一、智能式MOA泄漏电流在线监测装置的研究（论文文献综述）
任益君[1]（2021）在《基于贝叶斯网络的避雷器缺陷预警技术》文中认为随着经济社会的发展,为各行各业提供能源的电力系统也愈加庞大复杂,对电网运行稳定性和供电可靠性提出了巨大的挑战。其中避雷器处在环境复杂的变电站中,承担重要的过电压保护任务,其无缺陷地安全稳定运行对于供电可靠性有着极其重要的意义。由于避雷器缺陷发生和演化具有非线性渐变的特征,在监测告警的基础上,进一步实现对避雷器潜在缺陷的早期预警,有望减少避雷器缺陷导致的故障。在线监测是评估其状态的重要方式,不断丰富和完善在线监测系统也符合现代智能电网的对于自愈性的发展方向,在对避雷器在线监测的基础上,进行状态评估和缺陷预警是及时发现其缺陷的重要手段,本文依托实际在线监测获取的海量数据,采用贝叶斯网络等人工智能方法,研发了对避雷器进行状态分析及缺陷预警的技术,完善丰富了避雷器在线监测系统,并成功应用在工程实践。通过综合指标预警缺陷功能,提高了运维人力资源调配的有效性。首先介绍金属氧化物避雷器的基本工作原理,分析其缺陷机理及致缺因素,在此基础之上,选取反映其运行状况或表征其缺陷的关键特征量,并讨论了在实际工程项目中获取这些特征量数据的方式,考虑到在工程实际中测量泄漏电流特征量数据时干扰和误差较大的问题,结合专利提出一种消除外部电磁干扰的泄漏电流传感器,并对其他一些特征量如红外测温数据、动作次数增量及气象数据获取方式做了简要介绍。然后,对避雷器特征量进行信息建模,形成了多源多维的数据模型,应用时间序列、差分算法、ARMA模型对其关键特征量做出预测,基于此,提出基于贝叶斯网络的避雷器缺陷预警算法,在对贝叶斯方法做简要介绍的基础上,扬弃传统贝叶斯方法在缺陷分析中的优势和不足,引入贝叶斯网络来对其缺陷预警,并详述算法流程。最后讨论避雷器缺陷预警算法的应用,将基于贝叶斯网络的避雷器缺陷预警算法应用在济南泉城变电站避雷器在线监测的实际工程项目,先介绍避雷器数据的多渠道来源,进而构建历史数据集;然后应用模型构建算法生成用于缺陷预警分析的贝叶斯网络模型,并用模型对工程实际案例进行分析预警;随后针对模型在应用测试中发现的不足,提出优化的贝叶斯决策网络模型,并与初步模型的应用效果进行对比,提高了应用模型的自动化水平,验证了算法模型的有效性和高准确性;最后讨论基于电网安全要求的变化,对优化后的应用模型进行灵敏度调整。
朱露露[2]（2021）在《避雷器智能在线监测系统的研究与设计》文中研究表明随着人们生活水平的提高,人们对电力系统的安全运行要求越来越高。氧化锌避雷器（Metal Oxide Arrester,MOA）是保障我国电网稳定安全运行的重要民用电力设备,本课题研究设计了一款实时监测500KV变电站MOA的在线监测系统。本课题分析研究了MOA的工作原理和等效电路,分析了目前常用的MOA在线监测方法及其优缺点。避雷器在线监测系统由CT监测模块、PT监测模块、主控模块和上位机组成。CT监测模块主要完成泄漏电流信号的采集并转换为数字信号,同步上传至主控模块,其硬件主要包括:高精度零磁通电流互感器、控制器STM32F407ZGT6、模数转换器AD7606、无线通信模块Smart Node N616等。PT监测模块主要完成电压信号的采集并转换为数字信号,同步上传至主控模块,其硬件电路与CT监测模块基本相同,仅前端信号采集电路不同。主控模块主要完成接收泄漏电流和电压信号并处理,其硬件主要包括:控制器STM32F407ZGT6、无线通信模块Smart Node N616、485通讯接口等。采用三模块结构设计,有效分开泄漏电流和电压信号,避免两者之间相互干扰。避雷器监测系统软件设计由CT监测模块、PT监测模块、主控模块和上位机软件设计组成。CT监测模块软件设计包括初始化程序设计、中断程序设计、A/D采集与计算程序、时钟模块程序设计、温湿度采集模块程序设计和同步通讯模块程序设计。PT监测模块软件设计与CT监测模块基本相同。主控模块软件设计包括同步装置接收发送模块程序设计、数据处理模块程序设计和上位机通讯模块程序设计。采用谐波分析法处理泄漏电流和电压信号,利用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）计算出泄漏电流和电压幅值和相位差,进行相位较正,计算出阻性电流和容性电流。上位机实现数据监测和历史数据查询,可以自主监测实时数据,并显示泄漏电流波形、电压波形、泄漏电流、相位差、容性电流和阻性电流等数据。搭建测试平台,采集大量数据,通过数据分析,系统的各项性能指标完全符合本课题的设计要求。
杨智鹏[3]（2020）在《110 kV金属氧化锌避雷器热崩溃问题研究》文中研究指明避雷器（Surge Arrestor）是过电压保护电器。金属氧化物避雷器（Metal-oxide Surge Arrestor,MOA）因其通流能力高、响应时间短、非线性特性优异、制造结构简单、抗污秽能力强等优点,在电力系统中得到广泛应用。但是,在长期的运行过程中,MOA电阻片会由于受潮或过热等原因发生劣化,如未及时发现,则会造成电阻片的绝缘性能进一步下降,最终造成避雷器发生热崩溃故障,引发重大的停电事故。因此,尽快发现劣化电阻片以及其成因,并对电阻片劣化程度进行准确判断是一项重要且亟待解决的工作。本文首先针对氧化锌电阻片进行了 一系列加速劣化试验。试验利用程控箱式马弗炉对电阻片在不同温度下进行加热劣化,试验还使用配置的模拟雨水成分的溶液对电阻片进行不同程度地加湿使其受潮。发现了电阻片在高温或受潮情况下绝缘电阻值会有一定程度的下降,且随着劣化程度的加深,绝缘电阻值的下降程度越高。在前期试验的基础上,对MOA进行三维建模和有限元仿真计算。建模依据某常见型号的MOA建立了三维模型,并结合仿真要求和实际情况对三维模型进行了简化和优化。在仿真中对电阻片模型赋予前期试验中获得不同劣化情况下的电气参数,分组对MOA的运行情况进行仿真,仿真得到了正常及电阻片不同劣化程度下MOA的电场分布、电流密度分布和温度分布情况。从模型内部的电阻片和外部的复合外套观察MOA的发热变化规律中,发现劣化的电阻片由于绝缘电阻值下降导致整台MOA电流密度增大,局部温度升高,情况最严重时温度较正常的MOA上升1℃左右。