一例大型变压器油色谱异常气体分析及处理

正根据变压器的离线油色谱数据,可以判断变压器的故障性质,同时根据变压器的结构特点判断变压器的故障点位置。针对一例大型变压器油色谱异常进行故障排查及分析,使问题得到了有效处理,同时提出了一种电容放电的理念。对于大型变压器,油色谱气体分析是判断变压器是否存在故障的有效手段。根据变压器的离线油色谱数据,可以判断变压器的故障性质,同时根据变压器的结构特点判断变压器的故障点位置。本文针对某电站变压器油色谱异常气体进行     

基于强跟踪卡尔曼算法的油色谱数据滤波

变压器油色谱的在线监测技术在实际中广泛应用,然而,在变压器运行及油色谱数据测量过程中,各种随机因素的存在都可能引入误差,导致油色谱数据的不准确,从而影响监测系统的正确判断。提出建立变压器油色谱的强跟踪卡尔曼滤波(Strong Tracking Extended Kalman Filter,STEKF)模型,不仅能够给出更为准确的油色谱数据以及预测未来的运行状态,还具有较强的鲁棒性和突变状态跟踪能力。     

变压器油色谱在线监测数据有效性评估

变压器油色谱在线监测数据质量是影响状态评估准确性的重要因素,为评估在线监测数据的有效性,根据变压器油色谱特点,分别以H2、总烃和CO作为特征气体,采用Fast-MCD稳健分析方法进行异常值检测;定义了在线监测单一特征气体数据有效性评估指标和加权油色谱在线监测系统数据有效性评估指标。通过对某电网500 kV变压器在线监测数据样本统计分析,对常见的三种油色谱在线监测系统的数据有效性进行了对比评估。     

油色谱在线监测装置准确性校验方法的研究

变压器油中溶解气体分析是变压器内部故障诊断的重要手段,油色谱在线监测装置可以监测油中溶解故障特征气体的浓度及变化趋势,文中分析油色谱在线监测装置数据准确的必要性,根据传统校验方法提出一种智能数据准确性校验方法,以保证装置数据的准确性。     

主变压器绝缘油色谱异常原因研究

针对多台主变出现油色谱异常的情况,通过历史数据趋势比对分析,总结了油色谱数据特征。对现场使用的两种变压器油进行了加热模拟实验,并对热稳定性进行了比对分析,通过对变压器油化学组成、特性进行检测,分析了引起油色谱异常的原因。     

基于支持向量机的油色谱在线数据校准研究

为了解决在线油色谱数据失真的问题,提出基于支持向量机的油色谱在线数据校准的方法。通过某台变压器油色谱的在线和离线数据对所提出的方法进行验证,结果证明了该方法的可行性和有效性。     

一起基于油色谱分析的变压器潜伏性故障诊断

通过油中溶解气体色谱分析方法,对1台110kV变压器油色谱的异常情况进行了分析,推断其潜伏性故障的性质及发展趋势,为变压器的故障诊断和后期检修提供了重要的参考依据,并结合变压器返厂检修和吊罩检查结果对色谱数据进行了进一步的分析和说明,提出完善变压器油色谱监测和加强运行维护工作的建议。     

变压器油色谱检测数据误差来源浅析

变压器油色谱检测作为充油设备状态评价的重要技术之一,其测量数据的微量偏差,都将导致对设备状态的误判。文中基于2022年度35个实验室间色谱比对数据,并结合试验谱图等,从色谱检测过程中环境信息输入偏差、仪器零部件老化及试验细节把控不严3个因素着手,对引起变压器油色谱数据偏差的可能原因进行简要分析;最后,对油色谱检测中仪器的维护、试验环节的把控提出了处理建议。     

五强溪电厂#2主变油色谱数据超标处理及原因分析

通过监测变压器油中气体的含量、组分、产气速率等,可有效掌握变压器内部故障原因、故障位置及故障发展趋势。结合变压器的运行原理及油中色谱数据,采用变压器常规试验、变压器空载运行试验、变负荷试验等手段对五强溪电厂#2主变油色谱超标原因进行分析,分析结果与变压器解体检查结果基本一致。     

