论文部分内容阅读
油中溶解气体分析法(Dissolved Gas Analysis,简称DGA)是对油浸电力设备进行监测的重要手段之一。该方法虽然从定性到定量分析均已积累了丰富的经验,但该方法仍然存在许多不足。此外,以提高系统中所有设备监督及运行安全水平的电力技术监督管理信息系统的研究及开发也是当前电力系统设备管理中的重要课题之一。因此本文的工作致力于基于DGA的电力变压器故障诊断技术的研究和电力设备的综合管理软件平台的实现,对基于B/S模式的电力技术监督管理系统的研究与设计进行了深入探讨。本文的主要工作及成果包括以下几个方面:1提出了基于自适应免疫算法(Adaptive Immune Algorithm,AIA)的数据挖掘新算法(The data mining algorithm based on AIA,AIA-Mining)。该新算法由于采用双层搜索机制,通过定义扩展半径和突变半径,在较大和较小两个区域中进行多点并行搜索,并根据抗体的多样性,相应地调节选择率α、克隆半径γ和突变半径R,在快速收敛和保持群体多样性以避免陷入局部最优解之间自动进行调节,使目标函数快速收敛,同时引入信息熵概念,改善了初始群体随机产生速度过慢的缺点。采用该新算法,能够在系统的输入特征(故障特征气体的含量)与输出类别(故障类型)之间内在关系不明晰的情况下,通过AIA双层搜索机制,建立起电力变压器故障诊断决策表,并进行简约,从而方便合理地实现电力变压器的故障诊断规则分类。算例表明,此方法优于以GP和IEC三比值法为基础的故障诊断方法。2实现了基于B/S模式的电力技术监督系统的设计及开发。具体包括运用.Net技术,设计和实现了基于B/S模式的电力技术监督系统的复杂灵活的人机界面、网络数据库、审批子系统及丰富且完备的报表子系统等。该系统在传统Web三层结构上加了两个接口层(IDAL和IBLL),实现了数据访问层接口与执行过程的分离,使得DAL和BLL两个项目分开,降低了耦合度,减轻了数据库与网络的负担。该系统具有完备的功能,具体包括信息发布/浏览、数据统计、报表生成/打印、文件审批及人员管理、设备管理和电力变压器故障诊断等功能。实际电力企业长期的正常运行及良好使用效果,证明了本系统的有效性和正确性。