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油中溶解气体分析的变压器故障诊断方法探讨 被引量:1

Discussion on transformer fault diagnosis method based on dissolved gas analysis in oil
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摘要 基于油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis,DGA)的变压器故障诊断能够指导电网运维人员制定合理的检修计划。在电力物联网建设不断加快的背景下,势必对变压器状态监测提出更高的要求。文章梳理了变压器常见故障类型,阐述了变压器故障诊断技术的发展,分析了人工智能技术、光谱技术在变压器故障诊断中的应用,继而指出变压器故障诊断方法需要解决的几个问题,这对进一步提高变压器运行可靠性具有重要意义。 Transformer fault diagnosis based on dissolved gas analysis(DGA)can guide power grid operation and maintenance personnel to formulate reasonable maintenance plan.Under the background of accelerating the construction of power Internet of things,it is bound to put forward higher requirements for transformer condition monitoring.This paper combs the common fault types of transformer,expounds the development of transformer fault diagnosis technology,analyzes the application of artificial intelligence technology and spectrum technology in transformer fault diagnosis,and then points out several problems that need to be solved in transformer fault diagnosis method,which is of great significance to further improve the operation reliability of transformer.
作者 唐建伟 武建卫 林生红 王金川 Tang Jianwei;Wu Jianwei;Lin Shenghong;Wang Jinchuan(Nanjing Vocational Institute of Mechatronic Technology,Nanjing 211300,China;Beijing Urban Construction Design&Development Group Co.,Ltd.,Beijing 100032,China)
出处 《无线互联科技》 2022年第12期121-124,共4页 Wireless Internet Technology
基金 南京机电职业技术学院院级科研项目,项目名称:基于THz时域光谱的绝缘油老化程度分析,项目编号:KY202116。
关键词 变压器 DGA 故障诊断 人工智能 transformer DGA fault diagnosis artificial intelligence
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参考文献14

二级参考文献149

共引文献312

同被引文献3

引证文献1

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