基于数据挖掘的变压器故障诊断和预测研究

作为电力系统日常工作的重要保障基础变压器在整个系统当中发挥着十分重要的作用。一旦变压器出现故障不仅仅会影响电力系统的正常化运行，同时也将带来了严重的经济损失，这将会直接导致负面社会效益的出现。为了防止上述情况出现就需要对变压器故障诊断工作进行落实，针对故障点构建出预见性防护方案。本文对基于数据挖掘的变压器故障诊断进行了分析，提出了一系列观点，供以参考。     

基于遗传算法的电力变压器故障诊断研究

详细设计了一种电力变压器自动检测方法。首先研究了电力变压器故障分层诊断模型,然后阐述了基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断国内外研究现状,最后就基于遗传算法和线性决策树的变压器绝缘故障诊断模型进行了深入的探讨,具有一定的参考价值。     

在线式电力变压器故障诊断系统

电力变压器油中溶解气体的组分和含量在一定程度上反映出变压器绝缘老化或故障的程度。在线式电力变压器故障诊断系统将各气体组分的浓度转换戍相应的电信号，经数据处理后送入工作站生成色谱图，实现了变压器油中溶解气体组分、含量及产气速率的在线监测，并利用灰色关联理论进行故障诊断，及时发现并判断变压器内部存在的潜伏性故障，克服了传统三比值法故障编码与故障分类不能一一对应的缺点。实验表明，该系统和方法的故障诊断准确率达到95％。     

基于差分进化小波神经网络的配电变压器故障检测

配电变压器内部结构复杂，运行环境不确定，故障时有发生。将差分进化算法和小波神经网络结合，应用于配电变压器的故障检测。给出了小波神经网络的结构和原理，分析了差分进化算法的具体实现，在此基础上，给出了差分进化小波神经网络的原理和具体实施步骤。影响变压器运行的变量很多，对故障诊断中用到的状态变量进行了类型划分，找到动态变量、准动态变量和静态变量的状态数据和变量应用场景，进行了故障诊断前的故障状态数据挖掘。结合状态数据，进行了神经网络的结构设计和样本设计。学习算例表明，差分进化小波神经网络能够表达故障检测的映射关系，具有更高的故障诊断效率。     

基于置信规则库的电力变压器故障诊断模型

分析电力变压器不完备故障信息,利用置信规则库(Belief Rule Base, BRB)专家系统对电力变压器进行故障诊断。根据故障的决策属性,以最佳决策属性作为置信规则库专家系统的前提属性,建立故障诊断的置信框架。实验结果表明,基于置信规则库的电力变压器故障诊断模型,可以有效的区分电力变压器的多种故障,提高了故障诊断的准确率和速度。     

自耦变压器故障应急处理方案的研究

在对变压器电压等级、联接组别、相位等技术特点研究的基础上,通过一个自耦变压器绕组突发性损坏故障实例,从技术方案和设备管理等方面论述这类故障应急处理的思路和措施。     

油浸式变压器的故障诊断探究

介绍了油浸式变压器常见的故障类型,对油浸式变压器的故障类型进行归类,分析了对其进行故障诊断的意义所在,并针对在线和离线两种情况介绍了常见的故障诊断方法,以期对油浸式变压器故障诊断探究的理论研究有所帮助,为实际工作中遇到此类问题时提供参考依据。     

电力变压器状态检修及故障诊断方法研究

电力变压器作为电力传输的重要设备,在保用企业和居民用电上起着至关重要的作用。电力变压器的功能是多方面的:它具有调节电压的功能,它可以根据用电需要,通过增加电压将电力传递到用电区域。如果变压器在运行中出现故障,不仅会对电力公司产生影响而且还会对生产生活造成极大的损失和影响。在此基础上,本文将对电力变压器的维护和故障诊断方法进行研究。     

基于SSA-PNN的电力变压器故障诊断

为了提高变压器故障诊断的准确率,在改良三比值法的基础上,采用麻雀搜索算法优化概率神经网络构建一种新型变压器故障诊断网络模型,并设计相应的故障诊断方法。分析表明,与基于概率神经网络的变压器故障诊断方法相比,基于该网络模型的诊断方法提高了变压器故障识别与故障分类的准确率,在电力变压器的故障诊断中具有一定的实际工程意义。     

基于故障树的电力变压器故障分析

通过分析电力变压器故障现象及故障原因,构建了相应的故障树,结合专家系统在故障诊断领域的优势,构建了基于故障树的电力变压器故障诊断专家系统。在专家系统中以规则表示及模糊表示法构建相应的知识库,采用专家正反向推理及模糊推理相结合构建了推理机,实现了变压器故障诊断知识的更新,提高了故障查找的准确率,有利于预防电力变压器的故障。     