为了验证仿真结果,本文通过试验将仿真结果进行对比校验。试验在实验室环境下搭建了模拟实际运行情况的交流试验平台和与离线测量步骤相同的直流试验平台。试验选取厦门地区常见型号的避雷器进行试验。试验中通过依次替换避雷器中的电阻片达到模拟避雷器逐步劣化的效果。试验过程中通过泄漏电流监测设备和红外测温设备对避雷器运行情况进行实时监控、测量。试验数据反映了电阻片不同程度劣化情况下MOA运行数据的大小和变化规律。试验后通过直流试验平台测试试品,增加可靠性。试验所得数据与仿真结果基本吻合。为了研究少量电阻片劣化引发热崩溃的发展机理。本文修改了环境参数后对MOA重新进行了仿真,仿真中引入多枚相邻的劣化电阻片再次对电场、电流密度、温度分布情况进行了分析。通过结果发现,已经发生劣化的电阻片会引起其相邻的正常电阻片上所承担的电压升高,电流密度增大,从而导致相邻电阻片的温度一定程度的升高。此现象在接地一侧尤为明显。由此认为,在长期的高温运行情况下,电阻片会加速发生劣化,同时,已经发生劣化的电阻片还会继续引发其相邻电阻片运行环境的改变,导致已经劣化电阻片的程度加深,未发生劣化的电阻片发生劣化的连锁连锁反应。若不及时发现故障并排除,最终将会导致MOA的热崩溃,造成严重的停电事故。本文的研究工作为后续试验和仿真进一步开展奠定了一定基础,为改进MOA设计、安装和运行维护流程提供了理论和数据支持,对提升电网的安全可靠性具有十分重要的意义。
殷昊楠[4]（2020）在《基于改进谐波分析法的MOA在线监测系统的研究与应用》文中研究表明氧化锌避雷器（MOA）作为避免电力系统中电气设备遭受过电压的重要装置,对电力系统的电气设备在极短条件下的安全稳定运行起到保护作用。MOA在运行过程中会受到其内部氧化锌阀片老化、受潮以及瓷套表面污秽的影响,导致占总泄漏电流10-20%的阻性电流大大增加,但总泄漏电流变化不大。由此,对MOA进行在线监测需要对阻性电流的变化情况明确掌握。氧化锌避雷器的阀片满足非线性伏安特性,流过氧化锌避雷器中的阻性电流由基波、三次谐波以及噪声构成,在流过氧化锌避雷器中的阻性电流的三种构成形式中基波电流分量对电网的高次谐波具有较强的抗干扰性。因此,可以采用流过氧化锌避雷器阀片的阻性电流的基波分量作为氧化锌避雷器老化程度的反应。本文在调研国内外现有的在线监测方法的基础上,对MOA的特性及等效模型进行细致的研究,探究各种影响MOA阻性电流监测精度的情况,并结合项目实际情况采用改进谐波分析法设计了MOA在线监测系统。本算法采用db N小波去噪与快速傅里叶变换（FFT）结合,减少了原本FFT存在的频谱泄漏及栅栏效应,并在Matlab中对算法进行多次仿真比对,仿真结果证明本算法的有效性和可行性。在此基础上进一步对MOA在线监测系统的硬件平台进行研制,基于TMS320F28335进行硬件开发,通讯模块采用E52-TTL-50无线通讯。方案设计完成了硬件电路的原理图,并设计了PCB制版,同时针对现场复杂工况采用了抗干扰改进。最后针对在线监测系统的软件进行设计。通过Delphin2010编写MOA在线监测系统软件,现场采集的信号经过就地单元采样后通过无线传输到后台上位机的数据库中,通过上位机可以对MOA的状态进行实时在线监测并对以往数据进行分析比对,达到有效监测MOA运行状态的目的。
殷昊楠,许晓峰,王亮,王延廷,许东,姚晔[5]（2019）在《基于改进谐波分析法的MOA在线监测系统研究》文中进行了进一步梳理为了保证避雷器的安全运行,应对其运行状态进行在线监测。通过对各种监测方法研究发现,谐波分析法是最通用的方法。在实际应用中,通过对阻性泄漏电流的修正,以及对采集信号进行快速傅里叶（FFT）变换,能够改善谐波分析法的不足。提出了电流采样系统的结构,对在线监测系统进行了结构和功能设计。在设计过程中考虑到现场实际工作对在线监测系统的功能多样化的要求及工作稳定性的要求,并在现场进行试验监测,监测结果证明达到了预期的效果。
刘小卫[6]（2019）在《避雷器在线监测与故障诊断系统的研究》文中进行了进一步梳理金属氧化锌避雷器广泛应用于电力系统,是保证供电系统安全的主要元件。随着新技术的突破,MOA在线监测技术在智能电网、机械自动化、无人工厂等领域的地位越来越高。然而避雷器作为主要的过压保护装置,在实际运行中易产生受潮、过热、漏电、劣化、阀片击穿、局部放电、老化等问题,严重威胁正常的生产活动。因此对运行中的避雷器进行实时监测,提前排除故障隐患,是十分必要的。本文对避雷器在线监测与故障诊断技术国内外研究现状做了总结与分析,从避雷器阀片微观结构入手,结合MOA等效电路图研究了氧化锌避雷器的工作原理。通用对当下最常用的6种避雷器在线监测与故障诊断技术进行分析比较,选择西林电桥损耗测量法作为本课题避雷器系统的检测方法。归纳影响氧化锌避雷器在线监测结果的5种因素,并在软件系统设计的过程中进行了有效的防范。结合项目实际,通过对配电中心氧化锌避雷器常见故障类型与产生原因的总结,选用ZDJCQ-35避雷器检测仪作为MOA下位机监测设备。根据工况现场环境,设计了避雷器与检测仪的安装方法。软件方面:采用上位机与下位机的双层设计模式,利用Romberg修正法与神经网络模式识别相结合的新型算法,建立了避雷器故障诊断系统的数学模型。选用LABVIEW软件为主要开发环境,以消息队列框架为主体,设计了泄露电流监测、数据查询评估、故障诊断预警等十几个模块,并设计了SQL数据库用于实现对避雷器数据的存储、查询、调用、删除等功能。本文对设计的避雷器系统进行了仿真调试与试运行。结果表明,该系统能够满足配电中心的使用要求。系统模块运行平稳,各项指标符合要求,达到项目预期目标。（本章共有图76幅,表10个,参考文献75篇。）
