绝缘油溶解气体组分含量测定回收率试验研究

变压器油中的气体组分含量的测定通常采用气相色谱法,回收率试验是验证测定结果准确性的重要方法。文章对变压器油中溶解气体组分含量测定的回收率试验进行实例研究,测定方法采用气相色谱法,并对结果进行了讨论。

变压器油中溶解气体色谱分析误差来源及排除

变压器油中溶解气体色谱分析法是诊断变压器及充油电力设备内部潜伏性故障的重要手段。本文论述生产一线现场工作中色谱分析时各种误差产生的原因,排除方法及建议。

变压器油中溶解气体色谱分析的改进

通过对变压器油中溶解气体色谱分析,判断其存在问题及缺陷原因,实施用大口径毛细柱进行变压器油中溶解气体分析,取得较好效果。

变压器油中溶解气体色谱分析误差来源及排除

变压器油中溶解气体色谱分析法是诊断变压器及充油电力设备内部潜伏性故障的重要手段,本文针对生产现场色谱分析时取油样、脱气、转移气体、仪器标定、样品气定性分析、样品气定量分析、结果计算判断等7个步骤,分析各种误差产生的原因,提出排除方法及建议。

用油中溶解气体色谱分析法诊断变压器故障

文章通过对变压器油中溶解气体进行色谱分析,对变压器故障进行诊断,并给出实例。

油中溶解气体的色谱分析在变压器故障诊断中的应用

变压器在正常情况下,油中除含有空气、CO、CO2外不应含有其他气体,但是在故障情况（过热、放电及受潮等）下,油中可能分解出多种烃类气体和H2,我们取CH4、C2H6、C2H4、C2H2、H2、CO和CO2作为故障分析的特征气体,对油进行这种分析称油的色谱分析。

关于变压器故障诊断中油中溶解气体色谱分析技术的有效运用研究

近些年来,我国的工业科技得到了快速的发展。在电力行业的输变电系统中,变压器是十分重要的设备,电力系统质量的高低直接由变压器的优劣决定。为确保整个供电网络运行正常,必须正确判断变压器的运行状态,及时反映变压器的故障。在分析变压器的运行状态时,运用油中溶解气体色谱分析技术,通过总结和分析色谱数据的变化规律来判断和检测变压器的潜在故障。

激光拉曼光谱应用于变压器油中溶解气体分析

变压器油中溶解气体在线监测是实施变压器状态检修的重要手段之一。激光拉曼光谱技术能直接使用单一频率的激光对混合气体进行非接触式的测量,符合在线监测的要求。利用激光拉曼光谱对变压器油中溶解气体进行分析,能克服传统在线监测方法的诸多不足。对激光拉曼光谱在变压器油中溶解气体分析中的应用进行了研究。分析了变压器油中7种主要故障特征气体(H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2、CO、CO2)的拉曼特征频谱,并阐述了基于特征频谱和最小二乘法对7种特征气体进行定性定量分析的方法。利用共聚焦拉曼技术和镀银石英玻璃管制成的气体样品池,构建了激光拉曼光谱气体分析试验平台。结合平台研究了7种故障特征气体的拉曼光谱检测特性,并与实验室气相色谱法的测量结果进行了对比。对比结果表明,激光拉曼光谱能有效地对变压器油中溶解气体进行定量分析,为变压器油中溶解气体的拉曼光谱在线监测奠定了基础。

光声光谱技术应用于变压器油中溶解气体分析

变压器油中溶解气体在线监测装置中的色谱柱和气敏传感器存在消耗被测气体和长期稳定性差等不足。光声光谱气体分析技术灵敏度高,不消耗被测气体,克服了传统油中溶解气体在线监测技术的缺点。文中对其在变压器油中溶解气体在线监测中的应用进行了研究。构建了用于变压器油中溶解气体分析的光声光谱平台,给出具有红外特征吸收峰的CH4,C2H6,C2H4,C2H2,CO和CO2这6种主要故障特征气体的特征频谱,采用加权最小二乘法对2种混合气体中的CH4,C2H6,C2H4,C2H2,CO和CO2进行了定性和定量分析。分析结果与气体各组分体积分数真实值或气相色谱仪测量值的比较表明,光声光谱技术能有效地对变压器油中溶解气体进行分析。

