振动法用于在线监测电力变压器绕组及铁心状况的可行性研究

本文提出利用在线测量器身振动监测电力变压器铁心及绕组状况的方法 ;分析讨论了如何从器身振动信号中提取铁心及绕组的振动信号。根据参考文献以及实测得到的变压器器身振动信号频谱图 ,研究了铁心及绕组振动信号的基本特征 ;最后论证了利用振动法在线监测电力变压器比噪声法具有更高的可行性     

基于振动模型的变压器绕组变形特性研究

研究变压器绕组变形下的振动特性。介绍了目前常用的变压器绕组变形检测技术,对振动法检测技术的研究现状、存在问题进行了总结。通过分析变压器铁心和绕组的振动机理,建立了绕组的振动模型,对不同预紧力影响下的绕组振动进行了计算。计算结果表明绕组预紧力减小将导致绕组松动、绕组刚度减小以及振幅增大。通过检测由绕组或铁心引起的振动,可以判断绕组或铁心的松动情况。计算结果可为振动检测系统的设计和振动图谱的分析提供参考。     

基于振动信号的变压器铁心与绕组故障区分方法

针对变压器铁心、绕组由于机械结构相连,铁心故障与绕组故障区分困难的问题,提出采用基于振动信号的变压器铁心与绕组故障的区分方法,通过对比分析铁磁材料磁致伸缩和绝缘垫块弹性形变的非线性特性差异,结合实验分别获取变压器铁心、绕组振动信号,在频域研究了变压器铁心、绕组振动信号的非线性特性,通过分析不同条件下振动信号高次谐波能量占比,提出采用振动信号基频与高次谐波幅值的变化规律来区分铁心故障和绕组故障.研究表明,变压器运行中振动信号基频分量由铁心和绕组振动共同决定,高次谐波分量主要来源于铁心振动.当变压器绕组故障时,仅振动信号基频幅值发生突增;铁心故障时基频和高次谐波分量幅值均发生突增,可以有效区分铁心和绕组故障.     

变压器绕组及铁心振动监测方法研究

变压器油箱表面的振动主要是由变压器绕组及铁心振动引起的,通过测量油箱表面的振动信号可以反映绕组及铁心的振动情况,从而判断其绝缘状况.根据变压器的结构,通过理论分析和试验研究了变压器绕组及铁心振动信号的特点,探索出了一些能判断绕组和铁心压紧状态的方法,同时提出了在非空载条件下提取铁心振动信号的方法,解决了绕组发生轻微变形时难以测量的问题.     

用振动信号分析法监测变压器绕组状况

振动法是诊断变压器运行中潜伏故障的一种有效手段 ,能检测出故障绕组及铁心的状况。为此 ,论述了绕组正常状态及异常时变压器绕组的振动信号特征 ,提出了一种测量变压器绕组振动信号及由振动信号判断绕组状况的方法     

基于振动特征的变压器绕组与铁心故障诊断方法

<正>变压器运行状态与变压器油箱表面振动特征密切相关。应用变压器绕组与铁心信号分离技术,提出一种基于振动特征的变压器绕组与铁心故障诊断方法。通过计算变压器绕组与铁心实时振动信号与原始振动信号相关系数与幅值系数。实现对变压器运行状态的实时监测。试验结果显示,该方法能对绕组及铁心的运行状况作出有效判断,为变压器运行故障诊断提供重要理论依据。     

电力变压器铁心振动特性分析

作为电力变压器的主要部件,变压器铁心的振动信号主要与铁心紧固状况、绝缘程度密切相关,具有较强的非线性非平稳特性。本文以电力变压器铁心为研究对象,将希尔伯特黄变换(HHT)时频分析方法引入变压器铁心非线性振动信号分析领域,并结合传统频谱分析法对六种不同型号的电力变压器铁心振动信号进行了分析及实验研究,从时域、频域及时-频域等几个角度分析了铁心本体振动特性、油箱表面空载时振动特性及负载时绕组振动对铁心振动的影响。该研究分析结果为电力变压器的状态检测与故障诊断提供了一个良好的基础。     