黄典庆[7]（2019）在《氧化锌避雷器在线监测关键技术研究与应用》文中研究表明随着国家电网公司智能电网计划的全面实施,在线监测技术在电力系统二次领域的分量和地位逐步提升。在线监测是电力系统自动化得以实现的重要保证,因此对其进行深入研究并投入应用显得尤为重要。本课题详细分析了氧化锌避雷器（Metal Oxide Arrester,MOA）在线监测方法的优缺点,找出影响MOA正常工作的主要因素和它们之间的联系,研究了一套MOA在线监测系统,并对其进行了调试。具体工作如下:首先,论文分析了课题研究的背景以及意义,研究了MOA的发展历程、在线监测技术现状、MOA的分类、电阻片呈非线性的原因以及其工作原理,确定了引起MOA运行故障的六种主要因素。然后根据基础研究结论,本文提出了MOA智能化体系的架构,设计了MOA在线监测终端装置的硬件电路,编制了监测终端装置的软件程序,包括STM32、CPLD、A/D转换、小波算法、相角采集、全电流采集和雷击计数、串行通信等。通过研究MOA故障时泄漏电流的变化过程,对影响MOA监测结果的因素进行了分析,并采取电源的抗干扰措施、接地措施、软件抗干扰、屏蔽措施等对现场可能的干扰进行了预处理,采用小波去噪法和信息融合算法对避雷器进行了数据去噪、计算、分析。最后,本文搭建了MOA在线监测系统试验平台进行整机测试,系统可实时采集到氧化锌避雷器全电流、阻性电流、系统频率等数据。研发的MOA在线监测系统应用于现场,运行效果达到设计要求。本文共有图50幅,表7个,参考文献60篇。
于忠江[8]（2018）在《金属氧化物避雷器（MOA）老化在线监测智能算法研究》文中研究表明运行在系统中的MOA除遭受过电压威胁外,还承受着温湿、污秽等外部环境因素的影响,随着运行时间的增加,其老化越来越严重,最终导致MOA失效,严重影响系统的安全。目前针对MOA老化问题,通常采用预防性试验,这种方法不具有经济性,并且试验对MOA造成的破坏具有不可逆性,而已有在线监测技术受环境因素、电网因素、监测指标等影响,监测结果误差较大,监测精度不高。针对该问题,本文首先研究了环境因素和电网因素对MOA在线监测指标的影响;为了较为准确地获得谐波电压下的阻性泄漏电流,对基本时滞叠加法进行了优化;随后,研究了MOA阀片的功率损耗特性与老化之间的关系,提出了老化程度变量及其量化的新方法;最后,将遗传思想、模拟退火思想分别与粒子群算法相结合形成优化算法GA-PSO和SA-PSO,将基本人群搜索算法进行了优化形成优化算法OHGO,并将各优化算法应用在MOA老化在线监测中。主要研究结论如下:环境因素和电网因素对MOA在线监测指标的影响研究表明:在电压波动下,阻性泄漏电流幅值Imr、阻性泄漏电流基波有效值Ir1、阻性泄漏电流三次谐波有效值Ir3等指标值随电网电压波动较大,相比之下Ir1具有较好的抗干扰性,可以作为评估MOA老化的指标,但当电网中同时存在三次谐波和五次谐波时,所有指标失去了评估的可信度;而全电流Ix、阻性电流Ir、阻性电流基波Ir1、阻性电流三次谐波Ir3等指标会随着相对湿度和温度的升高而增大,特别是泄漏电流阻性成分增大了将近20倍,对准确监测MOA老化状况的影响较大。为了研究优化后的时滞叠加法的性能,利用MATLAB对其性能进行仿真,并与基本时滞叠加法、电流正交法、容性电流补偿法进行对比。结果表明:由于基本时滞叠加法忽略了谐波电压的影响,容性泄漏电流高次谐波成分被叠加到阻性成分上,使得所提取的阻性泄漏电流误差较大,所以基本时滞叠加法只能在纯正弦波电压下提取阻性电流成分;优化后的算法与基本时滞叠加法相比,在提取泄漏电流基波下无明显差别,而在提取阻性泄漏电流三次谐波和五次谐波下,基本时滞叠加法的最高误差超过500%;与电流正交法和容性电流补偿法相比,优化算法与电流正交法在谐波电压下提取阻性电流有较好的一致性,两种算法提取阻性电流的基波基本相同,提取阻性电流三次谐波及五次谐波的误差也很小。MOA阀片的功率损耗特性与老化之间的关系研究表明:MOA阀片静态下的功率损耗随着其老化程度的增大而增加,且与温度成正相关;功率损耗的增加率在某个温度值（65℃附近）出现拐点,阀片的温度低于此温度时功率损耗随着温度的增加较缓慢,反之增加较快,拐点温度取决于阀片的老化程度。为了研究PSO、GA、SA-PSO、GA-PSO、OHGO等各优化算法的性能,利用基准测试函数进行测试,并利用MATLAB仿真电网中的谐波及波动情况研究各优化算法在MOA老化在线监测中的表现。结果表明:在运算时长、收敛成功率、求解精度方面,SA-PSO算法在各个方面都表现较为优异,其次为GA-PSO,最后为OHGO;GA-PSO和SA-PSO对谐波电压、频率波动、电压波动表现出了较好的抗干扰性,在多数情况下其求解的参数误差最接近0,其中SA-PSO算法表现相对稳定,且求解精度最高,能够较好地应用于MOA老化在线监测中。
刘博垚[9]（2018）在《氧化锌避雷器在线监测与故障预警方法研究》文中研究说明氧化锌避雷器是电网中不可或缺的过电压防护设备,其工作状态和安全运行受到了越来越多的重视,其重点用来限制雷击过电压以及操作过电压,保证系统的正常稳定运行。氧化锌避雷器具备可靠的非线性特性,同时防护性能高、通流容量大、设备简单,被广泛应用到高电压领域中,保护更多的电气设备。尽管氧化锌避雷器的主要组成部件的制造水准持续得到精炼,但是基于长期承受工频电压、间歇性承担过电压以及内部受潮等各种不良因素,阀片的性能会逐渐劣化,泄漏电流不断增加,从而导致温度持续升高,最终造成电网事故。因此,鉴于氧化锌避雷器事故率呈现逐年上升的趋势,为了减少和避免事故的发生,维持系统正常工作,研究可靠的对氧化锌避雷器进行在线监测与故障预警的手段迫在眉睫。首先搭建了氧化锌避雷器正常工况下的仿真模型,计算分析了其电位分布情况与氧化锌阀片的泄漏电流,并经由带电试验对比了仿真计算的可靠性和准确性,之后分析了氧化锌避雷器的均压环安装高度、氧化锌阀片的相对介电常数大小对氧化锌避雷器电位分布的影响,提出优化方案。然后根据光纤电流传感器的结构及运行机理,结合使用光纤电流法进行在线监测的手段及原理,进行了氧化锌避雷器不同故障情况下的通电实验,使用光纤电流传感器对氧化锌避雷器故障时的阻性泄漏电流进行了观测与采集,分析了不同故障时阻性泄漏电流的变化情况。最后结合实验进行规律性仿真,计算出氧化锌避雷器不同故障程度下阀片的阻性泄漏电流变动率,考虑氧化锌避雷器的稳定运行及电力系统的安全裕量,得到阻性泄漏电流与氧化锌避雷器故障状态的特征关系。结合对氧化锌避雷器的在线监测,提出了一种基于测量阻性泄漏电流的故障预警方法。使用光纤电流传感器,对各节氧化锌避雷器不同位置处氧化锌阀片的阻性泄漏电流进行测量;根据氧化锌避雷器故障状态与阻性泄漏电流的特征关系,分析监测到的阻性泄漏电流是否达到了会使其出现事故的值,若是,则对氧化锌避雷器进行更换、维修工作;若未达到最大允许值,则判断氧化锌避雷器的故障程度,根据其运行状况进行故障预警。
