基于峰度的变压器油中特征气体拉曼光谱分析

为了在现有实验条件的基础上提高拉曼光谱检测用于变压器油中溶解气体定量分析的精度,进而更加准确地获取变压器的工作状态,从描述性统计学角度入手,挖掘拉曼光谱中新的特征参量,发现描述性统计参量峰度,可用作拉曼光谱分析中的新参量。针对乙炔气体的拉曼光谱实验数据,分别用基于Gauss Amp拟合的谱峰参数定量分析方法和基于峰度的定量分析方法进行了处理,并对结果进行了基于统计学的评价。得到基于峰度拟合的相关系数与校正决定系数分别为0.992 51和0.982 94,大于基于Gauss Amp谱峰参数拟合的0.979 52和0.953 66。表明基于峰度的定量分析在未对实验数据预处理的情况下得到了比目前拉曼气体检测定量分析更好的效果。     

基于小波分析和时域介电谱的变压器油纸绝缘老化状态评估

为了研究变压器油纸绝缘老化特性,从而为变压器寿命评估作出指导,在实验室进行加速热老化实验,利用时域介电谱图对不同老化时间油纸试样的极化/去极化电流开展研究,结合小波分析理论对时域介电谱提出改进算法,并提取表征油纸各部分老化时间的特征量。结果表明:二次微分时域介电谱可以反映油纸绝缘的整体极化强度,测量时间1 000 s后介电谱出现峰值,且峰值随着老化时间的增加而增大;小波改进算法处理后的时域介电谱图的不同谱峰对应油纸绝缘3种主要极化类型,分别为油、油纸界面和绝缘纸内部极化;改进时域介电谱的不同峰值和峰值时间表征不同极化过程的强度和响应速度,且不同峰值与油、纸和油纸界面具有拟合优度很高的指数关系,可以考虑将改进时域介电谱不同谱峰作为表征油纸不同部分的老化特征量。     

机车变压器油老化的光谱特征分析

机车变压器油的品质直接影响电力机车的正常运行,因此监测变压器油的老化对铁路安全运营具有重要意义。目前对变压器油品质评估主要采用实验室色谱/质谱化验等方法,检测周期长,操作复杂。本文基于机车变压器油的光学特性,采用紫外、荧光、拉曼及红外光谱等技术对变压器油的老化特征进行分析,以实现变压器油品质的快速评估。该研究利用光谱技术实现变压器油品质评估,具有操作简单的特点,结合中小型光谱分析设备可实现机车变压器油的现场快速评估,对铁路机车安全营运具有重要的应用价值。     

基于小波域分频的变电站红外监控图像噪声自适应滤波算法

针对变电站大量电力设施暴露于野外,受到空气粉尘、光照不均等因素的影响存在实地获取的红外监控图像含有大量噪声的问题,提出了一种基于小波域图像分频思路的自适应去噪算法。该算法首先对经分解后的变电站电力设施红外监控图像的小波低频、高频系数分别进行重构,得到空间域原始图像的背景图像和细节图像;然后对背景图像采用K-SVD字典学习自适应去噪算法进行处理;对于细节图像,根据其噪声分布特征,提出了一种基于窗口尺寸自适应调整的中值滤波改进算法进行处理;最后对噪声抑制后的背景和细节图像进行融合。研究表明,本文算法处理后的图像清晰度较高,有一定的实用价值。     

变压器油中溶解甲醇拉曼光谱检测定量分析方法

变压器油中甲醇作为表征油纸绝缘老化的重要特征量,开发一种高效、准确、适用于现场检测油中甲醇含量的检测方法具有重要意义。拉曼光谱法具备快速、简易和无损检测的特点,在化学、材料和生物分析领域多有应用。为此利用GAUSSIAN软件构建并计算了甲醇分子、水分子及其结合模型的拉曼光谱,分析了各峰发生偏移的原因。应用搭建的激光拉曼光谱检测平台,对经过超纯水萃取后的变压器油中甲醇进行拉曼光谱检测,结合最小二乘法构建定量分析模型,最低检测限为15.6 mg/L,拟合优度为0.997 94。结合液相萃取的拉曼光谱应用于变压器油中甲醇检测具有良好效果,为老化特征物准确检测提出了一种新思路。     

基于IKNN和LOF的变压器回复电压数据清洗方法研究

基于回复电压极化谱提取特征参量是目前广泛应用的变压器油纸绝缘状态评估方法,但极化谱易受工况干扰、人工失误等因素影响而出现特征数据异常的情况,严重降低评估准确性。针对上述问题,该文提出了一种基于局部离群因子(LOF)和改进K最近邻(IKNN)的回复电压数据清洗方法。首先,选取回复电压极化谱的回复电压极大值Urmax、初始斜率Sr与主时间常数tcdom作为老化特征参量,并基于LOF算法对非标准极化谱中的异常特征量数据进行识别与筛除。其次,利用模糊C均值(FCM)聚类算法减小噪声点对KNN算法的干扰,并通过加权欧氏距离标度突出各特征量间的关联性,进而构建出基于IKNN的数据填补模型架构以实现特征缺失数据的填补。最后,代入多组实测数据验证所提数据清洗方法的实效性。结果表明,数据清洗后的状态评估准确率相较于原有数据上升了50%左右,有效提高了变压器回复电压数据质量,为准确感知变压器运行状况奠定坚实的基础。     