一台110 kV变压器油色谱数据异常分析及处理

对110 kV主变压器油色谱异常数据进行了分析,结合电气试验对故障性质及具体位置进行了判断,查明该主变油色谱数据异常由高压套管末端均压环脱落引起放电所致,将均压环紧固处理后主变压器正常运行。     

一台500kV变压器油色谱异常的分析处理

介绍了某500kV变压器油色谱异常情况,根据油色谱数据的分析,对变压器是否能够继续安全运行作出合理诊断,结合变压器大修时限进行返厂吊罩检修,查找出故障点和故障原因,并对返厂处理情况进行了总结。     

变压器故障诊断综合在线监测系统及应用

采用变压器油色谱的在线监测技术,通过对变压器在运行条件下,绝缘油中气体的性质和浓度进行在线采集和分析,分析数据达到和试验室色谱分析数据相同的结果,并能及时发现变压器内部初期潜伏性故障及监控故障的发展情况,随时掌握设备的运行状况。实现了对大型变压器内部运行状态的在线监控。介绍了中分3000型油色谱在线监测系统与其在故障变压器上的应用实例。     

变压器油中气体分析新流程和专用工作站的研究

简介了一个变压器油中溶解气体新的分析方法和色谱数据,谱图,油质分析数据及设备资料的现代管理系统,以及利用色谱数据,油质分析数据对充油设备驼行状态进行人工智能诊断的系统。     

随动式变压器油色谱在线监测装置的开发与应用

为加强对变压器油中溶解气体的监督检测,补充实验室油色谱测试以及弥补传统在线监测装置存在的不足,研制了随动式变压器油色谱在线监测装置。该装置体积较小,安装方便,可随动安装在需重点监测的变压器上。监测装置的现场测试数据与实验室分析数据有较好的可比性,能够满足国标要求。     

金安桥水电厂500kV变压器故障分析

通过对一起变压器油色谱气体成分超标分析及故障排除检查,并结合计算数据,印证了分析的准确性,充分说明了对初投运变压器加强油色谱分析的重要性。     

变压器油色谱数据异常的分析与处理

介绍了变压器油色谱数据异常的分析与处理情况。     

110kV变压器铜粒子含量超标的分析处理

变压器现场常规预试项目有绕组直流电阻、绕组绝缘电阻、介损、油耐压、泄漏电流。而其他试验数据在现场无法测量,比如油色谱、油介损等要到试验室才能做出来。如何结合现场测得的试验数据,尽快地分析判断变压器的健康状况,已成为变压器亟待研究的问题。     

基于策略梯度和生成式对抗网络的变压器油色谱案例扩充方法

油色谱数据的缺乏和不均衡会导致训练过拟合、模型缺乏代表性、测试集效果不理想等问题,从而难以对变压器的状态进行准确评价。针对该问题,将强化学习中的策略梯度算法引入生成式对抗网络GAN(Generative Adversarial Networks),提出了一种基于策略梯度和GAN的变压器油色谱案例生成方法。仿真结果表明,与传统的样本扩充算法相比,利用所提方法合成的样本质量较高。对包含9种故障状态共700组样本的变压器油色谱数据利用所提方法进行油色谱故障样本扩充,利用基于BP神经网络模型的变压器故障分类模型对将扩充后样本作为训练集训练得到的神经网络模型和仅用真实数据作为训练集训练得到的神经网络模型进行了对比,结果表明利用扩充的样本后,变压器故障分类准确率得到了提高。变压器故障诊断实例表明利用所提方法得到的结果与实际情况相符。     

一台220kV变压器油色谱异常的分析及处理

一台220kV变压器出现油色谱数据严重超标后。采用油色谱分析方法对变压器故障及原因进行了分析,结合变压器结构以及电气试验和红外热像监测准确判断了故障点．进行了相应处理。     

浅谈一起500kV主变乙炔超标原因分析及处理

1引言变压器是电力系统中的重要电气设备之一,变压器的安全运行对电力系统的稳定运行起着重大作用。变压器油色谱数据中乙炔含量是考核变压器能否安全运行的重要数据之一。根据DLT722-2014《变压器油中溶解气体分析和判断导则》规定,运行中的500kV变压器油中乙炔气体含量注意值为1μL/L。当变压器油中乙炔含量超过注意值时,应立即进行原因分析和处理,避免运行事故的发生。