基于振动信号分形维数的变压器松动诊断方法

基于变压器松动前后振动信号非线性特性的改变,提出采用振动信号时域波形的分形维数作为铁心、绕组松动诊断特征量。文中探讨了分形维数应用于变压器振动信号分析的可行性,根据分形理论,针对变压器振动模拟信号与实测信号分别进行了分形盒维数计算。结果表明,正常状态下不同变压器绕组振动信号分形盒维数集中于1.19,不同变压器铁心振动信号分形盒维数不同,但对于同一台变压器,其铁心振动信号分形盒维数具有稳定值。变压器松动故障后,铁心和绕组振动信号的分形维数均明显增大,分形维数能准确反映变压器正常与松动状态。     

基于光纤测振系统的变压器绕组与铁心耦合振动特性研究

变压器绕组和铁心的振动决定了油箱振动和变压器整体的声辐射水平。以往研究忽略了因结构连接而引起的铁心和绕组之间的耦合振动,简单地认为铁心和绕组的振动相互独立、互不影响,因而所得结论并不能真实反映变压器内部的实际振动情况。为了全面了解油浸式变压器铁心和绕组的耦合振动特性,文中建立了基于光纤振动加速度传感器的试验平台,对一台三相50 kVA变压器进行了试验研究,获得了内部结构(绕组和夹件)在空载、负载和变负载条件下的振动特性。研究结果表明,变压器空载时,铁心振动向绕组传递引起绕组多频振动,绕组振动幅值大于夹件振动幅值;绕组在洛伦兹力作用下的振动幅值高于铁心夹件,表明绕组振动向铁心传递的能力较弱;内部振动的高频谐波取决于铁心磁通密度,具体表现为振幅随励磁谐波电流幅值的减小而减小。     

变压器直流偏磁下异常电流表征振动特性研究

针对变压器遭受到直流扰动时的铁心振动问题,建立单相双绕组变压器与三相三柱式Yd变压器的直流扰动振动模型。基于电磁耦合原理辨识绕组电流;构建振动谐响应模型研究振动特性,对不同直流扰动时的变压器电磁特性进行仿真计算;分析在直流影响下绕组异常电流和铁心振动加速度的变化特性,并总结其规律。搭建变压器交直流混杂动模实验平台,分别对绕组电流和铁心振动信号进行辨识和采集,并与仿真结果进行对比,证明了该文方法的正确性和有效性。     

电缆故障测试数据的误差分析与修正

对于电缆故障测试数据的误差分析绝大多数都采用代替法,经常出现精度不够,错误判断故障类型的情况,针对此类情况现介绍一种实验法来对测试数据进行分析,这种方法基于实验数据,而且实验结果表明这种方法的精度更高,修正更加准确,同时加入了粗大误差剔除的方法,使处理后的数据更加可靠,从而大大减少了因为故障判断失误带来的不必要的损失。     

综合负荷建模的故障录波数据预处理方法

总体测辨法是综合负荷建模的主要方法,但仍面临着实测数据来源少的难题,把电力故障录波数据应用于总体测辨法负荷建模将具有重要的现实工程意义.针对目前基于IEEE COMTRADE标准的故障录波数据文件难以直接应用于总体测辨法建模的现状,提出了一套对COMTRADE标准数据源文件进行预处理的方法.此方法由四个子模块组成,对源...     

BP神经网络和SVD算法联合的地震数据去噪方法

传统的地震数据去噪方法,由于过多依赖数据的先验信息而使得去噪效果不佳。为了更有效地压制地震数据噪声,结合BP网络和奇异值分解(SVD)算法的各自特点,提出了联合去噪方法。该方法分别对BP网络的拓扑结构和实验方案的选取进行了深入探讨,最终确定实验方法为:首先将含噪地震数据经过BP网络分离,然后将输出的噪声经过SVD算法重构,得到联合算法输出的噪声,最后将含噪地震数据与输出噪声相减,即可得去噪后数据。叠前和叠后地震数据实验均表明该方法的可行性与有效性。通过与传统去噪算法对比,该方法去噪后的均方误差更低,信噪比更高,表明其对实际地震数据去噪效果更佳。     