变压器油中溶解气体分析和故障诊断研究

在电力系统中,变压器的运行优劣直接影响电力生产的安全和稳定。为了确保变压器运行始终保持良好状态,对变压器油中溶解气体进行分析是一种操作简单且无须停电的风险隐患和故障排查方法。本文对此进行了研究,首先概述了变压器故障的主要类型,然后分析了变压器油中溶解气体分析方法和故障诊断方法,最后论述了变压器故障诊断的步骤,供相关人士参考。     

变压器故障诊断研究综述

变压器故障诊断可指导制定合适的检修策略,保障电网安全可靠运行.数字电网建设将推动变压器状态监测数据的爆发式增长,给变压器故障分析与诊断带来重大机遇与挑战.阐述了变压器状态监测技术的发展,论述了变压器故障诊断过程中的数据清洗、监测参量预测和故障诊断研究现状,继而指出变压器故障诊断技术发展需解决的几个问题.开展变压器故障诊断分析与研究,对于进一步提升变压器故障诊断的高效性和准确性具有十分重要的意义.     

变压器状态维修及故障诊断

随着科学技术和经济的飞速发展，以及电力市场体制机制的不断完善，变压器的重要性也越来越显现出来，电力系统中最重要的配件之一就是变压器，因为重要，所以发生故障的概率较高，需要经常进行故障诊断和维修，而变压器的运行状态是否安全关系到电网的安全运行。因此，对于变压器状态的随时检测，应引起很高的重视，制定出一套合理的状态维修机制，是一项具有科学实用价值和重大理论的研究内容。本文主要对变压器一些主要或典型的故障进行研究，从而对如何进行维修来深入探讨。     

某110kV变电站主变油色谱异常故障的分析

首先介绍了变压器油中溶解气体故障诊断方法的原理,并结合一起110 kV变压器油色谱异常故障的实例介绍了其具体操作方法。在故障发现、原因分析中综合利用特征气体变化情况、三比值法等油色谱分析手段和电压比、绕组变形等诊断性试验方法及直流电阻、绝缘电阻、介损等常规例行试验方法,分析了故障原因,提出了相应的处理措施和建议。     

变压器故障诊断技术研究

简要介绍了变压器故障诊断的经典分析方法及智能算法,在此基础上,结合故障诊断实例,分析了如何应用这些方法对变压器故障进行实际诊断。     

模糊神经网络在电气设备故障检测与诊断中的应用

电力变压器故障的机理难以应用准确的数学模型加以描述,故障现象与故障原因之间存在着很多不确定因素。本文应用人工网络理论,并利用模糊理论预处理数据,建立了基于模糊神经的变压器故障检测诊断模型。结果表明,该方法对变压器进行故障检测诊断是有效的,同时对其它电气设备的故障诊断也具有参考意义。     

基于优化遗传算法的变压器故障诊断方法研究

提出的变压器故障诊断方法以多个主要影响因子为网络的输入信息,建立变压器故障诊断的遗传神经网络模型,利用GA较强的全局寻优能力和BP梯度法较强的局部搜索能力,较快同时又较好地综合诊断出网络输出信息的变压器故障类型。为了验证所提出识别方法的有效性,对变压器故障实测数据进行了学习和综合诊断对比,测试结果表明,基于优化遗传算法的故障诊断方法计算速度快、精度高、鲁棒性强,可以有效直观地对变压器故障类型进行综合诊断,具有一定实际应用价值。     

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。     

基于MATLAB的BP网络变压器故障诊断仿真

基于油中溶解气体分析针变压器故障诊断的对传统方法,在诊断过程中各存在不同程度的诊断缺陷。导致输出的诊断结果不准确、不能真实、全面反映变压器的真实故障状态。将人工网络算法应用到电力变压器故障诊断中。搭建了BP网络诊断模型,实现对不同类型、不同程度故障的诊断。并运用MATLAB神经网络工具箱进行仿真实验,较传统的变压器故障诊断的方法明显的提高了故障诊断准确率。     

基于DGA和HMM的小样本变压器故障诊断算法

针对基于油中溶解气体分析(DGA)的变压器故障诊断方法需要大量训练样本,而实际应用中缺乏样本的问题,提出在小样本情况下一种应用基于DGA和隐马尔科夫模型(HMM)的变压器故障诊断算法。该算法利用DGA提取变压器的故障特征,使用HMM作为变压器故障诊断分类器,并对HMM模型的训练算法进行改进,引入比例因子和多观测序列。试验结果表明：使用公开数据集IEC TC 10作为变压器故障数据集,将本算法与常用于小样本情况的SVM、决策树算法相比较,本算法的变压器故障诊断正确率更高。