变压器油中溶解气体分析和故障诊断

变压器油中溶解气体分析技术具有操作简单快速、无需设备停电等优点,能够及时发现变压器内部的潜伏性故障,对保证电力系统安全运行具有重要意义。在分析变压器内部主要故障类型的基础上,对变压器油中溶解气体分析与故障诊断方法进行了研究,并结合实际故障案例,对该故障诊断方法的准确性加以验证。结果表明,油中溶解气体分析能够检测出多种高压试验无法发现的缺陷与潜伏性故障,并对故障类型进行初步定性,其分析结果可作为变压器状态综合评估的重要依据。     

油中溶解气体分析的变压器故障诊断新方法

为克服电气分析应用中BP网络算法遇到的困难,改进基本遗传算法并将其与BP算法相结合构成混合算法应用到基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断的小波神经网络的训练中。混合算法先利用改进后的遗传算法优化小波神经网络的4个初始值,再利用梯度下降算法训练小波神经网络。针对实际情况,对所采用的遗传算法运用实数编码,采用通过自适应调整的交叉和变异概率,使遗传算法在广泛的空间搜索,向解的方向尽快收敛。仿真结果表明,该算法有效解决了小波网络若初值设置不合理,极易进入局部极小的区域使网络振荡增大、不收敛及GA算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点。用训练过的该小波神经网络模型对456台次的变压器故障进行验证和诊断的仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,证实了该算法应用于电力变压器故障诊断的有效性。     

变压器故障诊断中溶解气体的PSO-WFCM算法研究

由于模糊聚类将故障样本等同进行模糊划分,且受初始值影响,故提出将PSO-WFCM算法用于变压器油中溶解气体的故障诊断。该算法选取油中气体作为故障特征量,利用粒子群算法得到最佳初始聚类中心,用以指导模糊聚类求取最终的聚类中心。实验结果表明,其弥补了模糊聚类的不足,还提高了变压器的诊断性能。     

变压器故障诊断中溶解气体的PSO-WFCM算法研究

由于模糊聚类将故障样本等同进行模糊划分,且受初始值影响,故提出将PSO-WFCM算法用于变压器油中溶解气体的故障诊断。该算法选取油中气体作为故障特征量,利用粒子群算法得到最佳初始聚类中心,用以指导模糊聚类求取最终的聚类中心。实验结果表明,其弥补了模糊聚类的不足,还提高了变压器的诊断性能。     

基于油中溶解气体分析与绕组变形试验的变压器出口短路故障诊断

结合故障实例,介绍了基于油中溶解气体分析与绕组变形试验的变压器出口短路故障诊断方法.     

基于油中溶解气体分析的电力变压器绝缘故障诊断方法

电力变压器是电力系统的枢纽设备,其运行可靠性直接关系到电力系统的安全与稳定,油中溶解气体分析方法作为一种有铲的充油电力设备异常监测手段,在电力系统得到广泛的应用,本文述述了基于油中溶解气体分析的电力变压器故障诊断技术的产生背景、研究现状和发展方向。     

基于油中溶解气体分析的变压器绝缘故障诊断方法的研究和发展

总结了近年来人工智能技术在基于油中溶解气体分析(DGA)的变压器绝缘故障诊断方法上的研究和发展，介绍了其中的主要方法和成果，并讨论了该领域的研究趋向。     

模糊神经网络在变压器油中溶解气体故障诊断中的应用

基于模糊隶属度和BP神经元网络,提出了将模糊神经网络应用于变压器油中溶解气体故障诊断的方法。该方法采用了由输入层、输出层、隐含层和模糊化层组成的一种四层前向模糊神经网络,并利用模糊理论预处理数据,建立了基于模糊神经网络的变压器故障诊断模型。结果表明,该方法对变压器进行故障检剥诊断是有效的。     

变压器油中溶解气体分析的实验室间比对及结果分析

本文中笔者设计了一种变压器油中溶解气体分析的实验室间比对方案,组织实施了电力行业27家油化实验室的比对实验,对检测结果进行了统计分析,用Z比分数对各实验室检测能力进行了评价。     

变压器油中溶解气体色谱在线分析

变压器油中溶解气体,根据色谱分析,可以判断变压器内部缺陷和故障。本文介绍了变压器油中溶解气体色谱在线分析,该装置可以随时监视变压器的运行。装置的运行由变电站值班人员进行操作,交接班时可查看浓度曲线趋势图。根据产气率速率随时修改投入时间和周期。上位机的数据库供管理中心调用。     

