火电厂变压器油中溶解气体分析及其故障判断

变压器作为火电厂发电系统的核心设备,其稳定运行至关重要。本研究聚焦于溶解气体分析法(DGA),一种广泛应用的变压器故障检测技术。以火电厂实际变压器为研究对象,通过DGA对变压器油中溶解气体进行定性与定量分析,实现了对变压器状态的快速、准确判断,为早期预警提供了有力支持。研究结果显示,DGA能有效检测变压器内部热点、放电、高温故障及部分放电等多种故障,为火电厂的安全运营提供了重要保障。本研究的成果不仅为火电厂变压器的日常运维提供了重要的故障诊断技术依据,同时对于提高变压器的安全运行水平,确保电力系统的稳定运行,具有深远的意义和广泛的应用前景。

基于油中溶解气体分析技术的10 kV电抗器内部放电故障处理与分析

油中溶解气体分析(又称油色谱分析)是诊断充油电气设备内部故障的重要技术手段。对油中溶解气体分析技术的原理和方法进行了介绍,并通过某110 kV变电站10 kV油浸式电抗器内部放电故障处理与分析,来验证油中溶解气体分析可为充油电气设备故障和潜在故障识别及故障类型判断提供有力的技术支撑,有效保障电网的安全稳定运行。

变压器油中溶解气体分析中的模糊模式多层聚类故障诊断方法的研究

基于当前对电力变压器故障识别中的模式空间划分缺乏研究的情况 ,将模糊聚类技术引入了电力变压器油中溶解气体分析DGA。在对所收集的 183组电力变压器绝缘故障样本进行了多层树形聚类的基础上 ,通过多次分析绝缘故障 ,得到了一种准确程度较高的故障诊断方法。

基于核可能性聚类算法和油中溶解气体分析的电力变压器故障诊断研究

变压器油中溶解气体分析(DissolvedGasAnalysis,DGA)是电力变压器绝缘诊断的重要方法。针对模糊C均值聚类算法用于溶解气体成分分析时存在的问题,文中将核函数和可能性聚类算法相结合,提出一种简化的核可能性聚类算法,并将其用于变压器DGA数据分析,从而实现变压器的故障诊断。经实践证明,该算法能快速、有效地对样本进行聚类,且特别适用于含有噪声样本的环境。

基于支持向量机及油中溶解气体分析的大型电力变压器故障诊断模型研究

提出用支持向量机作为分层决策电力变压器故障诊断模型。首先通过相关统计分析,选择典型油中气体作为支持向量机输入参数,然后在深入发掘油中气体所含故障信息基础上,利用典型故障气体的相对含量在高维空间的分布特性进行变压器故障类型诊断。该方法基于小训练样本条件下寻求最优解,具有很好的推广能力及一致性等优点,还适用 于变压器典型故障数据少的特点。文中还给出了两种不同支持向量机核函数分类结果的比较。为了提高故障诊断的正判率,该模型同时在相关性强的特征气体之间,利用K-近邻搜索聚类在最优分类面附近对分类结果进行精确逼近,使分层决策模型可靠性显著改善。计算结果表明,该模型具有很好的分类效果。

基于小波网络及油中溶解气体分析的电力变压器故障诊断方法

小波网络是近年来发展起来的一种高效非线性信号处理新模型。该文将适于电力变压器故障诊断的小波网络分为第一、第二类小波网络,提出了基于自适应算法小波网络的变压器故障诊断方法,该方法继承了人工神经网络的学习能力和小波变换的局部化特征,具有良好的收敛性和鲁棒性。选择经模糊预处理的250组油中溶解气体作为采用不同小波基的2类小波网络训练与识别样本,对训练过程和仿真结果进行对比分析。大量诊断实例表明,文中提出的2类小波网络均适于变压器故障诊断,其性能优于单独使用传统BP神经网络的方法。

基于油中溶解气体分析的电力变压器绝缘故障诊断方法

电力变压器是电力系统的枢纽设备，其运行可靠性直接关系到电力系统的安全与稳定，油中溶解气体分析方法作为一种有效的充油电力设备异常监测手段，在电力系统得到广泛的应用。本文综述了基于油中溶解气体分析的电力变压器故障诊断技术的产生背景。