超声回波去噪算法在变压器套管引线检测中的应用

变压器套管引线在运行中受力的作用极易产生形变,影响变压器的安全运行,因此可通过超声检测技术实现变压器套管引线的定期检测。超声回波信号在进行采集时极易受到噪声干扰,需通过高效的去噪算法实现去噪。针对传统去噪算法阈值大小、信号分解层次难以确定和去噪效率低等缺点,提出一种全新去噪方法,将改进小波变换与EEMD分解去噪算法结合,使用改进小波去噪法进行信号预处理,然后对处理后的信号进行EEMD分解去噪二次处理,提升去噪效果与信号的信噪比。经试验验证,处理后超声回波信号信噪比显著提高,提高了超声检测的精度,达到了较为理想的效果。     

基于二阶微扰理论的油中溶解气体拉曼检测数据分析研究

为了实现变压器油中特征气体拉曼光谱数据的定量分析,文中基于二阶微扰理论(MP2)在6-31G(d)的基组上针对油中溶解的7种特征气体分子进行了结构优化,建立了分子拉曼简振模型,并得到了7种气体分子优化后的键长、键角和谱峰归属信息;通过拉曼光谱实验平台,在同一条件下对相同浓度的7种特征气体样本和不同浓度的多组CH4气体样本完成拉曼检测,得到H_2、C0、CO_2、CH_4、C_2H_2、C_2H_4和C_2H_6的实测光谱数据;结合分子拉曼仿真结果,确定了7种气体的实验参考拉曼频移并提出了基于多原子分子不同频移处多个拉曼谱峰数据在定量分析中应用的方法;通过多参数回归方式得到了CH_4在2 878 cm~(-1)和2 982 cm~(-1)频移处谱峰面积同气体体积分数之间的关系方程式,结果验证了分子理论模型仿真以及多参数回归方式的可靠性,为变压器故障诊断中拉曼光谱数据定量分析方法提供了新思路。     

基于LMS算法的分布式光纤测温系统中信号处理研究

光纤测温技术已基本趋于成熟,但系统的测量精度还有待提高,所以分布式光纤测温系统的信号处理对系统具有极其重要的意义,也是近年来的研究热点。在分析了系统的信号特点后,提出采用自适应滤波算法对反斯托克斯信号进行去噪处理并进行MATLAB仿真,验证该算法的可行性性。还将该滤波算法的不同种类进行多种组合实现对拉曼散射信号的二次去噪处理,并比较几种不同的自适应滤波算法及其组合的仿真效果。     

变压器油老化特征评估的模糊C均值聚类方法

为提高电力设备状态评估的准确度,以变压器油为例,结合无监督学习算法设计了一种结合模糊C均值聚类算法的变压器油老化状态的评估方法。运用相对老化程度对单一指标进行量化,采用最优权重方法对单一指标加权求和得到组合指标的状态,进而得到油样本老化状态评估,对变压器油样本进行模糊C均值聚类分析,得到聚类中心和油老化程度的关系,验证模糊C均值分类可表示油样本老化分类,并在相关文献中找到实例验证油老化评估方法和模糊C均值聚类方法的有效性。     

基于支持向量同归的电力变压器状态评估

为提高电力变压器状态评估的准确性,将变压器健康状态分为5级。鉴于支持向量机对小样本具有良好的拟合能力,而变压器数据具有小样本、贫信息的特点,提出了基于支持向量回归的电力变压器状态评估模型。将变压器的油色谱分析数据和电气实验数据利用半岭模型确定变压器各个参数的分值,评分项目结果作为支持向量机的自变量,通过多层动态自适应优化算法优化了支持向量回归的参数,形成变权重的预测。实例验证了变压器状态评估模型的正确性及可行性,其结果更接近变压器的真实运行状态。     

变压器油色谱小波自适应识别算法的研究

提出了一种变压器油色谱小波自适应识别的算法。     

基于Nuttall窗四谱线插值FFT的电力谐波分析

快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)在非同步采样和非整数周期截断时难以精确检测谐波各参数。加窗和插值算法可提高FFT的精确度。分析了Nuttall窗的频谱特性,提出了基于Nuttall窗四谱线插值FFT的电力谐波分析算法。该算法充分利用峰值谱线频点附近的四条谱线进行加权运算以提高谐波分析精度,运用多项式拟合推导出实用的插值修正公式。仿真结果验证了在非同步采样时,该算法检测谐波的精度更高,有效地抑制了频谱泄漏。     

