电容型设备相对比较法的带电测试

电容型设备带电测试比绝缘预防性试验更易受外部环境、运行状况、测量方式等因素影响 ,导致测量结果分散性大 ,难以准确反映设备绝缘状况。为此 ,介绍了一种测量两组电容型设备介损差值与电容量比值的相对比较法带电测试系统 ,通过标准设备和被试设备之间的相对测量 ,消除了外部环境运行情况发生变化而导致的测量结果波动。正常设备与缺陷设备的现场测量应用表明该法的长期测量结果稳定 ,易消除外部因素对测量的影响     

基于邻域保持嵌入-主成分分析的配电变压器合闸涌流波形特征检测

为有效检测配电变压器合闸涌流的波形特征,区分合闸时励磁涌流和故障电流,本文提出了一种基于邻域保持嵌入(NPE)和主成分分析(PCA)的变压器合闸涌流检测方法。该方法可对数据全局和局部特征信息进行检测及处理,首先利用NPE-PCA算法将电流数据降到二维空间,然后通过对二维空间数据拟合得到拟合误差σ,通过比较拟合误差σ与给定阈值的关系来识别合闸时励磁涌流。最后在ATP/EMTP平台搭建模型对所提出的合闸涌流波形特征检测方法进行测试,仿真结果表明本文所提NPE-PCA涌流波形检测算法能有效识别变压器合闸涌流波形特征,与二次谐波算法对比分析表明本文算法性能更优。     

ROSS滤片法测量软X光谱强度

介绍了ROSS滤片差分法基本原理,给出了ROSS滤片差分对的理论设计及实际应用分对的响应函数计算结果。并用此方法获得了激光等离子体发射软X光谱的绝对强度测量值。最后对软X光谱测量值进行了误庆功分析和估算。     

基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机(SVM)用于变压器故障诊断中模型参数具有不确定性的问题,采用粒子群优化(PSO)算法对支持向量机参数进行优化,减少了模型参数的不确定性。故障数据测试表明,PSO能快速、准确地优化SVM参数,二者的结合可有效完成变压器故障分类,并取得较为满意的效果。     

面向变压器油色谱趋势预测的深度递归信念网络

油色谱数据及其变化趋势是评估变压器健康状态的重要依据。现有研究表明,深度信念网络(deep belief network,DBN)在油色谱数据预测领域已取得一定成果,为变压器的运行维护提供了参考。但在实际应用过程中,仍存在因网络结构限制导致油色谱时域相关性表述不充分的情况,其预测结果呈现显著的"时移"误差,从而使得基于该方法的设备状态预测结果与实际不符。针对此问题,提出了一种面向油色谱预测的深度递归信念网络算法(deepre current belief network,DRBN),该算法构建了具有时序关联特征的深度网络结构,使预测结果呈现的"时移"误差得以消除,更新了误差的迭代修正过程,使误差在网络层间和层内得以同时流动,从而提升了预测准确率。测试结果表明,文中所提出的方法可以有效克服"时移"误差,其预测准确率可达95.16%以上,为变压器的状态预测和故障预判提供了依据。     

直流高压干式套管的多参量诊断

准确诊断干式套管主绝缘的老化状态,对于电力系统的可靠运行及状态检修具有非常重要的意义。为此,分别测量了干式套管主绝缘试样的介质损耗参量、泄漏电流、局部放电参量和剩余击穿电压,采用基于统计学的方法建立了多参量诊断的数学模型,对干式套管主绝缘进行了老化状态评估。结果表明:所测参量中,偏斜度Sk+、介电损耗tanδ、局放起始电压UPDIV、吸收比Pi为最优参量组;多参量诊断会提高绝缘状态评价的准确性,但也并不是参量越多越好,合理的选取诊断参量十分重要。     

某大型变压器运行缺陷的分析与处理

介绍了一例500kV大型变压器缺陷的分析、处理过程,它综合了常规电气试验、油中溶解气体色谱分析、局部放电试验、局部放电定位等多种检测手段。认为油色谱分析对于发现变压器的潜伏性缺陷十分有效,局部放电试验是检验大型变压器绝缘性故障的有效手段,而大型变压器的超声波局部放电定位还属初步尝试,需积累更多的经验。     

沼泽土腐植酸对亚甲基蓝的吸附脱色研究

利用两种不同方法从云南中旬沼泽土中提取的腐植酸，对亚甲蓝溶液进行了吸附性能研究。结果表明：腐植酸对亚甲基蓝的吸附受到振荡时间、温度等影响，与PH的关系不大，腐植酸对亚甲基蓝的吸附符合朗格谬尔吸附理论，为单分子层吸附。两种方法提取的腐植酸吸附规律基本一致，但由于焦磷酸钠法提取的腐植酸具有较大的比表面积，因而它的吸附能力更强。