卡尔曼滤波对油中溶解气体含量的预测

准确测量变压器油中溶解气体的浓度是对变压器进行色谱分析的关键,为此,以卡尔曼滤波理论为基础研究了新型油浸式电力变压器油中溶解气体含量的预测模式及其应用特性,并分析了卡尔曼滤波的稳定性、实用性及其适应数值变化的能力,展示了卡尔曼滤波在数据预测方面的优越性。在卡尔曼滤波算法的迭代计算中以观测量的最小均方误差阵为准则,推导出了用预测误差向量进行方差估计,求出最小方差意义下预测量的最优估计。理论推导和仿真结果表明,该方法计算简单、可靠,可以大大地降低预测误差,提高预测模型的预报能力,能满足工程实践的需要。

对《变压器油中溶解气体分析和判断导则》中把氢气组分做为特征气体的质疑

对《变压器油中溶解气体分析和判断导则》中做为几种特征气体之一的氢气组分提出质疑， 对使用它的必然性做了探讨性的论述， 从而提出色谱分析时可不检测氢组分。

不同取样方法对变压器油中溶解气体组分含量检测的影响

为保障变压器油中溶解气体组分含量取样的代表性,模拟了变压器油中溶解气体组分含量的不同取样和运输方式,并进行色谱检测,分析了不同取样方式(注射器、内塞瓶、磨口瓶)和不同保存条件(避光/非避光、恒温/常温)对变压器油中溶解气体组分含量的影响程度,结果表明,应选用注射器密封取样,在避光常温条件下运输保存。

变压器油色谱分析中用三比值法判断故障时应注意的问题

1引言 变压器油中溶解气体的色谱分析法是诊断变压器内部潜伏性故障的有效方法，其诊断依据《变压器油中溶解气体分析和判断导则》（以下简称“导则”）中的方法进行。现行导则有两个版本，即国标GB／T7252—2001和行标DL／T722—2000，它们分别代替了国标GB／T7252—1987和部标SD187-1986。

采用油中溶解气体分析法判断变压器故障应注意的事项

介绍了DL/T722-2000《变压器油中溶解气体分析和判断导则》增加的新内容及与老标准的不同,指出了采用油中溶解气体法诊断变压器故障应注意的事项。

用油中溶解气体含量分析指导变压器状态检修

变压器油中溶解气体色谱分析是判断变压器内部故障的重要手段。通过介绍变电站变压器故障色谱分析的实例,说明色谱分析结合电气试验进行综合分析,可以比较准确地判断变压器故障类型和故障部位。

基于SSA-BiGRU-Attention模型的变压器油中溶解气体含量预测

油中溶解气体含量的准确预测对变压器安全稳定运行具有重要意义。为克服传统预测方法仅考虑油中溶解气体含量单一一类变量以及依靠经验为模型选参的局限性,提出一种考虑多因素的变压器油中溶解气体含量自适应预测方法。首先收集变压器在正常和异常运行情况下油中溶解气体的在线监测数据、温度数据(环境、变压器顶层油)、环境风速数据,并通过注意力机制(attention mechanism)计算各数据变量具体权重后作为预测模型的输入;然后通过麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,Bi GRU)预测模型中批处理、学习率、隐藏层层数和层神经元数4个重要参数进行智能迭代优化,得到最优参数值,在此基础上,构建SSA-Bi GRU-Attention优化模型,实现对油中溶解气体含量的预测。研究结果显示,利用该文提出的模型对正常运行条件下油中溶解气体含量进行预测,预测精度可达到98.3%;对达到注意值的油中溶解气体含量进行预测,能较好地预测气体数据的峰值和拐点,预测精度可达到86.6%。该文提出的变压器油中气体含量预测方法可为变压器状态评估和故障预警提供重要的技术支持。

便携式色谱仪分析油中溶解气体的现场应用

为有效解决常规色谱分析存在的弊端,引入了便携式分析仪,并对目前主要的产品类型作了简单介绍。通过便携式色谱仪的现场实际应用,说明便携色谱分析能有效解决生产中的实际问题,弥补实验室色谱分析的不足,在生产中具有推广应用价值。