肖颂勇[10]（2017）在《变电站避雷器在线监测实用化及影响因素的研究分析》文中研究表明保障电网安全、可靠运行已成为当前电力企业的首要工作目标,避雷器作为抵御电力系统内、外部过电压的一种重要设备,其设备运行状况就显得尤为重要。随着电网建设的跨越发展,电力系统各变电站内的避雷器安装数量也迅猛增长,避雷器检测的成效也成为电力企业关注的重点。国内外避雷器检测手段经历了停电试验、带电检测,直到在线监测技术的出现才真正实现数值的实时监控,但装置故障率高、系统误报警多以及带来的附加维护工作量成了企业面临的新问题。福建省电力有限公司对在线监测技术的应用一直走在国网前列,其直属单位莆田供电公司2015年已在12座220kV变电站投产使用SPM型分层分布式变电在线监测系统,通过数据采集、基础诊断、故障报警等环节,实现了避雷器全电流、容性电流、阻性电流以及雷击时刻、雷击计数等参数实时辅助监控,基本满足了避雷器状况检测要求。在线监测的参数虽然齐全,但当前监测技术所得到的数据还不能完全排除干扰因素的影响,时常会出现数据异常及波动,影响避雷器设备真实状况的诊断。为提高在线监测应用成效,最终替代停电试验及带电检测,逐步实现在线检测实用化,公司系统持续开展包括避雷器在线监测在内的实用化分析工作,各地市公司抽取部分变电站开展在线监测数据比对,其中莆田供电公司已在所辖变电站安装有435套避雷器在线监测装置,具备了实用化分析所需大量现场实测数据。本论文结合该真实工作背景,对变电站避雷器的原理、检测方法、在线监测系统情况进行梳理分析,在此基础上,针对全省及莆田地区在线检测缺陷发现率、误报率、装置故障、设备维护等情况进行统计分析,应用相对误差、纵横批分析等方法对经过基于数学形态学滤波及拟合算法处理后的避雷器在线监测数据进行分析,提出全电流数据已满足实用化要求,但阻性电流偏差超过30%的仍需排除干扰因素进一步提高数据有效性,然后结合在线监测实际应用的成功案例,从监测数据的异常到解体确认缺陷原因,证实在线监测应用成效,再结合在线监测误告警等案例,分析归纳底座选型、温湿度、通讯故障、阻性电流测试方法、表计质量等影响检测数据准确性的因素,并提出排除相间干扰的建议,最后根据不同缺陷类型存在不同在线监测数据特征的现象,提出一种避雷器缺陷原因的在线辨别思路方法,旨在进一步提高避雷器设备在线监测数据的有效性,对促进变电设备在线监测技术实用化、保障电网设备安全稳定运行有着积极指导意义和应用价值。
二、智能式MOA泄漏电流在线监测装置的研究（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、智能式MOA泄漏电流在线监测装置的研究（论文提纲范文）
（1）基于贝叶斯网络的避雷器缺陷预警技术（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 基于单一特征量的避雷器状态评估 |
| 1.2.2 综合多特征量的避雷器状态评估 |
| 1.2.3 状态评估研究现状的优劣势 |
| 1.3 本文内容及结构 |
| 第2章 避雷器特征选择及关键数据获取 |
| 2.1 氧化锌避雷器简介 |
| 2.2 缺陷机理及特征选择 |
| 2.2.1避雷器缺陷机理 |
| 2.2.2 避雷器特征选择 |
| 2.3 避雷器关键数据获取 |
| 2.3.1 一种新型的泄漏电流传感器 |
| 2.3.2 红外测温数据 |
| 2.3.3 避雷器动作计数数据 |
| 2.3.4 气象数据及台账数据 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于贝叶斯分类的避雷器缺陷预警算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 特征量信息建模 |
| 3.3 基于时间序列及ARMA的缺陷预警算法 |
| 3.4 基于贝叶斯网络的缺陷识别算法 |
| 3.4.1 贝叶斯网络 |
| 3.4.2 算法流程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 避雷器缺陷预警算法的应用 |
| 4.1 数据来源及处理 |
| 4.1.1 数据来源 |
| 4.1.2 数据处理 |
| 4.1.3 数据集构建 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.2.1 数据初步统计 |
| 4.2.2 贝叶斯分析网构建 |
| 4.2.3 案例分析与模型测试 |
| 4.3 模型优化 |
| 4.3.1 初步模型的缺陷和不足 |
| 4.3.2 基于效用表的贝叶斯网络优化 |
| 4.3.3 案例分析与优化效果 |
| 4.3.4 基于安全要求变化的灵敏度调整 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参与的科研项目 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（2）避雷器智能在线监测系统的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本课题研究背景和研究目的 |
| 1.2 本课题国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本课题性能指标 |
| 1.4 本课题的主要研究工作 |
| 第二章 避雷器在线监测原理及方法 |
| 2.1 MOA工作原理 |
| 2.1.1 MOA等效电路 |
| 2.1.2 MOA伏安特性 |
| 2.2 MOA在线监测方法 |
| 2.2.1 谐波分析法 |
| 2.2.2 补偿法 |
| 2.2.3 其他方法 |
| 2.3 谐波分析法中存在的问题 |
| 2.3.1 相间干扰 |
| 2.3.2 电网谐波干扰 |
