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。     

变压器油中溶解气体在线监测及诊断技术发展现状

油中溶解气体分析是判断变压器绝缘故障的重要依据。在介绍变压器油中溶解气体在线监测原理的基础上,总结了国内外现有主要的在线监测装置,并说明了各种智能故障诊断方法。     

变压器油中溶解气体分析中的模糊模式多层聚类故障诊断方法的研究

基于当前对电力变压器故障识别中的模型空间划分缺乏研究的情况,将模糊聚类技术引入了电力变压器油中溶解气体分析DGA。在对所收集的183组电力变压器绝缘故障样本进行了多层树形聚类的基础上,通过多次分析绝缘故障,得到了一种准确程度较高的故障诊断方法。     

基于贝叶斯网络和油中溶解气体分析的变压器故障诊断方法

电力变压器属电力系统中的重要设备,目前油中溶解气体分析(DGA)的三比值法是对变压器进行故障诊断的最方便、有效的方法之一.本文结合改良的三比值法,将贝叶斯网络方法引入大型变压器的故障诊断,提出了基于贝叶斯网络(BN)理论和变压器油中溶解气体分析方法的变压器智能故障诊断方法,并据此建立了变压器故障诊断模型.通过实例判断验证了本文方法的有效性.     

DGA技术在电力变压器绝缘故障诊断中的应用与进展

介绍了近年油中溶解气体分析（ＤＧＡ）技术在电力变压器绝缘故障诊断中的应用和发展动向。     

变压器油中溶解气体在线监测方法及故障判断综述

对变压器的常见故障及其基于变压器油中特征气体组分的故障诊断方法进行归类,分析了在不同故障原因下变压器油中主要特征气体组分,阐述了国内外变压器油中溶解气体在线监测技术的研究现状和发展趋势.     

基于溶解气体分析的电力变压器在线监测与诊断技术

油中溶解气体分析是评估变压器绝缘状态和分析变压器绝缘故障的重要依据。在介绍基于油中溶解气体分析的变压器在线监测与诊断技术原理的基础上,进一步总结了当前在线监测与诊断系统的研究现状及存在的问题:系统主要是在线监测油中气体成分及超阈值报警,而对故障性质、种类、定位及发展趋势预测等诊断尚不具备或很不完备,故障诊断需靠离线分析;因缺乏相应的理论指导,在线监测数据在正常情况下应满足的规律还很模糊,装置自身的精确度不能保证。对今后的研究提出了展望,指出如何通过对在线数据的挖掘找到变压器故障诊断的相应理论依据是进一步研究的核心。     

基于证据推理的电力变压器故障诊断策略

在变压器绝缘劣化之前，可以进行油中溶解气体分析、局部放电检测、传递函数测量等试验方法对其状态进行评估。所有这些试验现象需要很多实际经验才能正确解释。因此人工智能技术逐渐被应用于提高单一试验数据的分析中。但是，仅使用一种方法，可能难以得到满意的诊断结果，如油中溶解气体分析是不能准确对局部放电进行定位。然而，应用不同的方法可能产生各异的诊断结果，因此文中引入模糊信息融合系统来解决此问题，提出了产生一致性结论和处理不同方法中不确定性的证据推理策略。并在信息融合的帮助下，建立了有机组合多种诊断方法系统框架。通过实例证明，基于信息融合的变压器绝缘故障诊断方法是有效的。     

基于变分模态分解和门控循环单元神经网络的变压器油中溶解气体预测模型

油中溶解气体分析是变压器早期故障诊断的一种有效方法,对变压器油中溶解气体进行精准预测,可为变压器早期故障监测和预警提供理论依据.为此本研究提出了一种基于变分模态分解和门控循环单元神经网络的变压器油中溶解气体预测模型.首先对变压器原始油中溶解气体体积分数时间序列进行变分模态分解,将其分解为各子序列,消除其不平稳性的影响;...     