基于生成对抗和双重语义感知的配电网量测数据缺失重构

传统的数据缺失重构技术大多依赖数理统计方法和先验知识结合机理分析构建数学模型,但是配电网量测数据具有高维、时变、非线性特征,复杂度高、表征难度大,难以保证高精度重构。文中提出一种利用无监督生成对抗训练方式自主提取数据特征并结合双重语义感知重构约束实现数据缺失重构的方法。其中,基于二维卷积的重构模型和量测数据二维灰度图像化训练增强了模型泛化能力和稳定性。该方法无需先验知识的分布假设与显式物理建模,在保证数据特征提取最大化的同时,有效提高了重构数据的精确性。最后,利用实测数据验证了该方法在重构缺失数据上的有效性。     

一种电能质量异常数据剔除的有效方法

海量的电能质量数据常存在异常数据,会干扰电能质量数据分析,甚至带来错误的分析结果。为此,提出一种新的电能质量异常数据剔除方法,用于电能质量在线监测数据及测试数据中的异常数据发现。对于电能质量稳态数据,首先是根据各指标的业务取值范围对数据进行初判,找出整体异常数据,分析其数据曲线的斜率变化率,滤除曲线的异常点;其次是根据各数据之间的业务关系对数据进行相互校验,完成电能质量稳态数据的异常剔除。对于电能质量扰动波形数据,采用基于S变换的方法对待筛选数据和异常模板库进行对比,与异常模板库中信号相近的扰动波形,认为是异常数据,从而完成电能质量扰动波形数据的异常剔除。该方法已用于某省级电能质量监测系统中,实践证明该方法有效、可行。     

一种实时在线的用户电量数据修正方法

为提高系统数据库储存的用户日电量数据的准确性和质量,提出一种实时在线的用户电量数据修正方法。该方法结合改进外推法和基于最小二乘法的二次修正,实时在线修正电量数据并储存到数据库。首先,通过提取当前日期的相似日电量数据计得电量数据的纵向变化和对应的权重因子;然后结合当前电量数据的横向变化,进行电量数据的修正;同时采集到正确数据时利用最小二乘法对符合二次修正原则的数据进行二次修正;最后将电量数据及其对应的标识位储存于数据库。文中采用武汉某地区居民用户的日电量数据检验方法的有效性,结果表明该方法在一定程度上提高了电量数据的质量。     

基于ControlLogix的数据自备份及恢复的实现

在ControlLogix环境下,常规的数据备份及恢复在实际应用中会产生诸多问题。针对这些问题的产生原因进行分析,在此基础上提出一种新的数据备份及恢复方法。对工作原理进行描述并通过编程对其进行实现。通过实际测试和运行验证了新方法有效地弥补了常规数据备份及恢复操作产生的不足。     

大坝监测数据分析中信息扩散估计的应用

首先介绍信息扩散估计的理论和方法,然后对受到粗差污染的大坝观测数据,应用信息扩散估计方法进行线性模型的参数估计.应用示例表明,信息扩散估计与传统的最小二乘法相比具有较好的抗差性,应用于大坝观测数据的分析,具有一定的实用性和合理性.     

基于时间序列的用电数据趋势分析

用电数据分析在电力行业有着广泛的应用前景,通过对用电数据进行大数据挖掘,结合相似用户的普遍用电特征,来分析用电数据的趋势,研究基于时间序列的用电数据趋势分析方法,并建立了可回溯的动态窗口分析模型,从用电数据趋势变化的角度出发,揭示用电趋势变化的规律,并利用实际的用电数据对算法进行了验证。     

多变电站故障录波数据同步自动化方法与实现

在目前电力系统故障录波器联网系统中,一些采用脉冲对时方式的录波器常常对时不准,事故分析人员难以把反映同一次故障的多个故障录波数据进行关联和同步,给故障综合分析带来困难。基于此,通过软件的方法检测各变电站故障录波器时钟之间的差异,并用测量的时间差进行多变电站故障录波数据自动关联。提出了不依赖线路参数的多变电站故障录波数据同步方法,对相互关联的数据进行自动同步。通过软件将该方法应用于故障录波器联网系统,在实际的故障分析中发挥了重要作用。