电力变压器在线检测方法研究

在现代电力设备的运行和维护中,电力变压器不仅属于电力系统中最重要的和最昂贵的设备之列,而且是故障多发设备。这就要求能实现变压器在线检测。本文介绍了传统变压器检测维护的缺陷,重点探讨了电力变压器的检测原理和方法。     

不同联接组的三相变压器状态在线检测方法研究

本文在以前介绍的在线检测三相变压器空载损耗、负载损耗的方法基础上,针对不同联接组以及带N线的三相电力变压器给出了相应的算法.实现了D/y,D/y0,D/d以及Y0/d联接组三相电力变压器空载损耗、负载损耗的在线检测,完善了变压器这些运行状态参量的在线检测方法体系,这种测量方法是通过对变压器原副方电压电流实时量的运算来实现的.     

电力变压器局部放电检测方法研究

从电测法和非电测法2方面对电力变压器局部放电的脉冲电流法、超高频UHF检测法、超声波检测法、气相色谱检测法、光测法、红外热像法等检测技术方法的工作原理、实用性等进行了详细分析研究.     

电力变压器损耗的在线测试

介绍了电力变压器损耗测试的目的意义及测试方法。首先介绍了单相变压器空载损耗负载损耗在线测试的原理及算法,然后将其推广到运行中常用的三相电力变压器。     

变压器突发性故障在线检测识别技术

不同于以往文献侧重于变压器潜伏性故障的监测、诊断方法,而是运用先进的DSP技术采集、处理、记录变压器突发性故障信号.同时介绍了在线测量变压器空载损耗、短路损耗的方法,这一方法具有检测精度高的优点,同时也具有在线监测变压器突发性故障和潜在故障的功能.     

变压器局部放电超高频在线检测

变压器安全运行对电厂至关重要,对其局部放电在线检测一直是研究的重点。超高频检测法具有强抗电磁干扰能力、频带高、高灵敏度等优点,目前已经广泛被应用。文中重点介绍了变压器局部放电超高频在线检测的原理、超高频局部放电检测系统的构成及各环节的功能,通过举例,从不同角度分析了在线检测信号放电。     

变压器在线监控与故障诊断系统研究

首先,本文对在线监控与故障诊断系统在整体上加以分析,然后对其数据采集终端进行说明介绍,包括GPRS通信模块、故障诊断模块、状态监控模块以及数据管理子系统这四个关键部分;接下来,又对监控终端加以简要论述,指出了在线监控与诊断系统的优越性。     

变压器故障气体在线监测技术的应用及发展探析

变压器故障气体在线监测装置逐步在各电厂、变电站得到广泛应用,介绍了HYDRAN201i故障气体存线监测装置在靖海电厂应用中的技术特点及注意事项,并有针对性地提出了在线监测装置的改进意见及发展方向。     

电力变压器局部放电检测技术研究

针对电力变压器局部放电检测系统的应用现状进行了分析,总结了当前的局放检测方法,并对电力变压器局放检测技术的发展趋势进行了探讨。     

消毒剂中二氧化氯含量的两种测定方法的比较

介绍了两种二氧化氯分析方法——五步碘量法和丙二酸法及其原理，探讨了影响测定结果原因并提出了避免干扰的建议。     

光纤光栅变压器绕组温度在线监测技术

对电力变压器的绕组温度在线监测进行了研究与探讨,利用光纤光栅设计了温度传感器,基于体积相光栅和嵌入式微控制器STM32构建了变压器绕组温度在线监测系统.该系统具有测温精度高、易于组成传感器网路等特点.在试验中,引入二等标准水银温度计与构建的温度监测系统进行对比.试验结果表明,温度监测系统的温度测量具有良好的准确性和稳定性.传感器温度响应灵敏度为10.2 pm/C,系统稳定性优于0.1℃,为电力变压器的温度实时监测提供了一种新的可靠手段.     

