
| 2.2.5 手机干扰 |
| 2.2.6 电子打火干扰 |
| 2.3 抗干扰方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 某500kV变电站变压器现场局放检测 |
| 3.1 变压器局部放电声电联合检测流程 |
| 3.2 对变电站的#1主变与#2主变的局部放电检测 |
| 3.2.1 #1主变进行局部放电检测 |
| 3.2.2 #2主变的局部放电检测 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 干扰下的变压器局部放电故障识别 |
| 4.1 搭建变压器实验模型 |
| 4.2 提取特征参数 |
| 4.3 构建模式识别分类器 |
| 4.4 模式识别结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（10）变电站一次设备带电测试故障诊断技术及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状及趋势 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 第二章 带电测试技术的基本原理与常用方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 带电测试技术概述 |
| 2.3 红外测温技术原理和常用测试方法 |
| 2.3.1 红外测温技术原理 |
| 2.3.2 红外测温技术常用测试方法 |
| 2.4 超声波局部放电测试技术原理和常用测试方法 |
| 2.4.1 超声波测试技术原理 |
| 2.4.2 超声波测试技术常用测试方法 |
| 2.5 高频、特高频局部放电测试技术原理和常用测试方法 |
| 2.5.1 高频、特高频局部放电测试技术原理 |
| 2.5.2 高频、特高频局部放电测试技术常用测试方法 |
| 2.6 紫外成像测试技术原理和常用测试方法 |
| 2.6.1 紫外成像测试技术原理 |
| 2.6.2 紫外成像测试技术常用测试方法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 变电站一次设备带电测试故障点定位及诊断方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 变电站一次设备带电测试故障点定位 |
| 3.2.1 红外测温技术故障点诊断定位方法 |
| 3.2.2 超声波局部放电、高频局部放电、特高频局部放电技术故障点诊断定位方法 |
| 3.2.3 紫外成像技术故障点诊断定位方法 |
| 3.3 变电站一次设备带电测试隐患排查基本流程 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 变电站一次设备带电测试故障诊断应用分析 |
| 4.1 GIS设备局部放电异常测试方法及故障点定位 |
| 4.1.1 超声波特高频综合诊断GIS局部放电异常及定位 |
| 4.1.2 超声波精准诊断GIS局部放电异常及定位 |
| 4.2 开关柜设备局部放电异常测试方法及故障点定位 |
| 4.3 线夹等辅助设备异常的测试方法及故障点定位 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文所做主要工作 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、电力设备局部放电测量中抗干扰研究的现状和展望（论文参考文献）
- [1]基于双树复小波的GIS局部放电在线监测研究[D]. 张晨晖. 南昌大学, 2020(01)
- [2]基于Michelson光纤干涉仪的局部放电超声检测技术研究[D]. 周宏扬. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [3]换流变压器局部放电在线监测系统研究[D]. 乔木. 山东大学, 2020(11)
- [4]无线传感网络研究及其在电力设备状态监测中的应用[D]. 马俊杰. 青岛科技大学, 2020(01)
- [5]电力设备局部放电声光联合检测装置研究与实现[D]. 邱浩宇. 电子科技大学, 2020(07)
- [6]基于单波特征的变压器局部放电特性及类型识别研究[D]. 黄政. 西华大学, 2020(01)
- [7]电力设备局部放电声光联合检测系统及方法[D]. 唐波. 电子科技大学, 2020(07)
- [8]电力电缆局部放电特高频传感器的设计与试验研究[D]. 刘翔. 重庆理工大学, 2020(08)
- [9]考虑外部电晕干扰信号的电力变压器局部放电模式识别研究[D]. 赵希希. 山东大学, 2019(02)
- [10]变电站一次设备带电测试故障诊断技术及应用[D]. 蒋薇薇. 江苏大学, 2019(05)