基于DGA的变压器故障诊断多专家融合策略

介绍了基于油中溶解气体分析(DGA)的电力变压器故障综合诊断。采用的诊断判据主要包括改良三比值法、大卫三角形法、神经网络和范例推理。在多专家(多诊断判据)的参与下,可能出现诊断结果相互冲突的问题,而如何融合不同诊断判据下的诊断结果仍是一个难点。为解决这一问题,在把各诊断结果分解为放电和过热故障的基础上,引入了多专家加权投票策略(加权多数算法)。权重系数根据各诊断判据的诊断正确率初步确定。实践证明了该方法的可行性。     

基于灰关联熵的充油变压器故障诊断方法

油中溶解气体分析是目前发现变压器潜伏性故障的重要方法,鉴于用IEC推荐的三比值法中编码缺陷(编码超出码表)及变压器故障诊断的复杂性,文中详细阐述了如何将灰关联熵应用于变压器故障诊断。首先通过统计方法,选择典型油中气体作为参考列,并经反复调整,挖掘出油中气体所含故障信息,然后利用灰关联熵方法进行变压器故障类型诊断。该方法基于融合互补的思想,将灰关联分析方法与信息熵理论有机结合起来,克服了单一灰关联分析中易造成局部关联及信息损失等缺陷,尽可能多地包含变压器本体所含信息。实例分析结果表明,该方法具有较好的分类效果。     

不平衡样本下基于变分自编码器预处理深度学习和DGA的变压器故障诊断方法

为提高变压器故障诊断效果,并改善训练样本数量不平衡对故障诊断的不利影响,提出了一种基于变分自编码预处理深度学习和油中溶解气体分析(dissolved gas-in-oil analysis,DGA)的变压器故障诊断方法.该方法以各样本DGA特征量为诊断模型输入,以各故障状态概率分布为诊断模型输出.首先通过变分自编码器对...     

基于改进模糊ISODATA算法的变压器故障诊断

模糊ISODATA算法在基于变压器DGA的故障诊断中存在一些问题。如:模式空间的划分缺乏依据,聚类分析时没有考虑各种气体成分对故障反映的灵敏度等。笔者对此进行了改进,引入了一个描述不同气体成分对故障反映灵敏度的指标权向量,并在每次迭代运算之后对聚类中心进行分解和合并处理。利用改进的ISODATA算法对3起变压器故障进行了分析,得到了比较高的判断准确度。     

基于MATLAB的BPNN在变压器故障诊断中的仿真参数研究

首先简要介绍了基于油中溶解气体DGA( Dissolved Gas - in - oil Analysis)的变压器故障诊断机理,然后介绍了反向传播神经网络BPNN( Back - propagation Neural Network)的网络结构、学习算法和训练流程,并结合变压器故障实际特点,分析了输入输出模式的确定、隐含层设计、传递函数和训练函数的选择对于整个网络设计的重要性,通过在MATLAB中神经网络工具箱平台上的仿真比较找出合理的参数,从而建立基于BPNN的变压器故障诊断模型,最后通过对验证样本的仿真诊断结果对比,说明了该模型在实际应用中的有效性.     

基于DGA的变压器故障诊断智能方法分析

针对传统变压器故障诊断方法的不足,介绍了多种智能诊断方法在基于油中溶解气体分析（dissolved gas-in-oil analysis, DGA）的变压器故障诊断中的应用,包括人工神经网络、模糊理论、专家系统、灰关联分析及其他智能方法。通过对这些智能诊断方法的分析,得出其优缺点及需要改进的方案,为研究人员选择最优油浸式电力变压器故障诊断方法提供参考。最后对基于DGA的变压器故障智能诊断方法进行了展望,并分析了未来的发展方向。     

基于遗传算法进化小波神经网络的电力变压器故障诊断

在电力变压器故障诊断方法中,小波神经网络常用的反向传播算法存在着易陷入局部极小点和对初值要求较高的缺点,往往给故障诊断带来困难.文中提出了一种基于遗传算法进化小波神经网络的变压器故障诊断方法,用实数编码的遗传算法来代替人解决小波神经网络结构的选择和参数的设定.在整个学习过程中,网络的复杂度、收敛性和泛化能力得到了较好的综合.大量实例表明,该方法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类,提高了诊断准确率.     

CP组合神经网络在基于DGA的变压器绝缘故障诊断中的应用

对向传播(CP)算法是一种有教师学习和无教师学习算法的混合体,既具有良好的模式识别性能,又能很好地解决反馈型神经网络的收敛问题。笔者提出了基于CP分类器人工神经网络的变压器故障诊断方法,建立了CP组合神经网络模型,通过比较不同训练情况下的正判率来确定CP网络中的训练次数和竞争层神经元的个数。实例证明该模型诊断结果的正判率比改良电协研法和IEC三比值法有较大的提高,具有较高的诊断准确率和应用价值。