电力变压器绕组变形检测技术研究

目前常用于电力变压器内部绕组变形检测方法是将内部绕组的频率响应曲线与参考响应特征曲线进行对比。本文针对参考特征曲线的缺失将影响频率响应技术的可行性的问题,提出一种对相同绕组不同连接方式的频率响应曲线差异进行分析实现对电力变压器内部绕组变形检测的技术。通过模拟实验和仿真验证表明,通过不同连接方式的绕组频率响应曲线之间的差异能够有效显示检测高压绕组和低压绕组之间轴向位移和低压绕组径向变形。     

基于数字孪生的电网变压器故障诊断方法

为减少电网安全隐患,保障用户正常用电,提出基于数字孪生的电网变压器故障诊断方法。 利用传感器设备,结合全要素实体基本信息,模拟变压器运行状态,在虚拟空间内建立数字孪生体,包括几何、物理、规则和行为 4 个模型。 在该孪生体中,利用正交全局与局部保持嵌入算法将初始故障特征集合变换到高维核空间内,计算映射矩阵,获得映射向量最大特征值,提取低维敏感特征;结合提取的故障特征,在规则模型中采用概率神经网络算法,建立概率密度函数,使用差分进化方法,确立初始种群,经过反复的变异、交叉操作,丰富种群多样性,确定最佳平滑因子,当达到最佳迭代次数时,输出最佳诊断结果。 仿真实验表明,所提算法能够有效区分不同故障特征,减少诊断时间,可获得更加精确的诊断结果。     

基于神经网络的变压器在线状态监测

针对油浸式变压器的状态可以由油中气体含量判断的特征,利用人工神经网络状态识别的方法,建立了与之相适应的人工神经网络状态识别模型,该模型可以在线监测变压器的运行状态.     

一种在线微机械微波功率传感器的研究

介绍了一种在线微机械微波功率传感器的结构,该传感器用来连续监测来自于MMIC放大器或多级微波放大器各级之间的微波功率,它由功率取用、功率放大和功率测量三部分构成,分别用微带线定向耦合器、微波功率放大器和间接加热终端式微机械微波功率传感器实现.微波功率传感器通过嵌入到微波和毫米波单片集成电路中,实现微波功率的在线监测.     

一种新的电力变压器效率评价方法

针对电力变压器招标时传统效率评价方法未区分空载损耗及负载损耗权重的问题,提出了一种新的评价方法,即规定电力变压器的总损耗,采用简化PEI来评价电力变压器的效率.新的效率评价方法基于IEC60076-20中的PEI,并综合考虑到工程应用计算方法应具备简洁性,对PEI进行了合理简化.通过对具体案例的对比分析可知,新的效率评...     

基于模糊神经网络的电力变压器绝缘状态预测方法

针对绝缘状态预测前未能解调变压器的差分频谱,存在绝缘电阻拟合误差大、绝缘子检测精度低和预测时间长等问题,提出基于模糊神经网络的电力变压器绝缘状态预测方法。基于变压器原理,对微分谱线进行解调处理,分析变压器特征量,构建模糊神经网络,引入鸡群优化算法改进模糊神经网络,将获取的变压器特征量输入优化后的模糊神经网络中,完成电力变压器绝缘状态的动态预测。实验结果表明,运用该方法进行绝缘状态预测时,绝缘电阻拟合误差小、绝缘子检测正确率高,以及预测时间短。     

自适应因子神经网络的变压器故障诊断研究

电力变压器是是电力系统的核心设备。为预防并降低电力变压器发生故障概率,设计了小波神经网络对电力变压器进行故障诊断。为提高迭代计算速度及计算精度,提出一种基于自适应修正因子的模型优化方法,通过自适应修正因子可以忽略模型中的局部极值,进而消除微小变化特性,排除杂波干扰。基于自适应修正因子设计变压器故障诊断小波神经网络模型训练方法,从而提高迭代计算效率及精度。通过与传统的神经网络模型及粒子群小波神经网络的故障分析结果及误差对比分析,验证所设计的电力变压器故障诊断模型具有较高的可用性。研究结果为电力变压器故障诊断分析提供理论基础。