| 2.3.3 电压分布不均干扰 |
| 2.3.4 环境因素干扰 |
| 2.3.5 频谱泄漏和栅栏效应 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 避雷器在线监测系统硬件设计 |
| 3.1 避雷器在线监测系统组成 |
| 3.2 CT监测模块硬件设计 |
| 3.2.1 CT监测模块硬件框图 |
| 3.2.2 控制器STM32F407ZGT6 |
| 3.2.3 电源电路设计 |
| 3.2.4 电流信号采集及A/D调理电路设计 |
| 3.2.5 其他外围电路 |
| 3.3 PT监测模块硬件设计 |
| 3.3.1 PT监测模块硬件设计框图 |
| 3.3.2 电压信号采集电路 |
| 3.4 主控模块硬件设计 |
| 3.4.1 主控模块硬件组成 |
| 3.4.2 485 通信接口 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 避雷器在线监测系统软件设计 |
| 4.1 CT监测模块软件设计 |
| 4.1.1 CT监测模块的软件框图 |
| 4.1.2 初始化程序设计 |
| 4.1.3 中断程序设计 |
| 4.1.4 A/D采集与计算程序设计 |
| 4.1.5 时钟模块程序设计 |
| 4.1.6 温湿度采集模块程序设计 |
| 4.1.7 同步通讯模块程序设计 |
| 4.2 PT监测模块软件设计 |
| 4.3 主控模块软件设计 |
| 4.3.1 主控模块的软件设计的框架 |
| 4.3.2 同步装置接收发送模块程序设计 |
| 4.3.3 数据处理模块程序设计 |
| 4.3.4 上位机通讯模块程序设计 |
| 4.4 上位机软件设计 |
| 4.4.1 登录界面 |
| 4.4.2 数据监测界面 |
| 4.4.3 历史数据查询界面 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统调试与数据分析 |
| 5.1 系统测试平台 |
| 5.2 测试结果及分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（3）110 kV金属氧化锌避雷器热崩溃问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 发展历程及研究现状 |
| 1.2.1 国内外避雷器设备发展历程 |
| 1.2.2 避雷器监测技术研究现状 |
| 1.3 本地区实际运行情况及案例分析 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第二章 金属氧化物电阻片劣化原因初探及分析 |
| 2.1 试验准备 |
| 2.1.1 试品选择 |
| 2.1.2 试验准备 |
| 2.2 温度对电阻片阻值变化影响的试验研究与分析 |
| 2.2.1 试验原理 |
| 2.2.2 试验设备及过程 |
| 2.2.3 试验结果及分析 |
| 2.3 湿度对电阻片阻值变化影响的试验研究与分析 |
| 2.3.1 试验准备 |
| 2.3.2 试验过程 |
| 2.3.3 试验结果及分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 金属氧化物避雷器的有限元分析 |
| 3.1 金属氧化锌避雷器模型 |
| 3.1.1 避雷器模型的建立 |
| 3.1.2 模型的设置及优化 |
| 3.1.3 材料参数设置 |
| 3.1.4 模型的网格剖分与优化 |
| 3.2 仿真计算研究 |
| 3.2.1 有限元法 |
| 3.2.2 COMSOL Multiphysics仿真软件简介 |
| 3.2.3 边界条件的设置 |
| 3.3 仿真基本理论 |
| 3.3.1 电准静态场理论基础 |
| 3.3.2 温度场理论分析 |
| 3.4 仿真结果及分析 |
| 3.4.1 正常运行情况下电场及温度场仿真结果及分析 |
| 3.4.2 高温老化及受潮情况下电场及温度场仿真结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 金属氧化物避雷器劣化影响因素的试验研究 |
| 4.1 试验平台的搭建 |
| 4.1.1 试品的选择 |
| 4.1.2 试验平台设备的连接 |
| 4.1.3 MOA基本参数的测量 |
| 4.2 单枚电阻片劣化对MOA影响的试验研究 |
| 4.2.1 试验准备 |
| 4.2.2 试验过程 |
| 4.2.3 试验结果及分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 MOA热崩溃原因分析 |
| 5.1 多劣化电阻片的仿真分析 |
| 5.2 本章总结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 课题总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间主要研究成果 |
（4）基于改进谐波分析法的MOA在线监测系统的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 避雷器概述 |
| 1.3 氧化锌避雷器在线监测方法 |
| 1.3.1 全电流法 |
| 1.3.2 基波法 |
| 1.3.3 谐波分析法 |
| 1.3.4 容性电流补偿法 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 2 MOA特性及等效模型 |
| 2.1 避雷器工作原理及性能要求 |
| 2.2 MOA阀片特性及等值电路 |
| 2.3 MOA状态判断依据 |
| 2.4 氧化锌避雷器在线监测对象研究 |
| 2.4.1 氧化锌避雷器阀片老化 |
| 2.4.2 氧化锌避雷器阀片内部受潮 |
| 2.4.3 瓷套污秽 |
| 2.4.4 局部放电 |
