变压器温升实验微机系统的实现

介绍了变压器温升数据采集系统的设计过程、方法及系统的硬件构成 ,并利用PC机串行口 ,采用问答式通信规约 ,将变压器的实验数据传输到PC机中 ,利用C ++Builder 5 .0在Windows 2 0 0 0环境下 ,编写了温升实验的通信及数据分析程序。

变压器温度监测方法及常见故障浅析

对变压器温度监测方法进行了介绍,对遇到的故障进行了分析并提出了改进方法。

变压器油温加速的反时限过电流保护方法

针对当变压器处于重负荷且变压器油温达到报警温度其内部发生轻微故障时,传统反时限过电流保护不动作或动作时间过长的情况,提出一种变压器油温加速反时限过电流保护的新原理及其优化整定方法。首先,引入变压器油温因子和加速指数对反时限特性曲线进行修正;然后,根据反时限保护动作时限配合关系建立数学模型进行优化整定。最后,基于现有理论分析和仿真验证结果,得出所提新方案能够在保证选择性和可靠性的前提下有效提高保护的速动性和灵敏性。

基于C-Prophet的变压器油温预测方法

变压器绕组温度过高会导致绝缘老化,严重危害电力设备正常运行。变压器油温能够作为判断绕组温度的辅助依据,然而变压器油温受季节因素、天气变化影响较大,目前针对变压器油温预测的精度有待进一步提升。针对此问题,首次将Prophet算法用于变压器油温预测,并提出一种与自适性噪声完备总体经验模态分解(CEEMDAN)相结合的变压器油温预测方法(CEEMDAN-Prophet,C-Prophet)。同时为进一步提升油温预测精度,在预测过程中综合考虑季节变化对变压器油温的影响。C-Prophet预测方法首先利用CEEMDAN对采集的油温信号进行分解,得到最终残差和K个本征模态分量。然后利用Prophet算法对各个分量进行预测,并将得到的N个模态分量的预测值进行求和得到最终的预测结果。算例结果表明,与卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和随机森林算法相比,C-Prophet算法预测精度分别提高了54.40%、44.08%、20.09%,且C-Prophet算法在考虑季节因素后预测精度进一步提升了61.24%。

基于双路边沿滤波的变压器绕组温度监测系统设计

为避免大型变压器因绕组短路、线路老化、冲击电流等引发变压器事故,对大型变压器设备的在线监测与提前预警成为变压器设备安全与稳定的重要前提。该文提出双路边沿滤波的解调方法,利用FBG光栅反射光强与温度的线性关系,实现了对油浸变压器绕组60~140℃范围的温度监测。通过FBG光栅楔形悬空封装设计,保障测温系统在振动、油浸、强电磁环境中对绕组热点位置的温度长时间稳定监测。实验表明:由FBG光栅楔形封装传感器和双路边沿滤波解调方法,实现了对变压器绕组多个热点位置温度进行实时监测,系统可靠稳定,测温精度在±1℃。

变压器油温计及绕温计缺陷故障研究及分析

油浸式变压器采用的油温计及绕温计常出现各类异常问题,在研究其工作原理的基础上,探讨了产生的主要原因,并归纳总结出变送器电源模块故障、变送器输出电流漂移和毛细管漏液三类问题,梳理了相应的分析方法及处理流程。变压器油温计绕温计工作基本原理油浸式变压器测温装置多为指针式温度计,其中包括油面温度计及绕组温度计两种。

变压器顶层油温预测热模型影响因素分析及其改进

油浸式电力变压器的运行寿命及负载能力与油温密切相关,运行在高温、强辐射地区的变压器容易因为过热而导致早期故障,顶层油温是变压器油温的重要指标。为此,在分析几种典型顶层油温热模型的基础上,考虑变压器所遭受的太阳辐射以及热时间常数随时间变化的影响,引入代表辐射的修正项,同时分析不同滞后时间变量与不同离散方法对热模型的影响,得到了一种改进的顶层油温预测热模型。通过对某750 000kVA/500kV变压器进行实际计算并与现场监测数据比较,同时对比分析考虑各不同因素后的模型的预测精度,发现综合考虑热辐射、滞后时间变量并采用改进欧拉离散方法的热模型预测效果最优,具有平均误差1.21、均方误差1.19的精度。结果表明该改进热模型能较好地预测变压器顶层油温。

