变压器油中溶解气体含量突增故障诊断探讨

从分析变压器油中溶解气体的主要来源入手,介绍了变压器故障诊断中的油色谱分析法,在此基础上通过两则实例,对变压器油中溶解气体含量突增故障诊断进行了探讨,期望能对提升变压器运行的稳定性有所帮助。     

变压器油中溶解气体在线监测研究

本文分析了多传感器数据融合的数据处理算法,并用于变压器油中溶解气体浓度的在线数据采集和监测中。设计出变压器油中溶解气体在线监测装置的硬件电路及软件设计。结合具体实验测试和验证,结果表明该装置与传统变压器油中溶解气体浓度的色谱分析法(DGA法)相比,提高了数据监测和处理的实时性、可靠性及精确性。     

变压器油中溶解气体色谱分析与诊断

变压器油中溶解气体色谱分析法,能及早发现设备内部存在的潜伏性故障,是监督与保障设备安全运行的重要手段。要做出正确的判断,在技术上要做到：正确地进行样品的采集、分析与计算;根据结果进行综合分析与诊断,准确判断设备故障;针对故障性质,提出处理意见。     

变压器油中溶解气体在线监测系统设计

针对变压器油中溶解气体在线监测系统进行研究与设计,分析了系统的组成及工作原理并且介绍了油气分离和色谱分析2个关键技术.油气分离部分采用全自动真空脱气装置,色谱分析重点介绍了谱峰识别的软件实现.结果表明:该系统能准确及时地进行现场分析,科学实施变压器的故障诊断.     

变压器油中溶解气体特性分析与故障判断

为保证变压器安全运行,监视和分析变压器油中溶解的气体含量和组份是其中一种最有效措施。文中根据变压器油中溶解的气体含量和组份特性,结合设备运行检修历史、电气试验等工程实例,对故障诊断和注意事项进行了阐述讨论,论述其对监视变压器安全运行的重要性。     

基于Bagging改进算法变压器油中气体故障诊断研究

针对变压器故障征兆与故障类型间映射关系的不确定性及模糊性问题,以变压器油中溶解气体数据作为变压器故障类型的判断依据,利用Bagging算法把弱分类器变为强分类器的特点,提出了Bagging的改进算法,并对该算法的性能进行了测试,测试结果表明该方法具有较好的分类精度。将Bagging改进算法应用到变压器油中气体故障诊断中,仿真实验结果表明,基于Bagging的改进算法优于boost集成算法及BP神经网络和支持向量机等最新方法。该方法精度达到90.67%。     

基于变压器油中溶解气体的故障在线监测

随着电网建设的推进,各级调度中心要求更多的信息,以便及时掌握电网及变电站的运行情况,提高变电站的可控性。电力变压器作为电力系统中最重要的电气设备之一,维护其正常运行是整个系统可靠供电的基本保证。文中主要分析了变压器油中气体在线监测的优点。     

变压器油中溶解气体在线监测及诊断技术

针对变压器故障及其诊断处理的应用现状,分析了变压器内部气体产生情况,进而提出基于Borda模型的多种比值法组合诊断系统以及基于光纤光栅气体传感器的变压器油中气体在线监测方法,为应用研究提供参考。     

一种新型变压器油中溶解气体在线监测仪的研究

研究提出了一种基于固体氧化物燃料电池(SOFC)技术的微量可燃气体检测新方法,该方法只需要一种载气就能够完成变压器油中溶解气体的检测.利用从四大守恒定律出发建立的管式SOFC数学模型,得到了可燃气体含量与SOFC输出电压的关系,进而通过优化参数并结合色谱分析技术设计了一套变压器油中气体在线监测仪.该测量仪以嵌入式PC104为核心,具有油中气体含量的实时LCD显示,并通过与上位机的串行通信实现气体含量数据的后台存储.实验与现场投运的结果表明该技术满足电力变压器在线监测与故障诊断的需求,具有线性度好、精度高、方便、清洁和自动化程度高等优点.     

基于溶解气体的电力变压器内部故障诊断方法

介绍了运用气相色谱技术检测变压器油中的溶解气体,以及用其来诊断电力变压器内部故障的几种方法,并总结了在实际应用中的注意事项。     

运用光声光谱技术的变压器油中溶解气体检测研究

根据我们国家目前城市变压器运行情况,对光声光谱技术在变压器油中溶解气体检测的应用进行了研究,对试验的机理和数据惯性进行了探索论证。建立了光声光谱法的试验系统模型,并确定了采用的光声腔和光源,研究了氢气组分的检测方法。对不同组分含量的气体进行了试验,并与气体色谱法试验获得的结果进行了对比,认为光声光谱法用于变压器油中气体检测是可行的。     

油中溶解气体分离系统的研究

基于目前在线监测技术的发展,针对变压器油气分离现状,为了提高色谱在线监测系统的可靠性,研制出一种油气分离系统.该系统主要包括真空脱气和自动进样系统,涉及到温度控制和电磁阀控制,研究发现:该系统主要通过油缸、气缸,然后借助搅拌电机实现油气分离,在20 min内脱气率已经达到97.3％.试验表明:该系统能够快速实现真空脱气,对色谱在线监测技术具有很好的辅助作用.     