| 2.5 影响MOA阻性电流在线监测的因素 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 改进的MOA谐波分析算法 |
| 3.1 非周期信号的快速傅里叶变换(FFT) |
| 3.2 频谱失真及栅栏效应 |
| 3.2.1 频谱失真 |
| 3.2.2 窗函数分析 |
| 3.2.3 栅栏效应 |
| 3.3 小波变换及小波去噪原理 |
| 3.3.1 常用小波函数 |
| 3.3.2 小波去噪 |
| 3.3.3 小波去噪过程 |
| 3.3.4 信号阈值估算 |
| 3.3.5 小波分解层数及小波基函数的选取 |
| 3.4 MOA在线监测方案的实现 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 MOA在线监测系统硬件设计 |
| 4.1 氧化锌避雷器在线监测系统总体结构的设计 |
| 4.2 MOA在线监测硬件电路设计 |
| 4.2.1 处理器选择 |
| 4.2.2 电源电路设计 |
| 4.2.3 电流取样单元设计 |
| 4.2.4 电压取样单元设计 |
| 4.2.5 通讯模块设计 |
| 4.2.6 硬件抗干扰设计 |
| 4.3 本章总结 |
| 5 氧化锌避雷器在线监测系统软件设计 |
| 5.1 MOA在线监测系统软件基本功能及开发平台 |
| 5.1.1 在线监测系统基本功能 |
| 5.1.2 开发平台 |
| 5.2 氧化锌避雷器在线监测系统通讯协议设计 |
| 5.3 数据存储与管理 |
| 5.4 系统窗体设计 |
| 5.5 matlab函数调用 |
| 5.6 本章总结 |
| 6 MOA在线监测系统现场实施 |
| 6.1 MOA在线监测系统试验 |
| 6.1.1 MOA在线监测系统试验平台 |
| 6.1.2 试验结果分析 |
| 6.2 现场运行 |
| 6.2.1 现场安装 |
| 6.2.2 运行数据分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）基于改进谐波分析法的MOA在线监测系统研究（论文提纲范文）
| 1 MOA在线监测技术主要方法 |
| 1.1 全电流法 |
| 1.2 基波法 |
| 1.3 谐波分析法 |
| 1.4 容性电流补偿法 |
| 2 MOA在线监测系统数学模型 |
| 3 MOA在线监测系统研发 |
| 3.1 硬件系统简介 |
| 3.2 采用的主要关键技术 |
| 3.3 电流互感器取样方法研究 |
| 3.4 软件系统设计 |
| 4 现场试验框架及实验结果分析 |
| 5 结论 |
（6）避雷器在线监测与故障诊断系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题实际意义 |
| 1.2 避雷器在线监测与故障诊断技术研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 2 避雷器在线监测技术研究 |
| 2.1 MOA避雷器工作原理 |
| 2.2 MOA在线监测方法探究 |
| 2.2.1 避雷器监测方法 |
| 2.2.2 氧化锌避雷器在线监测方法的设计 |
| 2.3 影响避雷器在线监测结果的因素 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 避雷器硬件选型与装配 |
| 3.1 配电中心MOA避雷器故障分析 |
| 3.1.1 MOA故障产生的原因分析 |
| 3.1.2 MOA故障类型分析 |
| 3.2 ZDJCQ-35 避雷器检测仪 |
| 3.2.1 避雷器检测仪基本功能 |
| 3.2.2 MODEBUS通讯规约 |
| 3.2.3 RS485 通讯串口 |
| 3.2.4 信号取样传感器工作原理 |
| 3.3 安装方法设计 |
| 3.3.1 MOA避雷器机械结构 |
| 3.3.2 避雷器与检测仪安装方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 避雷器系统故障诊断算法设计 |
| 4.1 故障诊断方法的分析 |
| 4.1.1 基本故障诊断方法的研究 |
| 4.1.2 本文选用的故障诊断方法 |
| 4.2 MOA故障诊断算法设计 |
| 4.2.1 龙贝格修正法优化神经网络算法实现 |
| 4.3 MOA神经网络数学模型 |
| 4.3.1 避雷器常见故障归纳 |
| 4.3.2 神经网络模型建立 |
| 4.3.3 金属氧化锌避雷器故障诊断步骤 |
| 4.4 MOA故障诊断程序调试 |
| 4.4.1 龙贝格修正法部分程序 |
| 4.4.2 神经网络模型学习 |
| 4.4.3 Math-script模块应用 |
| 4.5 本章总结 |
| 5 避雷器系统软件设计 |
| 5.1 LABVIEW上位机设计 |
| 5.1.1 LABVIEW软件 |
| 5.1.2 上位机需求分析 |
| 5.1.3 用户界面设计 |
| 5.2 系统数据库设计 |
| 5.3 系统各功能模块设计 |
| 5.4 避雷器系统模块调试与现场试运行 |
| 5.5 本章总结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间所发表论文及成果 |
| 致谢 |
（7）氧化锌避雷器在线监测关键技术研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 氧化锌避雷器的发展 |
| 1.2.2 MOA在线监测技术现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 2 氧化锌避雷器基础知识 |
| 2.1 MOA的结构以及工作原理 |
| 2.1.1 MOA的分类 |
| 2.1.2 MOA电阻片的结构 |
| 2.1.3 MOA的工作原理 |
| 2.2 引起MOA运行故障的因素 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 MOA在线监测系统架构 |
| 3.1 MOA在线监测装置系统架构 |