基于溶解气体分析的电力变压器在线监测与诊断技术

油中溶解气体分析是评估变压器绝缘状态和分析变压器绝缘故障的重要依据。在介绍基于油中溶解气体分析的变压器在线监测与诊断技术原理的基础上,进一步总结了当前在线监测与诊断系统的研究现状及存在的问题:系统主要是在线监测油中气体成分及超阈值报警,而对故障性质、种类、定位及发展趋势预测等诊断尚不具备或很不完备,故障诊断需靠离线分析;因缺乏相应的理论指导,在线监测数据在正常情况下应满足的规律还很模糊,装置自身的精确度不能保证。对今后的研究提出了展望,指出如何通过对在线数据的挖掘找到变压器故障诊断的相应理论依据是进一步研究的核心。

动态隧道模糊C均值算法用于变压器油中溶解气体分析

变压器油中溶解气体分析(DGA)是电力变压器绝缘诊断的重要方法。针对模糊C均值(FCM)聚类算法用于溶解气体分析时易陷入局部极小的问题,利用全局最优化性能强的动态隧道(DT)算法,将两种算法结合,提出一种基于动态隧道的模糊C均值(DTFCM)算法。该算法首先采用FCM算法聚类得到局部最优值,再利用动态隧道算法以该局部最优值为初始值寻找更小的能量盆地,再将其值返回给FCM算法进行迭代寻优,直到找到全局最小值。通过该算法应用于变压器DGA数据分析,从而实现变压器的故障诊断。变压器油色谱样本及加噪样本故障诊断试验表明,该算法能快速、有效地对样本进行聚类,具有较高的诊断准确率。

量子遗传神经网络在变压器油中溶解气体分析中的应用

常规的神经网络存在容易陷入局部极小点、收敛速度慢、泛化能力差的问题。为了解决这些问题,使用量子遗传算法来获得神经网络初始变量。由于其具有量子态和量子门操作,可有效提高寻优的性能,大大提高初始值的质量,为后续算法逼近全局最优奠定基础。在用该算法获得网络可变参数初值后,选择计算速度快的Levenberg-Marquardt算法对多层前馈神经网络的权值和阈值进行优化得到最优解,很好地解决了网络训练易收敛于局部极小点的问题。根据气体浓度和产气速率判断变压器是否故障,将无故障和有故障情况分别用各自的神经网络进行评估/诊断,分别给出变压器的健康水平和故障类型,有效减少了网络的复杂性,提高了训练和应用效果。将提出的方法应用于现场变压器的油中溶解气体分析,评估/诊断准确性达95%以上。

差频中红外吸收光谱应用于油中溶解气体分析

高准确度、高灵敏度检测故障特征气体是基于油中溶解气体分析的变压器早期潜伏性故障诊断的关键。基于差频中红外及离轴腔增强吸收光谱技术,搭建了一个变压器油中溶解气体检测系统。以故障混合气体中浓度为0.5μL/L的C2H4为代表,验证了该系统的检测特性。选取1 583.0 nm信号源及1 063.8 nm抽运源,利用非线性光学周期极化铌酸锂晶体,结合准相位匹配技术,差频产生了3.245μm(对应C2H4的基频吸收线3 081.001 6 cm-1)的中红外相干光:最大输出功率为288μW,最大调谐范围为35 cm-1。气体压强100 Torr下,系统对于气体C2H4的最低吸收系数及检测下限分别为7.39×10-10 cm-1及0.014 4μL/L,很好地满足了变压器油中溶解乙烯检测极限值(0.5μL/L)的需要,分析和证明了气体压强对C2H4的吸收峰值、系统最低吸收系数及检测下限的影响。该研究结果为基于差频中红外吸收光谱的变压器油中溶解气体带电检测提供了理论依据和技术支撑。

