干式空心并联电抗器绕组匝间绝缘故障特征分析

本文通过有限元软件建立仿真分析模型,研究干式空心并联电抗器绕组匝间绝缘故障的物理特征,探寻便于故障监测的敏感状态量。首先在有限元仿真软件中建立基于实际电抗器的“场-路”耦合模型并验证正确性,之后在其绕组不同层、不同高度位置设置匝间绝缘故障,研究回路总电流、等效阻抗、有功功率损耗等电气特征量随故障位置的变化规律,并分析空间磁感应强度和绕组受力的变化情况。结果表明：所研究的电气特征量变化率随绕组单匝匝间短路位置的变化而变化,在径向上呈现从内层到外层增大的趋势,在最外层有所减小,在轴向上由绕组中部向端部逐渐减小。绕组单匝匝间短路状态下的空间磁感应强度和故障绕组受力明显增大,等效电阻、功率因数和有功功率损耗的变化率均在500%以上,变化显著且方便获取,可作为干式空心并联电抗器匝间绝缘故障的在线监测量。     

基于改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障诊断方法

电力变压器运行故障的准确诊断有利于提高变电设备状态检修和电网安全运行水平，为实现故障的准确分类，文章以油中溶解的5种典型气体作为故障诊断的特征量，提出一种基于改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障诊断方法。该方法通过改进灰狼算法寻求最小二乘支持向量机中的最优惩罚系数C和核函数参数g，用以提高故障诊断的准确率。首先阐明最小二乘支持向量机和灰狼算法的改进点并将二者耦合，将其代入413组电力变压器的油中溶解气体检测数据来诊断故障类型，与其他诊断方法进行对比；其次研究惩罚系数C和核函数参数g对电力变压器故障类型识别准确率的影响规律；最后借助训练后的改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合方法，通过两台不同电压等级的变压器故障实例分析，验证了故障诊断方法的有效性。研究结果表明：相较于单一使用最小二乘支持向量机和传统灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合，改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合方法对电力变压器故障诊断的准确率分别提高了14%和7%。此外，惩罚系数C和核函数参数g对电力变压器故障类型识别准确率的影响呈现非线性规律，凸显了通过智能算法找到最优解的便捷性、必要性、有效性。