电力变压器故障自动诊断系统的设计

对电力变压器油中的溶解气体进行分析可以及时发现变压器的潜在故障,从而实现对电力变压器故障的诊断.针对常见的电力变压器故障,设计了基于变压器油中溶解气体分析方法和粗糙集方法的故障自动诊断系统,该系统具有直观、方便、可扩展性好的特点,测试结果验证了该系统的有效性.     

模糊关系方程在故障诊断中的应用分析

用求解模糊关系方程的方法,实现专家系统的推理过程,并将其应用到一个实际的变压器故障诊断专家系统中．经电力变压器故障实例验证,该系统诊断结果与实际发生的故障完全吻合,证实了采用这种方法以实现专家系统推理的可行性和有效性．结合专家系统的诊断结果,对这种方法做了进一步的理论分析,同时指出,在采用该方法时,合理确定描述故障原因与故障现象之间因果关系的模糊关系矩阵,是保证故障诊断正确性的重要前提．     

电力变压器工作状态在线监测与故障诊断系统

目的　研究并建立电力变压器中油内气体的在线监测与故障诊断系统.方法　根据变压器故障诊断问题的特点,采用4种气体传感器构成的检测系统,建立了与之相应的四参数故障诊断方法.结果　初步测试结果表明,数据稳定,系统功能较齐全.结论　该系统能有效地诊断运行中变压器的内部潜伏性故障.     

人工智能在变压器故障检测中的应用

提出一种新型人工智能的应用，运用模糊控制理论将人工神经网络、专家系统技术结合起来，构成：ESANN系统，对运行中的变压器故障进行诊断．重点介绍了ESANN的操作结构，并通过现场实例说明了该智能型系统较ANN和ES单独运行时具有更优性能．     

基于故障树的变压器故障诊断专家系统的研究

针对变压器内部故障诊断特点,运用故障树分析技术和专家系统方法对变压器故障诊断技术进行了研究;用故障树分析法建立变压器故障树诊断模型,并把它运用到变压器故障诊断的专家系统中．试验证明,该方法降低了判断的随机性,提高了诊断水平．     

电力变压器铁心接地及油道短路故障分析

电力变压器是电力系统中用来变换电压的重要电气设备,提高电力变压器运行可靠性是极为重要的.影响电力变压器安全运行的因素有很多,分析了变压器铁心多点接地故障和变压器铁心油道短路故障,介绍了故障检测的方法,并提出处理方法.     

变压器油色谱异常故障排查措施研究

变压器故障预测诊断是电力系统安全可靠运行的核心内容,长期以来一直是电力研究的重要课题.利用运行中变压器油色谱数据实时分析变压器内部运行状况,及时发现变压器内部存在的安全隐患和故障,防止事故的扩大.本文以一工程实例详细分析了基于变压器油色谱分析中的三比值法来初步确定变压器故障,便于检修人员有针对性的进行故障排查和检修,缩短了变压器故障处理时间,提高了维护检修的     

变压器故障综合诊断策略研究

变压器在运行中,由于长期运行而导致的电力变压器绝缘老化、材质劣化等,容易引起各种故障,影响电网的安全稳定运行.本文在理论分析与经验总结的基础上,以综合诊断的方式来对变压器故障进行判断与定位,从而保证变压器安全稳定运行.     

电力变压器在运行中的故障分析及维护措施

文章从电力变压器在运行中产生的典型故障进行分析、判断,找出了电力变压器产生故障的可能原因,利用运行规程和相关知识结合的方法,提出了一系列处理故障的办法,最终排除电力变压器的故障,并且进一步引伸至机组正常运行时,对电力变压器如何维护,以保证机组的安全运行.     

电力变压器故障诊断及检修技术分析

电力变压器作为电力系统的重要组成部分,其对电力系统的安全稳定运行具有非常重要的作用.在电力变压器运行过程中,多种因素都可能导致其发生故障,一旦发生故障,则需要将故障诊断与检修技术进行有效结合,从而采取正确的处理方法,以此来降低电力变压器运行的风险,提高电力变压器运行的安全性、可靠性和稳定性.文中分析了电力变压器故障诊断的方式,并进一步对电力变压器在线检修技术进行了具体的阐述.     