基于DSP的变压器绝缘油糠醛在线监测系统设计

作为电网中重要设备之一,电力变压器的正常工作与否直接影响电网的安全稳定运行。油浸式变压器固体绝缘老化的重要特征是绝缘纸老化裂解产生糠醛,因此监测油中糠醛含量可以有效判断变压器绝缘老化的程度。笔者介绍了油中糠醛含量测定的红外光谱分析方法,设计了一种基于DSP处理器与变压器油红外光谱分析法的绝缘寿命在线监测系统,说明了该系统的整体结构、工作原理及软件组成。     

融合在线监测数据的变压器状态评估

随着技术的发展,变压器状态评估逐步趋向融合动态在线监测和静态预防性试验数据的综合评价。基于在线油色谱监测数据,提出利用小波模极大值识别快速渐变拐点和跃变点的算法,提高了在线监测评价的准确度。在此基础上,考虑在线监测和预防性试验数据的不同时效,在双层结构的变压器综合状态评价模型中,提出采用时间可信度指标修正各子证据体的可信度,实现了静态数据参与状态评估的动态化处理。实例分析结果表明,融合在线监测数据的变压器综合评估模型较传统变压器状态评估更加准确。     

基于多元模糊联系度模型的变压器油纸绝缘老化评价

针对变压器油纸绝缘评价指标存在的不确定性和评价标准存在的模糊性,提出结合集对分析与模糊集组合方法,将多元模糊联系度模型应用于变压器油纸绝缘老化状态评价中。首先,基于去极化电流谱线解析提取了3个新的绝缘老化特征量,结合变压器的实测数据进行统计分析并建立变压器9项老化评价指标体系,基于模糊C⁃均值聚类(FCM)算法,确定3等级评价标准;然后,应用同异反分析构建各评价指标与评价等级标准的联系度表达式,引入主客观相结合的组合权重赋权法并对差异度信息进行数据挖掘,确定组合联系度;最后,按最大组合联系度对应的等级作为集对分析结果,实例结果验证了多元模糊联系度模型能有效、准确地评价变压器油纸绝缘老化状态,具有推广应用价值。     

支持向量机优化的线性插值法在变压器油温预处理中的应用

变压器油温的预处理方法直接影响到油温的预测精度，进而影响变压器内部热状态的评估。基于支持向量机(support vector machine，SVM)和线性插值原理提出一种SVM优化的线性插值法，提高变压器油温预处理的准确性。首先利用SVM对变压器油温数据进行总体判别，确定数据异常点的大致范围；然后建立基于加权优化的线性插值法计算模型并设定判别变压器油温数据异常点的阈值；之后，给出变压器油温数据异常点位置及数量精确判别式； 最后基于相关性加权原理和钟形函数，对变压器油温数据进行了平滑处理。算例结果验证了该方法的有效性与可行性。     

基于随机森林的油纸绝缘老化阶段评估

为了更准确地评估变压器油纸绝缘老化阶段,提出了一种基于EMD-SVD特征和随机森林分类器相结合的识别方法。搭建实验平台采集得到气隙缺陷样本的不同热老化阶段局部放电信号,去噪处理后对信号进行EMD-SVD特征提取得到相应局部放电信号特征量,并分别利用随机森林分类器与传统分类器BP神经网络和支持向量机对EMD-SVD特征进行分类识别。结果显示随机森林分类器识别效果优于传统分类器,对于提取的油纸绝缘局部放电信号EMD-SVD特征,随机森林分类器分类能力更强。分析表明首次将EMD-SVD特征与随机森林分类器相结合应用在油纸绝缘热老化阶段识别方面能够取得更好的效果。     

变压器油中溶解微量糠醛的激光拉曼光谱检测方法

研究变压器油中溶解微量糠醛含量的检测方法及其应用,对运行变压器油纸绝缘老化评估具有重要意义。激光拉曼光谱(LRS)技术作为微量液体检测的有效手段,已经在很多领域得到了广泛应用。本文应用Gaussian 09W程序构建了糠醛分子仿真模型,分析其拉曼振动特性,进而证明了拉曼光谱检测糠醛分子的可行性;应用共聚焦拉曼技术搭建了激光拉曼光谱液体检测试验平台;结合萃取技术研究了糠醛分子的拉曼光谱检测特性,建立了基于特征频谱和最小二乘法对糠醛含量进行定量检测的方法。最后,应用激光拉曼光谱方法对不同糠醛含量的变压器油样进行检测,并与实验室高效液相色谱法(HPLC)的检测结果进行对比,对比结果表明:结合萃取技术的激光拉曼光谱能有效地对变压器油中溶解微量糠醛进行定量检测,为实现变压器油中糠醛含量的快速检测提供了一种方法。