油中溶解气体分析的变压器故障诊断新方法

为克服电气分析应用中BP网络算法遇到的困难,改进基本遗传算法并将其与BP算法相结合构成混合算法应用到基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断的小波神经网络的训练中。混合算法先利用改进后的遗传算法优化小波神经网络的4个初始值,再利用梯度下降算法训练小波神经网络。针对实际情况,对所采用的遗传算法运用实数编码,采用通过自适应调整的交叉和变异概率,使遗传算法在广泛的空间搜索,向解的方向尽快收敛。仿真结果表明,该算法有效解决了小波网络若初值设置不合理,极易进入局部极小的区域使网络振荡增大、不收敛及GA算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点。用训练过的该小波神经网络模型对456台次的变压器故障进行验证和诊断的仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,证实了该算法应用于电力变压器故障诊断的有效性。

基于遗传聚类算法的油中溶解气体分析电力变压器故障诊断

电力变压器油中溶解气体分析DGA(Dissolved Gas Analysis)是电力变压器故障诊断的重要方法,为了克服模糊C-均值算法存在的聚类中心数不容易确定,以及容易陷入极小的问题,在运用改进遗传算法的基础上,探讨了一种将自适应遗传算法和模糊C-均值相结合的遗传-模糊聚类算法,并将其应用于DGA电力变压器数据分析,实现了变压器的故障诊断。实验数据表明:该算法收敛速度快,能有效地对样本进行聚类,提高了识别故障率。

基于SOFC的变压器油中溶解气体分析在线监测仪

介绍了固体氧化物燃料电池(SOFC)的工作原理,从四大守恒定律出发,建立了管式SOFC的数学模型,以H2,CO,CH4,C2H2,C2H4,C2H6这6种可燃气体为研究对象,给出了可燃气体的含量与SOFC输出电压峰面积的函数曲线图。结果表明函数曲线是单调的,在一定范围内呈现出近似于线性的特征。将SOFC结合现代色谱技术,成功研制出变压器油中溶解气体分析(DGA)在线监测仪。现场投运结果表明该技术可以满足电力变压器DGA在线监测与故障诊断的要求,具有线性度好、灵敏度高、方便、清洁和自动化程度高等优点。

基于RPROP算法的变压器油中溶解气体分析故障诊断

在分析BP算法和RPROP(振荡传播)算法原理的基础上,指出了RPROP算法具有收敛速度快、不容易陷入局部极小点、自适应能力强等优点,并分析了原因。将RPROP算法训练的多层前馈神经网络用于变压器油中溶解气体分析故障诊断,给出了网络模型,分析了隐层神经元数目对网络训练和诊断的影响。变压器油中溶解气体数据的训练和诊断表明,RPROP算法的收敛速度快于BP算法、加动量项BP算法,并且具有较高的诊断准确率,是一种有效的方法。

浅谈如何应用溶解气体分析法诊断变压器故障

对应用溶解气体分析法诊断变压器内部故障的有关问题进行了研究讨论,并结合实例进行分析,提出了如何正确判断变压器故障的看法。

基于油中溶解气体分析的变压器故障预测

预测变压器潜伏性故障对评估其健康状态至关重要。提出一种新型变压器故障预测方法,首先以LSTM网络为载体搭建时间注意力机制预测框架,并采用IALO算法优化其参数;其次利用优化的模型预测变压器油中溶解气体;然后采用MPA算法优化的SVM模型对气体预测结果进行故障诊断;最后统计诊断结果并与实际运行状态对比验证模型。实验结果显示在第42~58天内运行状态异常次数最多为29次,未来两个月内运行异常几率为86.89%,其中中温过热故障占比最高为88.67%,与实际情况误差仅为2.46%和1.29%,预测结果与实际运行情况符合较高,证明了所提方法在准确预测变压器运行状态异常时间点和故障类型中的可行性。

基于油中溶解气体分析的变压器绝缘故障诊断方法的研究和发展

总结了近年来人工智能技术在基于油中溶解气体分析(DGA)的变压器绝缘故障诊断方法上的研究和发展,介绍了其中的主要方法和成果,并讨论了该领域的研究趋向。

用傅里叶红外变换实现在线溶解气体分析的研究

介绍了傅里叶红外变换（FTIR）技术在变压器油中溶解气体分析在线监测仪中的应用。给出了油气分离室和气体检测池合二为一的设计方案。讨论了免标定和免维护在线监测仪的可行性。