基于界面电荷极化特性的变压器油纸绝缘寿命预测方法研究

准确预测变压器油纸绝缘寿命对于保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。根据微观介电响应机制剖析界面极化与油纸绝缘老化的内在机理联系,并基于混合极化模型——一种在扩展德拜模型基础上引入界面极化支路的等效电路拓扑,探究界面电荷极化特性在油纸绝缘寿命预测中的应用。首先,分析温升过程中频谱特性变化背后蕴含的普适弛豫极化规律,基于混合极化模型重构回复电压极化谱。结合温度对主时间常数和模型参数的影响规律,提出一种单一温度测试下的油纸绝缘活化能计算方法,通过界面极化电容构建出频温平移因子。其次,剖析介质损耗因数随老化加深的变化规律,探究损耗峰偏移现象与界面极化弛豫时间的内在联系,凝练全新表征油纸绝缘聚合度含量的频域特征参量——界面极化支路极点Ph2。最后,联合界面极化支路极点Ph2、频温平移因子和损失累积动力学方程构建油纸绝缘寿命预测模型,并将不同运行年限变压器现场实测数据代入模型验证实效性,为油纸绝缘寿命预测提供了一种新思路。

基于IKNN和LOF的变压器回复电压数据清洗方法研究

基于回复电压极化谱提取特征参量是目前广泛应用的变压器油纸绝缘状态评估方法,但极化谱易受工况干扰、人工失误等因素影响而出现特征数据异常的情况,严重降低评估准确性。针对上述问题,该文提出了一种基于局部离群因子(LOF)和改进K最近邻(IKNN)的回复电压数据清洗方法。首先,选取回复电压极化谱的回复电压极大值Urmax、初始斜率Sr与主时间常数tcdom作为老化特征参量,并基于LOF算法对非标准极化谱中的异常特征量数据进行识别与筛除。其次,利用模糊C均值(FCM)聚类算法减小噪声点对KNN算法的干扰,并通过加权欧氏距离标度突出各特征量间的关联性,进而构建出基于IKNN的数据填补模型架构以实现特征缺失数据的填补。最后,代入多组实测数据验证所提数据清洗方法的实效性。结果表明,数据清洗后的状态评估准确率相较于原有数据上升了50%左右,有效提高了变压器回复电压数据质量,为准确感知变压器运行状况奠定坚实的基础。