变压器热点温度研究方法综述

变压器热点温度是直接影响变压器绝缘老化速度及决定变压器运行状态的重要因素之一。文中综述了近年来国内外变压器热点温度研究方法的发展历史及现状。文中主要对基于测温系统的热点温度监测,基于经验公式、热路模型或数值计算方法的热点温度计算及基于人工智能学习算法的热点温度预测三大类方法进行了归纳总结,对比了各类方法优缺点,并论述了三类方法今后的研究、发展方向。

基于多参量光纤F-P传感的变压器局部放电与油温传感方法

为及时准确掌握电力变压器的运行状态,简化变压器内部传感器的安装布置,针对局部放电和油温这两大变压器运行状态关键特征参量,提出基于法布里-珀罗干涉(Fabry-Perot interference)原理的变压器局部放电与油温多参量光纤传感方法。设计了谐振频率在121 kHz的光纤F-P超声探头,采用光强解调法,基于超声波信号实现了油中52.78 pC局部放电的测量;基于同一探头,采用光谱傅里叶解调算法,实现了变压器油温传感,经解调得到的F-P探头腔长变化与热电偶传感器测得的温度变化近似呈线性关系,R^(2)为0.97。研究了温度变化对F-P探头超声传感特性的影响,发现在油温变化时,F-P探头对局部放电超声信号检测的灵敏度出现周期性变化;同时,F-P探头输出光强的直流分量也将快速波动,基于这一特性,也可为监测变压器内部快速温升提供参考。该研究为电气设备状态单光纤多参量检测提供了一种思路。

综合自动化变电站变压器测温系统的研究

为了及时消除综合自动化变电站主变测温系统普遍存在异常现象,使其恢复正常运行,发挥应有功能,归纳了存在的异常现象,并对其详细分析,提出相关解决方案。有些解决方案已纳入到检修日常管理,而有些已应用于实际工作,效果良好,从而保障了变电站安全稳定运行。

配电变压器油温油位一体化无源无线监测系统

针对配电变压器油位和油温监测方法(或手段)缺乏这一现状,提出了基于声表面波(Surface Acoustic Wave,SAW)无源无线传感技术的配电变压器油位和油温一体化监测方法。系统通过SAW传感技术的无源无线特性保证了传感器安装后设备免维护以及足够的电气安全。为保证传感器温度监测工作的可靠性,设计了差动结构传感器,并采用有限元/边界元方法优化了传感器温度敏感特性;创新地性采用磁控开关切换天线连接,以低成本实现了变压器油位状态的少油报警监视;通过设计新型环形平面倒F抗金属天线,实现了温度监测传感器和变压器原有油位计的一体化设计;实现了基于声表面波技术的配电变压器油温、油位在线监测系统。通过实验室以及现场实际测试,证实该系统能够实时、准确地测量变压器油顶层温度变化以及油位、温升和温升速率等监测量。

基于灰色模型算法的电力变压器油温预测

电力变压器是输变电网中最重要的设备之一,为保证电力变压器安全、稳定运行,有必要对变压器油温进行预估。相对于变压器油温短期(5min～1h)预测值,电网运维和调度人员更关注中长期(未来1～3天)预测值。目前,对于变化特征复杂、不可控性较强的变压器油温特征长期的预估效果较差,尤其是受环境作用较大的温度、土质边坡等,实现中长期准确预测较困难。研究分别对变压器油温短时和中长期预测做实验,验证改进后的算法的可行性。在灰色模型算法的基础上,通过改进模型离散方程,构建了多元化油温状态方程,并建立电力变压器油温预测的动态估计模型,结合现场实测数据对比Kalman滤波模型及IEEE导则推荐模型预测结果。对于短时预测,采用的灰色预测模型对变压器顶层油温的短时预测残差基本保持在0～±1.8℃之间;对于中长期预测,预测结果精度较高,3组预测值最大误差为0.85℃,最小误差为0.07℃,且样本拟合度较好。改进后的油温预测模型中长期预测效果相对较好,具有实际参考价值。

基于LPC1768的地下变压器油温监测系统

地下变压器具有负荷高、散热不如地面,油温的监测十分重要。设计了基于LPC1768的地下变压器油温监测系统,硬件部分由电源单元、通信模块、风机控制单元等组成;软件部分由下位机监测终端软件程序和上位机实时监测界面软件祖成。温度传感器采集温度数据上传监测终端进行计算处理,执行相应的决策。后台监测软件可以对变压器温度实时监控和查看,对风机远程控制,达到变压器降温的目的。该监测系统散热器外表喷涂石墨烯增加散热,使变压器能够有更好的降温效果。

