基于AdaBoost优化云理论的变压器故障诊断方法

针对变压器故障诊断中样本存在的随机性和模糊性,提出了一种基于Ada Boost优化云理论的变压器故障诊断方法。该方法通过使用云分解法对变压器油中溶解某气体体积分数占所有气体总体积分数的百分比及气体总体积分数(简称百分比及总量)为元素进行云分解,以不同元素的云概念相互组合构建云组合,并以云变换后的训练样本建立云组合到故障类型的隶属空间,得到云诊断模型。以该云诊断模型为基础分类器,通过Ada Boost算法对其迭代训练,获取一系列弱云诊断器,并利用Ada Boost算法的集成提升作用,由加权投票法产生强诊断器。结果表明:该方法所建立的云组合诊断正确率高于基于气体含量(体积分数)的云组合,通过Ada Boost算法能进一步提高诊断正确率,但该模型诊断正确率仍高于基于气体含量的云组合。研究证明基于百分比及总量的云分解法具有更优秀的分类能力,且通过Ada Boost修正集成能力,诊断能力会在保持快捷性的基础上进一步加强。

基于混合算法的配电网故障重构与孤岛运行配合

基于二进制粒子群和差分进化的混合算法,构建了故障恢复的数学模型,对重构、拓扑识别、孤岛划分、潮流计算和目标函数计算的实现进行了详细描述;并提出一种能使配电网重构和孤岛划分合理配合的恢复策略,即在重构过程中进行孤岛划分,通过建立孤岛界限矩阵判断重构时能否产生孤岛,将孤岛划分后得到的停电负荷作为目标函数的一部分,使重构和孤岛划分的结果共同影响全局最优解,从而使这2种恢复方式更具有整体性。以IEEE 33节点配电系统作为算例验证了算法的有效性。

缓蚀剂BTA对变压器热老化油硫腐蚀的影响

为研究缓蚀剂BTA对变压器油硫腐蚀的影响,于实验室内通过腐蚀性硫和BTA的添加对新变压器油进行加速热老化分析。通过肉眼观察、扫描电镜和能量色散X射线光谱分析(简称能谱分析)等手段研究加速热老化试验中铜绕组和绝缘纸表面状态、微观结构及元素组成。利用绝缘油介电强度自动测试仪和绝缘油介损及电阻率测试仪测量了热老化试验后变压器油击穿电压、介损和体积电阻率等的变化情况。采用三电极体系对试验铜绕组进行电化学分析。结果表明:铜绕组表面状态的变化可初步表征受硫腐蚀的程度;添加BTA可以抑制油硫腐蚀,保护铜绕组,减缓油品老化;BTA不仅可以作用于新铜绕组,而且对已被腐蚀过的铜绕组也有缓蚀效果;BTA可以提高绕组线性极化电阻,降低自腐蚀电流,从而提高其耐腐蚀性能。