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基于电力变压器振动信息的绕组形变诊断方法
引用本文:张彬,徐建源,陈江波,李辉,林莘,臧状.基于电力变压器振动信息的绕组形变诊断方法[J].高电压技术,2015,41(7).
作者姓名:张彬  徐建源  陈江波  李辉  林莘  臧状
作者单位:1. 沈阳工业大学电气工程学院,沈阳,110870
2. 中国电力科学研究院,武汉,430074
基金项目:国家电网公司基础性前瞻性院士团队科技项目(GY71-14-009).Project supported by Basic and Prospective Academicians Team Project of State Grid Corporation
摘    要:变压器绕组的机械形变为变压器安全运行埋下事故隐患,为此,提出一种基于振动法的变压器绕组机械状态诊断方法.诊断过程中,通过负载电流与振动信号基频进行拟合匹配初步判定绕组状态;采用小波包变换对变压器绕组不同状态下振动信号进行分析,以振动信号能谱熵作为特征输入向量;利用改进后的多分类支持向量机对特征向量进行训练与测试,实现了变压器绕组不同状态的分类诊断.通过对S 11-M-500/35型实际变压器绕组不同状态下进行负载试验,采集对应机械及电气参量数据,用所提出诊断方法对变压器绕组机械状态进行诊断,结果表明:在准确判断绕组正常及故障状态的同时,故障类型诊断结果准确率达到96.78%以上,从而验证所提出诊断方法应用于变压器绕组故障诊断的有效性和准确性.

关 键 词:变压器绕组  振动信号  故障分类  特征提取  小波包能谱熵  多分类支持向量机  形变诊断

Diagnosis Method of Winding Deformation Based on Power Transformer Vibration Information
ZHANG Bin,XU Jianyuan,CHEN Jiangbo,LI Hui,LIN Xin,ZANG Zhuang.Diagnosis Method of Winding Deformation Based on Power Transformer Vibration Information[J].High Voltage Engineering,2015,41(7).
Authors:ZHANG Bin  XU Jianyuan  CHEN Jiangbo  LI Hui  LIN Xin  ZANG Zhuang
Abstract:
Keywords:transformer winding  vibration signal  fault classification  feature extraction  wavelet packet energy spectrum entropy  multi class support vector machine  deformation diagnosis
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