| 3.2 MOA在线监测对时方案研究 |
| 3.2.1 MOA对时系统需求分析 |
| 3.2.2 MOA在线监测对时方法 |
| 3.3 MOA数据分析 |
| 3.3.1 数据处理算法 |
| 3.3.2 故障诊断算法 |
| 3.4 MOA在线监测专家软件 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 监测终端的硬件设计 |
| 4.1 监测终端设计 |
| 4.1.1 硬件整体结构设计 |
| 4.1.2 电源设计 |
| 4.1.3 微处理器 |
| 4.2 传感器的设计 |
| 4.2.1 温湿度传感器 |
| 4.2.2 电流传感器 |
| 4.3 数据处理电路设计 |
| 4.3.1 放大电路设计 |
| 4.3.2 滤波及方波化电路设计 |
| 4.3.3 AD采样电路设计 |
| 4.4 通信电路设计 |
| 4.4.1 RS-485 总线通信 |
| 4.4.2 无线通信 |
| 4.4.3 IRIG-B码信号接收电路 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 监测终端的软件设计 |
| 5.1 STM32 程序设计 |
| 5.1.1 A/D采样与计算逻辑模块 |
| 5.1.2 FFT算法子程序设计 |
| 5.1.3 通信子程序设计 |
| 5.2 CPLD程序设计 |
| 5.2.1 系统控制逻辑模块 |
| 5.2.2 SPI通信模块设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 MOA 在线监测技术试验研究与应用 |
| 6.1 试验平台搭建 |
| 6.2 技术指标分析 |
| 6.3 现场运行 |
| 6.3.1 现场安装 |
| 6.3.2 运行数据分析 |
| 6.3.3 多传感器信息融合算法 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者攻读学位期间获取科研成果清单 |
| 附录 |
| 致谢 |
（8）金属氧化物避雷器（MOA）老化在线监测智能算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 MOA在线监测指标研究现状 |
| 1.2.2 MOA阻性泄漏电流提取方法研究现状 |
| 1.2.3 智能算法在MOA监测中的应用研究进展 |
| 1.3 本文的主要工作及安排 |
| 第二章 MOA在线监测影响因素研究 |
| 2.1 电压波动对监测指标的影响 |
| 2.2 电压谐波对监测指标的影响 |
| 2.3 环境因素对MOA在线监测的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 MOA阻性泄漏电流提取算法优化 |
| 3.1 时滞叠加法基本原理 |
| 3.2 时滞叠加法优化 |
| 3.3 算法效果仿真 |
| 3.4 算法性能验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 MOA阀片功率损耗特性与老化关系研究 |
| 4.1 实验测量 |
| 4.1.1 实验目的 |
| 4.1.2 实验内容 |
| 4.1.3 实验安排 |
| 4.2 老化程度指标量化 |
| 4.3 自适应模糊推理系统(ANFIS) |
| 4.4 基于ANFIS评估MOA阀片功率损耗 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 智能算法基本原理及优化 |
| 5.1 群智能算法基本原理 |
| 5.1.1 粒子群算法(PSO) |
| 5.1.2 人群搜索算法(HGO) |
| 5.1.3 模拟退火算法(SA) |
| 5.1.4 遗传算法(GA) |
| 5.2 群智能算法优化 |
| 5.2.1 基于模拟退火的粒子群算法(SA-PSO) |
| 5.2.2 基于遗传思想的粒子群算法(GA-PSO) |
| 5.2.3 优化的人群搜索算法(OHGO) |
| 5.3 优化算法性能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 优化算法在MOA老化在线监测中的应用 |
| 6.1 MOA等效模型下的泄漏电流 |
| 6.2 基于优化算法在线监测MOA老化状况 |
| 6.3 优化算法性能研究 |
| 6.3.1 谐波电压对算法的影响 |
| 6.3.2 频率波动对算法的影响 |
| 6.3.3 电压波动对算法的影响 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与讨论 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 本文创新点 |
| 7.3 本文不足之处 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）氧化锌避雷器在线监测与故障预警方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 氧化锌避雷器故障发展现状 |
| 1.2.2 氧化锌避雷器仿真计算方法研究现状 |
| 1.2.3 氧化锌避雷器在线监测方法研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第2章 氧化锌避雷器电位分布计算分析 |
| 2.1 电磁场计算方法 |
| 2.1.1 工频系统中的电准静态场 |
| 2.1.2 静电场中的电场方程和边值条件 |
| 2.1.3 三维有限元法 |
| 2.2 氧化锌避雷器仿真计算方法验证 |
| 2.2.1 氧化锌避雷器电位分布计算 |
| 2.2.2 仿真计算验证 |
| 2.3 影响氧化锌避雷器电位分布均匀程度因素的分析 |
| 2.3.1 氧化锌阀片相对介电常数对电位分布的影响 |