基于相似日和相似时刻的变压器顶层油温预测方法

变压器顶层油温受天气状况、潮流负荷等诸多因素影响,其预测精度难以提高。为解决此问题,文中提出一种基于相似日和相似时刻的变压器顶层油温预测方法,在相似日内进一步选择待预测日各时刻所对应的相似时刻,进而利用相似时刻预测变压器顶层油温。首先采用基于气象因素的K-means聚类和时间“近大远小”原则,从历史样本中选择得到待预测日的相似日。然后在充分研究相似时刻定义描述和判断依据的基础上,基于反向传播(BP)神经网络和线性加权方法给出了顶层油温预测方法的计算步骤,并将其应用到江苏某特高压主变顶层油温的预测工作中。最后,结果表明该方法预测变压器顶层油温的精度较高,从而验证了该方法的有效性与可行性。

基于Topsis和熵值法的相似日变压器顶层油温预测方法研究

考虑到顶层油温一定程度上表征了变压器的运行状态,因此对变压器顶层油温的预测具有重要意义。提出了一种基于Topsis和熵值法的变压器顶层油温预测方法,该方法通过合理选择相似日,实现了变压器顶层油温的精确预测。基于Topsis法提出了综合考虑温度、湿度、降雨、光照、风速和气压的气象因素相关度计算模型,在充分研究负荷因素和时间因素相关度的基础上,利用加权原理和熵值法,建立了综合相关度计算模型,详细分析了相似日判别与顶层油温预测的流程,并将其应用到江苏地区某特高压主变主体变压器顶层油温预测工作中进行分析。最后结果表明该方法预测精度高,可以满足现场实际应用需求,从而验证了该方法的可行性与有效性。

避免变压器油温过高导致的故障措施研究

变压器必须在规定的油温下运行。如果变压器油温长时间超过其允许值,很容易发生高电压击穿事故。文章通过分析某炼油厂35 kV变电站两台变压器油温过高故障的事故,确定造成此故障的原因,并通过将继电保护中的返回系数成功地引入到风机的控制系统中等措施,成功的解决了变压器油温过高的故障,保证了变压器的稳定运行,大大提高了全厂的经济效益。

变压器油温异常状态识别方法

在变压器本身存在缺陷运行、过负载运行以及冷却器不正常运行时,变压器油温可能会发生异常,影响变压器的安全运行。现有的通过关注变压器油温是否越限的策略,难以在变压器异常运行早期识别异常状态。本文从识别变压器油温异常变化数据出发,采用箱形图和基于近似等频离散化两种分析方法,建立了变压器油温变化异常识别模型,为变压器早期状态预警提供策略。

主变压器绕组热点光纤测温技术的应用

随着智能化变电站建设中对各类主设备在线监测的要求,发现传统的主变压器测温系统,已经不能适应当今的智能化技术要求。在列举了传统测温技术存在不足的情况下,介绍了一种光纤测温技术的工作原理和特点,以及将主变压器绕组热点光纤测温技术应用到泸定站改造工程中的案例。通过对主变压器在线远程绕组热点光纤测温,解决了监测变压器内部线圈热点温度盲区的难题,同时也为今后变压器的安全运行,积累和提供准确、可靠的在线动态热点温度监测值。

基于RFID技术的变压器油温监测系统的研究

针对变压器油温历史数据的缺失,不利于对变压器运行状况的分析,本系统提出了一种基于RFID技术的解决方法,该系统能够以一定时间为节点对变压器油温进行记录,数据读取方便安全,具有一定的实用性。

变压器智能数显油温表的设计与研发

电力变压器是电力系统中的重要设备,变压器的油温和绕组温度直接决定变压器的使用寿命。由于传统的压力式温度计受环境温度的影响及机械结构的老化和磨损,经常出现视值温度异常、现场指针卡粘等故障,造成现场和远方两表温差数值超标。因此设计研发一款能适应环境温度变化、现场和远方两表温差<1℃,可实时监测记录的数字式智能油温/线温测量表,为变压器的状态检修提供可靠的技术数据。