用傅里叶红外变换实现在线溶解气体分析的研究

介绍了傅里叶红外变换（FTIR）技术在变压器油中溶解气体分析在线监测仪的应用，给出了油气分离室和气体检测池合二为一的设计方案。讨论了免标定和免维护在线监测仪的可行性。     

变压器油中溶解气体集中式在线监测系统应用研究

针对变压器油中溶解气体在线监测装置的应用现状,介绍了广西电网公司变压器油中溶解气体集中式在线监测系统的网络结构和软件平台的功能特点,对变压器油中溶解气体在线监测技术的推广应用具有一定的参考价值。     

变压器绝缘故障在线监测技术

分析了变压器油中溶解气体在线监测技术原理,提出以渗透气体膜、多气体传感器检测油中多种气体为特征的变压器六种溶解气体在线监测方法。通过对内江大洲坝变电站的主变压器上实施变压器油中六种溶解气体在线监测的具体应用分析,整体装置运行稳定,数据可靠,具备在线监测的能力,并有效发现潜伏性故障,可以作为变压器状态检修的依据。     

油中溶解气体在线监测装置数据准确性评估方法的研究

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,油中溶解气体在线监测装置可以监测油中溶解故障特征气体浓度及变化趋势,分析油中溶解气体在线监测装置数据准确的必要性,提出装置数据准确性的评估分析方法,为掌握装置运行情况提供参考。     

变压器分接开关油中溶解气体的在线监测

对变压器分接开关实施油中溶解气体的在线监测,有助于正确判断分接开关的故障状态和发展趋势,降低分接开关的维护成本,并提高变压器运行的安全性和可靠性。介绍油中溶解气体在线监测的特点,从取气法、检测器及监测对象三方面总结了国内外油中溶解气体在线监测技术的发展动向及应用实例,以期为日后实施变压器分接开关油中溶解气体的在线监测提供理论依据和参考。     

变压器油中溶解气体在线监测装置技术要求与检验方法研究

为规范变压器油中溶解气体在线监测装置的设计、生产和检验,统一技术标准,促进变压器油中溶解气体在线监测技术的应用,提高电网的运行可靠性,对变压器油中溶解气体在线监测装置的技术条件进行研究是十分必要的。介绍了油中溶解气体在线监测装置的结构和原理,提出了对其硬件、功能、关键技术指标等技术条件的规范要求,提出了一种对测量误差进行检验的方法以及合格判据,并给出了检验过程。     

TAM-VI变压器油中溶解气体色谱在线监测系统探讨

在线监测变压器油中溶解气体,实时捕捉变压器油运行状态信息已成为国内外确保变压器安全运行可靠手段。传统气相色谱法检测油中溶解气体存在分析环节多、操作频繁、试验周期长、误差大等弊病。随着油气在线监测技术的日臻成熟,安装油气在线监测装置,对反映变压器内部油及固体绝缘故障的重要特征气体H2、CO及小分子烃类气体等进行在线监测,可有效保障变压器的安全可靠运行。     

低温环境对变压器油中溶解气体在线监测装置的影响分析

为解决变压器油中溶解气体在线监测装置在低温环境长期运行时存在的误报率高、故障频发、维护工作繁重等问题,开展变压器油中溶解气体在线监测装置在低温条件下长期运行的常见故障分析,总结低温环境对监测装置的电子器件、材料等方面的影响,提出低温条件下变压器油中溶解气体在线监测装置的改进建议.     

变压器油中溶解气体在线监测系统的应用

详细介绍了变压器油中溶解气体在线监测系统的总体结构以及软件开发思路.现场运行结果表明,变压器油中溶解气体在线监测系统的运行是可靠的.     

变压器油中溶解气体在线监测系统的应用与管理

介绍在线色谱与其他油中溶解气体在线监测技术的优缺点,总结现有油中溶解气体在线监测产品的使用情况以及相关新产品的研发状况,提出对变压器油中溶解气体在线监测装置进行统一管理以及选择性安装的原则。     

主变压器绝缘油在线监测系统的应用

变压器绝缘状况的优劣是电力系统安全运行的关键因素之一。常规的实验室油色谱分析法存在一些不足之处,提出了变压器油中溶解气体色谱分析的在线监测方法,该方法具有很强的时效性。阐述了色谱分析在线监测装置的必要性和该装置的作用,以及基本技术要求和评价方法,指出具有多功能的油中溶解气体在线监测及智能诊断装置最终将取代常规的离线油中气体色谱分析。     

主变压器绝缘油在线监测系统的应用

变压器绝缘状况的优劣是电力系统安全运行的关键因素之一。常规的实验室油色谱分析法存在一些不足之处,提出了变压器油中溶解气体色谱分析的在线监测方法,该方法具有很强的时效性。阐述了色谱分析在线监测装置的必要性和该装置的作用,以及基本技术要求和评价方法,指出具有多功能的油中溶解气体在线监测及智能诊断装置最终将取代常规的离线油中气体色谱分析。     