变压器油中溶解气体在线监测校验用压力平衡系统设计

变压器油中溶解气体在线监测装置是实现变压器内部绝缘油状态实时监测的核心设备,随着电力系统的发展,该类型设备在系统中得到了广泛应用,同时对于该类型设备的入网以及日常维护校验工作也提出了更高的要求。针对变压器油中溶解气体在线监测装置校验过程中使用的活塞式油泵与装置连接后的压力平衡问题,设计研制了一套应用于这一校验过程的压力平衡系统,实现了设备比对校验过程中标准油样的压力自动平衡与调节,通过应用验证,该系统可以提高比对校验工作的自动化程度,从而有效减轻比对校验试验人员的工作强度,提升了该类设备的比对校验的工作效率。     

基于互信息变量选择的变压器油中溶解气体浓度预测

针对变压器油中溶解气体浓度预测中存在的输入变量选择结果受噪声影响的问题,提出了改进的互信息变量选择和支持向量回归机的油中溶解气体浓度预测方法.首先,对油中溶解气体各变量进行相空间重构,利用独立成分分析方法进行信噪分离;然后,提出改进的标准化互信息方法进行输入变量选择,以降低噪声对互信息变量选择的影响;最后,采用支持向量回归机作为预测器对变压器油中溶解气体浓度进行预测.实验结果表明,改进的标准化互信息的输入变量选择结果吻合油劣化热动力学研究结果,具有较优的预测精度和泛化能力.     

基于光声光谱法的变压器油中溶解气体在线检测技术

油中溶解气体对变压器早期潜伏性故障的诊断具有重要作用。为了实时监测变压器油中多组分故障特征气体,研制了基于光声光谱法的单光声池多组分气体分析仪。通过对光源发生装置、免污染差分式光声池、高灵敏度声电转换器、滤光器和相敏检波电路设计,实现了单光路多组分气体的分时检测。实验结果表明,设备整体参数满足电力行业标准DL/T 1498.2-2016中变压器油中溶解气体在线监测装置对各种待测气体的最小检测限要求,能够准确可靠检测出变压器运行过程中因放电和过热产生的CO、CO₂、CH₄、C₂H₄、C₂H₆、C₂H₂等气体浓度,进而减少故障误判率。     

变压器油及相关故障诊断技术分析

介绍了变压器油中金属区别性光谱解析、利用油中溶解气体现象进行分析、利用气象色谱中CO与CO₂研究油中溶解气体与绝缘材料老化问题、利用人工神经系统对变压器油的气体成分进行分析、实时在线监测与相应诊断方法等变压器油相关故障诊断的传统和新兴技术,以供相关人士参考。     

变压器油中溶解气体光声光谱检测交叉干扰抑制方法研究北大核心CSCD

基于光声光谱技术对变压器油中溶解气体类型与含量进行在线监测,有利于发现设备的潜伏性故障,然而多组分气体之间的交叉干扰会造成检测精度的降低。文中搭建了多组分气体标定试验平台,对多组分气体的交叉干扰系数进行了标定计算,并提出了一种交叉干扰标定算法以消除交叉干扰并提高检测的精度。将该标定算法应用于制备的3种浓度变压器油气样本光声光谱检测试验,结果表明:通过所提出的多组分气体交叉干扰标定算法,使变压器油中CO、CO_(2)、CH_(4)、C_(2)H_(2)、C_(2)H_(6)的光声光谱测量误差均达到了测量标准中的A级测量误差要求;C_(2)H_(4)在中、高浓度下,其测量结果满足A级误差要求,在低浓度下满足B级误差要求。另外,试验也表明:待测气体中的水含量越低,光声光谱测量曲线与标准曲线之间的相位差越大,对检测精度的影响越大。     

基于改进LS-SVM的变压器油中气体浓度预测

目前变压器油中气体浓度预测普遍采用灰色模型,但灰色模型的使用存在一定局限性.为提高预测的精度和可靠性,应用改进的最小二乘支持向量机的鲁棒性及稀疏性理论建立了同时预测变压器油中氢气的浓度预测模型.该模型既综合考虑了气体之间的相互影响,又充分发挥了LS-SVM解决有限样本问题的优势,具有较高的预测精度和泛化能力.并且通过实例分析验证了该模型的有效性.     

油中溶解C2H4气体的光声探测

光声光谱气体分析技术灵敏度高,不消耗被测气体,克服了传统的变压器检测的气相色谱分析方法的缺点。文中采用了光声光谱法对C2H4气体进行探测,论述了光声信号的产生原理,用CO2激光器作光源对C2H4气体浓度进行了测量,证实了该技术在油中溶解气体浓度测量中的实用价值。