| 2.3.2 均压环罩入深度对电位分布均匀程度的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 故障时氧化锌避雷器泄漏电流实验研究 |
| 3.1 光纤电流传感器的工作原理和检测原理 |
| 3.2 氧化锌避雷器模拟故障缺陷实验 |
| 3.2.1 氧化锌避雷器模拟受潮情况实验 |
| 3.2.2 氧化锌避雷器模拟内部短路情况实验 |
| 3.3 不同故障下氧化锌避雷器泄漏电流变化分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 受潮时氧化锌避雷器阻性泄漏电流变动率的研究 |
| 4.1 氧化锌避雷器受潮与阻性泄漏电流的关系 |
| 4.2 氧化锌避雷器不同故障情况下电场计算 |
| 4.2.1 氧化锌避雷器受潮故障电场计算 |
| 4.2.2 氧化锌避雷器短路故障电场计算 |
| 4.3 受潮时氧化锌避雷器阻性泄漏电流变动率计算分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 氧化锌避雷器在线监测与故障预警方法的研究 |
| 5.1 监测与预警方法的装置 |
| 5.2 方法的具体实施步骤 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（10）变电站避雷器在线监测实用化及影响因素的研究分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 |
| 1.2 国内外的研究现状 |
| 1.2.1 国内避雷器在线监测技术现状 |
| 1.2.2 国外避雷器在线监测技术现状 |
| 1.3 本论文的主要研究内容 |
| 第二章 避雷器检测方法 |
| 2.1 避雷器基本概念 |
| 2.1.1 基本原理 |
| 2.1.2 主要类型 |
| 2.1.3 运行维护 |
| 2.2 避雷器停电试验 |
| 2.3 避雷器红外诊断检测 |
| 2.4 避雷器带电检测 |
| 2.5 避雷器在线监测 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 避雷器在线监测系统 |
| 3.1 在线监测系统 |
| 3.1.1 系统概况 |
| 3.1.2 系统特点 |
| 3.1.3 监测单元 |
| 3.1.4 后台系统 |
| 3.2 在线监测数据指标 |
| 3.3 在线监测应用说明 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 避雷器在线监测实用化分析 |
| 4.1 在线监测实用化工作概况 |
| 4.2 实用化数据比对工具 |
| 4.2.1 无明显差异评定 |
| 4.2.2 绝对误差与相对误差 |
| 4.2.3 纵横比分析 |
| 4.3 实用化数据拟合分析 |
| 4.3.1 数学形态学理论 |
| 4.3.2 形态学在避雷器在线监测中的应用 |
| 4.3.3 在线监测数据拟合分析 |
| 4.4 实用化分析开展过程 |
| 4.4.1 避雷器在线监测试点设备情况 |
| 4.4.2 全省在线监测运行情况分析 |
| 4.4.3 莆田地区变电在线监测运行情况分析 |
| 4.4.4 在线监测实用化数据比对 |
| 4.5 在线监测实用化分析结论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 避雷器在线监测应用案例 |
| 5.1 避雷器在线监测异常背景 |
| 5.2 避雷器在线监测数据分析 |
| 5.3 缺陷避雷器解体方案 |
| 5.4 避雷器解体前试验 |
| 5.5 避雷器解体过程 |
| 5.6 案例结论及后续措施 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 在线监测影响因素分析及辨别 |
| 6.1 在线监测误告警案例的启示 |
| 6.2 在线监测数据影响因素分析 |
| 6.2.1 避雷器底座选型的影响 |
| 6.2.2 温湿度等环境因素的影响 |
| 6.2.3 在线监测通讯、软硬件故障的影响 |
| 6.2.4 阻性电流测试方法的影响 |
| 6.2.5 电磁场等扰因素的影响 |
| 6.2.6 避雷器表计质量的影响 |
| 6.3 排除在线监测相间干扰的方法 |
| 6.4 缺陷类别的在线辨别方法的思考 |
| 6.4.1 污秽缺陷引起避雷器异常案例 |
| 6.4.2 阀片劣化缺陷引起避雷器异常案例 |
| 6.4.3 避雷器缺陷类型的在线辨别方法 |
| 6.5 避雷器在线监测工作提升的措施建议 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 在学期间已发表和录用的论文 |
四、智能式MOA泄漏电流在线监测装置的研究（论文参考文献）
- [1]基于贝叶斯网络的避雷器缺陷预警技术[D]. 任益君. 山东大学, 2021(12)
- [2]避雷器智能在线监测系统的研究与设计[D]. 朱露露. 安徽建筑大学, 2021(08)
- [3]110 kV金属氧化锌避雷器热崩溃问题研究[D]. 杨智鹏. 厦门理工学院, 2020(01)
- [4]基于改进谐波分析法的MOA在线监测系统的研究与应用[D]. 殷昊楠. 沈阳工程学院, 2020(02)
- [5]基于改进谐波分析法的MOA在线监测系统研究[J]. 殷昊楠,许晓峰,王亮,王延廷,许东,姚晔. 沈阳工程学院学报(自然科学版), 2019(04)
- [6]避雷器在线监测与故障诊断系统的研究[D]. 刘小卫. 西安工程大学, 2019(02)
- [7]氧化锌避雷器在线监测关键技术研究与应用[D]. 黄典庆. 西安工程大学, 2019(02)
- [8]金属氧化物避雷器（MOA）老化在线监测智能算法研究[D]. 于忠江. 南京信息工程大学, 2018(01)
- [9]氧化锌避雷器在线监测与故障预警方法研究[D]. 刘博垚. 沈阳工业大学, 2018(12)
- [10]变电站避雷器在线监测实用化及影响因素的研究分析[D]. 肖颂勇. 福州大学, 2017(05)