变压器油光谱远程在线分析系统

与油中溶解气体的气相色谱分析、物理化学传感等检测方法相比,利用光谱法对于变压器油中溶解气体的检测具备非接触式、抗电磁干扰能力强、免标定等优点,未来的应用前景被工业界和学术界看好。针对传统变压器油色谱分析存在误差大、流程步骤繁琐、检测周期较长等缺点,提出一种基于光声光谱检测法的新型变压器油中溶解气体在线检测方法,研制出一套基于新型检测方法的在线检测分析系统,并成功应用于某市220 kV变压器中,对比其历史检测数据,验证了该检测方法的有效性和所研制的在线检测系统的稳定性。     

依托Hadoop架构的海量变压器实时监测与存储方案构建

随着智能电网的建设以及电力变压器在线监测技术的成熟,电力变压器在线监测数据呈现出体量大、类型多等特点。使用传统存储技术存储变压器在线监测数据,已不能满足实时、快速的需求。为此,设计基于Hadoop集群的变压器在线监测数据存储方案。该方案利用HBase(分布式列式数据库)具有快速实时读写数据的优势,将变压器在线监测系统采集的海量数据实时快速地存储。为能自动快速实时收集数据和避免因数据流过大造成系统崩溃,分别采用Flume(日志收集工具)和Kafka(分布式流处理平台)收集和缓存数据。以电力变压器在线监测的油色谱数据为例,验证了所提存储方案的可行性和有效性。     

Analysis of power transformer dissolved gas data using the self-organizing map

Incipient faults in power transformers can degrade the oil and cellulose insulation, leading to the formation of dissolved gases. Even though established approaches that relate these dissolved gas information to the condition of power transformers are already developed, it is discussed in this paper that they still contain some limitations. In view of that, this paper introduces an alternative approach for the analysis of dissolved gas data, which can produce more convincing interpretation and fault diagnosis. The proposed approach, which is based on the data mining methodology and the self-organizing map, has been compared and validated using conventional interpretation schemes and real fault-cases, thereby proven to be capable of enhancing the condition monitoring of power transformers.     

变电站在线监测技术的应用研究

通过对变电站的在线监测方法进行分析,简要介绍了针对变压器、断路器、避雷器、电缆、绝缘子等设备常用的在线监测方法,指出各种方法的优缺点以及发展趋势,从而揭示了目前变电站在线监测方法的研究重点。     

基于光声光谱法的变压器在线监测技术研究

针对现有电力变压器油中的溶解气体浓度低和复杂的外部干扰信号等问题,监测系统在小信号测量和提取方面存在很大的困难。文中基于光声光谱法原理,提出一种对变压器油中气体进行在线监测的技术方案。通过实验,分析和比较了不同电压、不同时间的变压器油中溶解气体数据,确定故障类型。实验结果表明,光声光谱法可以快速检测出变压器油中溶解的故障气体。该研究为我国电力变压器在线监测技术的发展提供参考和借鉴。     

基于SOFM神经网络的变压器油中溶解气体的故障分析

油浸的电力变压器无论在正常老化还是故障运行时都会产生低分子烃类，CO，CO2等气体，这些气体将会溶解于油中。这样人们根据油中溶解的气体种类和浓度就可以判断变压器是否有故障、以及故障的种类等信息。但是由于各种故障对应的产气情况十分复杂，至今人们还没有建立它们之间的精确关系。因此，根据变压器油中各气体的浓度以识别变压器故障的模式识别方法应运而生。文章提出了一种基于SOFM神经网络的变压器油中溶解气体的故障分析方法，并实例分析证明该方法的有效性。     

一种基于MIA的油浸式变压器放电性故障定位新方法

为解决油浸式电力变压器中低能放电、高能放电等放电性故障的定位问题,提出了基于油中金属分析(Metal In-Oil Analysis,MIA)的放电性故障定位方法。通过对变压器内部高故障概率构件进行表面处理,将潜在的故障信息源预置于构件表面,并应用示位金属(Metal for Position Indication,MPI)进行发生故障构件的确定。在此基础上,结合已有的局部放电、油中溶解气体分析等在线监测系统进行软、硬件的整合,可以实现较为完善的变压器放电性故障的诊断与定位。研究结果表明,该方法在提高放电性故障定位精度的同时,还可以降低对原有某种特定故障定位方法在精度方面的要求,并通过连续监测使运行维护人员对变压器的潜伏性故障信息有更为全面的掌握,为变压器状态检修的实现提供了新的技术支撑。