基于模糊神经网络的变压器故障诊断技术与方法的研究

将模糊技术与神经网络引入到变压器故障诊断中,提出了运用基于特征气体法的神经网络模块和基于改良三比值法的模糊神经网络模块对变压器油中溶解气体进行综合分析,判断油中溶解气体的特征,以此来诊断变压器可能发生的故障。     

BP神经网络在油浸式变压器过热性故障诊断中的应用

针对充油变压器绝缘故障诊断的三比值法的局限性,建立以变压器油中溶解气体含量为样本数据,对不同的隐含层数目进行仿真分析,通过比较确定了适用于变压器绝缘故障诊断的BP神经网络模型。研究表明,这种方法提高了神经网络的收敛速度,符合电力变压器故障诊断系统的实际情况,准确率高。     

电力变压器BP神经网络故障诊断法的比较研究

将BPNN应用于电力变压器故障诊断,并对变压器绝缘油常用的5种溶解气体分析标准进行了神经网络效率的比较研究。这些标准是改进的Rogers,IEC,Doernenburg,Duva和CSUS。研究显示,所运用的诊断标准或方法不同,神经网络诊断电力变压器故障的效率也不相同,其值在88.3%～96.7%范围内;根据这些标准所设计的四比值法(FGR)和6种特征气体法(SKG)具有更高的诊断效率。验证结果显示,BP神经网络诊断法适合于变压器潜伏性故障的诊断。     

电力变压器预防性试验有效性分析

综述了电力变压器预防性试验,诸如绝缘试验,油务试验和油中溶解气体分析等,具体分析了这些故障诊断方法的有效性,并对线圈变形等诊断困难的故障的检测方法提出了建议。     

110kV及以上电流互感器损坏事故分析及对策

通过对1991年以来江西省110kV及以上电流互感器事故情况的分析,对电流互感器的绝缘结构特点、常见故障,以及电流互感器油中溶解气体色谱分析方法的特点、预防性试验本身存在的不足及对策等进行了论述,扼要说明了对电流互感器绝缘状况进行正确分析判断的方法。     

预防性试验对电力变压器的有效性分析

通过对大型电力变压器试验，如绝缘、直流电阻测量，介质损耗因数，油中溶解气体分析，油中含水量等的分析，探讨了预防性试验的有效性，并对检测方法，故障诊断以及电力变压器状态检修的现状与发展提出建议。     

基于灰色最小二乘支持向量机的变压器油溶解气体预测

变压器油中溶解气体的体积分数是进行变压器绝缘故障诊断的重要依据,对变压器油中溶解气体进行预测有助于及时预测变压器的故障。将灰色预测方法与支持向量机相结合,通过使用对原始数列进行一次累加生成的处理方法,以提取数列所具有的深层规律特征,建立了基于灰色最小二乘支持向量机的变压器油中溶解气体预测模型,并对最小二乘支持向量机参数的选取进行了优化,最终通过实例与BPNN、灰色模型预测结果相比较,验证了该模型的准确性和有效性。     

电力变压器绝缘故障综合诊断方法的研究

提出一种能充分利用电气试验与油中溶解气体分析结果中的有效信息进行电力变压器绝缘故障综合诊断的新方法，故障诊断过程分为物理征兆的识别与故障部位的确定两部分，然后分别对其中应用的故障诊断方法进行优化，从而有效地提高了综合诊断方法的诊断准确率。     

电压类型对柱板电极放电故障下油纸绝缘产气特性的影响

由于换流变压器内存在交直流复合电场,交流变压器所采用的色谱诊断方法是否适用于换流变压器尚未可知,因此本文建立了一套交流及交直流复合电压作用时油纸绝缘柱板放电试验平台,对比了两种电压作用下的产气特性,并分析了原因。研究结果表明:柱板电极在不同类型电压作用下油纸绝缘产气特性不同,交流产气量大,产气速率大,能够较早地发现故障;而交直流复合场产气前期变化不明显,最后阶段产气量骤增后绝缘迅速失效;另外,交流和交直流复合电压作用下油纸绝缘柱板缺陷模型DGA诊断结果相同,都为火花放电,说明已有DGA诊断标准在换流变压器中有一定的适用性。     

220 kV电流互感器故障原因分析

通过介绍220kV电流互感器绝缘结构、故障形成原因及故障诊断方法,同时列举了油中溶解气体含量超标及红外测温异常2个实例,提出了电流互感器事故预防措施,指出高压电流互感器的主要故障多由于受潮和放电,当试验结果出现异常时应进行综合分析判断。