Elman神经网络在变压器故障诊断中的应用

变压器是电力系统中的枢纽设备之一,其运行情况将直接影响电力系统的安全运行。传统的变压器故障诊断方法不仅判断变压器中存在的故障的准确率低,而且对综合性故障也无法准确判断。应用E lm an神经网络进行变压器故障诊断,极大的提高了诊断准确率,提高电力系统运行可靠性。     

电力变压器故障诊断专家系统研制及其应用技术开发

电力变压器故障诊断对变压器、电力系统的安全运行有着十分重要的意义。本文介绍了变压器故障诊断的基本原理和常用方法,描述了所开发的TFDES结构、推理机制、特点、实现方法及各模块的功能,并结合具体实例测试表明:TFDES结构合理,推理正确,能有效地诊断运行中变压器的内部潜伏性故障。     

电力变压器故障诊断管理系统的研制

电力变压器故障诊断管理系统(TFDES)的研制对变压器、电力系统的安全运行意义重大．介绍了变压器故障诊断的常用方法，描述了所开发的TFDES结构、推理机制、实现方法，以及诊断管理的主要功能．现场测试表明：TFDES结构合理，推理正确，能有效诊断运行中变压器内部故障．     

基于综合关联度分析的电力变压器故障诊断

在电力变压器故障诊断中,针对油中溶解气体分析,传统的三比值法难以包括和反映电力变压器内部故障的所有形态,在实际工作中存在许多变压器故障因查不到故障编码而无法判断的问题。结合油中溶解气体分析技术和灰色关联的相关理论,提出了一种面积关联度和斜率关联度相结合的综合关联度分析方法,给出了变压器故障诊断的算法步骤,并对权重系数的选取进行了探讨。该方法既能表征序列曲线的离散程度,又能反映序列曲线的变化走向相似度,能全面描述序列间联系的紧密程度。实验表明,将该方法用于变压器故障诊断,不仅克服了三比值法存在的问题,而且故障诊断准确率也高于面积关联分析方法和斜率关联分析方法。在收集到的数据中随机选取350组进行计算,诊断准确率达到93．7％。     

电力变压器故障智能化诊断技术综述

变压器是电力系统的主要设备之一,其故障的提前诊断极其重要。总结并系统剖析了国内外各种传统及现有的变压器故障诊断方式,详细列举了基于油中溶解气体分析技术或电力设备的智能化故障诊断技术的最新进展,阐述了各类深度学习算法在变压器故障诊断中的应用,如深度神经网络、稀疏受限玻尔兹曼机、深度置信网络等,并将各种诊断技术的最终效果进行了对比。     

基于电力线载波和ZigBee技术的配电网线路故障监测系统

针对电缆盗窃和冰灾等因素导致的电网故障,设计配电网线路故障监测系统.同一变压器辖区内通讯采用电力线载波技术,不同变压器辖区通讯使用ZigBee无线通信技术,建立了电网故障监测中心.仿真结果表明该系统能够很好地实现故障的实时监测和快速定位.     

Application of extension method to fault diagnosis of transformer

A novel extension diagnosis method was proposed for enhancing the diagnosis ability of the conventional dissolved gas analysis. Based on the extension theory a matter-element model was established for qualitatively and quantitatively describing the fault diagnosis problem of power transformers. The degree of relation based on the dependent functions was employed to determine the nature and the grade of the faults in a transformer system. And the proposed method was verified with the experimental data. The results show that accuracy rate of the diagnosis method exceeds 90% and two kinds of faults can be detected at the same time.     

基于线性判别分析和分步机器学习的变压器故障诊断

为了改善当前变压器故障诊断在特征量选取和使用单一诊断模型进行故障诊断上的不足,提高变压器故障诊断的准确率和效率,提出基于线性判别分析（LDA）的特征选取方法,建立基于分步机器学习的诊断模型. 该模型选取16组油中溶解气体体积分数比值的多特征参数,运用线性判别分析对参数进行降维作为输入特征向量;运用概率神经网络对变压器故障做出初步诊断,区分出易混淆故障;使用基于灰狼群算法优化的支持向量机对易混淆故障做进一步的区分. 最终实验诊断准确率为97.27%,诊断时间为4.87 s. 与单一机器学习模型相比,所提出的模型不仅具有更高的准确率,还具有更高的效率. 实例分析表明,本研究方法能有效弥补单一机器学习的缺陷,为故障样本有限情况下的电力变压器故障诊断提供参考.