基于能量系数的电力变压器热故障严重性评估方法

运行电力变压器内部的热点温度直接影响其使用寿命和运行可靠性。为准确评估电力变压器内部过热故障的严重程度,文章借助焓变理论提出一种计算故障能量系数的方法,为故障赋予一定的权值系数;并基于能量系数这一概念,以电力变压器各类不同程度的热故障为研究对象,建立其严重程度分级评估基准,此基准是以563组电力变压器热故障油色谱分析数据所计算出的能量系数值作为样本数据,利用最大熵原理得出最符合实际分布的电力变压器热故障能量系数概率分布函数,并求取其分位值Q_(20)、Q_(70)和Q_(95)作为热故障严重程度的分级评估值。经实际算例分析,采用文中所提方法,不仅可以实现对热故障严重程度的量化评估,还可以合理地划分其严重等级,可为检修人员制定和执行维护计划提供参考。

基于物联网的电力变压器过热故障红外检测系统设计

电力变压器运行过程中容易受到自身因素和外界因素影响出现过热故障,进而发生事故,为此,该文基于物联网设计了一种新的电力变压器过热故障红外检测系统,在物联网技术的基础上对系统的硬件和软件进行开发设计。系统硬件主要设计了红外热像仪、中心控制计算机、监测云台三部分。红外摄像仪负责采集设备的实时温度数据,将数据发送到中心控制计算机;中心控制计算机负责收集并储存数据,同时将数据判断指令传达到云台;云台负责运行中心计算机的指令。通过数据采集、红外图像处理和温度测量与显示完成系统检测软件设计。实验结果表明,所设计系统能够同时绘制出温升曲线和三相曲线,更好地判定系统温度是否出现过热故障,与传统系统相比,预警响应时间平均值分别降低13.916 min和5.548 min,误检率平均值分别降低10.942%和8.262%。

电力变压器运行维护及故障处理技术探讨

随着居民用电需求的不断提升,电力系统也在持续发展,电力变压器作为主要供电载体受到了广泛关注,电力变压器运行维护及故障处理技术也成为学界关注热点,相关理论研究及实践探索大量涌现。基于此,简单分析电力变压器常见的铁芯、绕组、油箱及瓦斯等方面的运行故障,深入探讨电力变压器的运行维护技术及相关的故障处理技术,以供参考。

基于音频动态特征重组和TCN-Attention的电力变压器故障诊断方法

电力变压器是电力系统的重要电气设备之一,对变压器进行在线故障诊断是降低电力系统运维成本、提高电力系统稳定性的关键措施.基于电力变压器运行时的音频信息,提出音频信号动态特征重组和TCN-Attention模型实现变压器典型故障的精准识别.首先,分析变压器音频信号的SRA、RMS、峭度和裕度特征;然后,根据特征与变压器故障之间的相关性、鲁棒性和时序单调性实现不同特征的加权融合,得到变压器音频信号的综合特征;最后,设计TCN-Attention模型分析变压器音频特征从而实现故障诊断,并基于注意力机制增强音频特征中的重要信息,以提升变压器故障的识别准确率.本文采集了变压器在正常运行、绕组故障和铁芯故障3种状态下的音频信号构成数据集,对所提方法进行验证.实验结果表明,本文方法根据变压器音频信号进行故障诊断的准确率可达90%以上,实现了变压器故障的智能诊断,对保障电力系统稳定运行具有重要意义.

电力变压器故障数据特征提取方法研究

基于油中溶解气体分析(DGA)的电力变压器机器学习故障诊断方法是目前电力变压器故障诊断的主流方法,但这种方法存在故障特征数据维度高、非线性特征显著、信息冗余以及参数寻优等问题,会影响故障诊断的准确率。采用核主成分分析法(KPCA)来提取特征参量,能有效消除冗余信息并降低数据维度。通过对比特征提取前后模型的分类准确率及模型的运行时间,凸显了特征提取方法的有效性,验证了特征提取后故障特征数据集对提高机器学习模型故障分类准确率及分类效率的实际效果。KPCA的优越性对发现电力变压器潜在故障、及时消除潜在威胁、保证电力变压器安全稳定运行,以及维持电网高效可靠供电具有重要意义。

电力变压器常见故障处理及预防研究

电力系统运行过程中,变压器是其中最为常见的用电装置之一。变压器的主要作用是把固定数值交流电压或电流转换成具有相同频率或不同的电压或电流装置。电力变压器应用能够直接关系到电网稳定与安全,因此,其常见故障分析与故障处理措施非常重要。基于此,文章以1 B变压器为例,针对电力变压器在运行过程中发生的常见故障加以探索分析,并探讨相应的故障处理和故障预防对策。

电力变压器常见故障与诊断方法探析

电力变压器的故障判断在电力系统正常运行中具有重大意义。电力变压器在电力系统中具有电压等级转换,不同电力系统之间进行阻抗匹配的功能,是电能输送的主要设备。电力变压器高效、稳定、节能、长期正常工作是电力变压器的核心;及早发现变压器故障并进行处理是电力系统正常稳定工作的保证。本文从电力变压器的结构入手,引出电力变压器的常见故障,介绍了电力变压器的常规故障诊断方法及先进控制检测手段。

基于胶囊神经网络的电力变压器故障诊断方法研究

电力变压器作为电力系统运行的枢纽设备,其运行状况直接关系到整个系统的运行安全。长期以来,油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)技术由于不易受变压器内部复杂电磁场及外部噪声影响,成为变压器故障诊断的一种有效手段。为了解决现有基于DGA的故障诊断方法的局限性并进一步提升故障诊断的准确率,文中提出了一种基于胶囊神经网络(capsule network,CapsNet)的油浸式电力变压器故障诊断方法。通过结合CapsNet在处理向量数据方面的优势和变压器油中溶解气体的特征,所提方法能够准确地模拟油中溶解气体与故障类型之间复杂的非线性关系,通过动态路由技术和反向传播算法对模型的训练实现关键特征的自动提取。基于电网真实DGA数据的测试结果表明所提方法在故障诊断准确率、宏平均和召回率几何平均3个性能指标上得分数分别为90.48%、82.46%、87.93%,均优于支持向量机(support vector machine,SVM)和深度信念网络(deep belief network,DBN),证明了其在实际变压器故障诊断应用中的优势。

改进BiLSTM在电力变压器故障诊断中的应用研究

针对目前电力变压器故障诊断方法存在的诊断准确率低、特征参数标准不一等问题,在分析电力变压器故障的基础上,提出了一种双向短期记忆网络与改进鲸鱼优化算法相结合的电力变压器故障诊断方法。引入混合策略(权重和收敛因子优化、蝙蝠算法和莱维飞行策略)对鲸鱼优化算法进行优化,并利用优化后的鲸鱼优化算法寻找双向短期记忆网络的最优参数建立电力变压器故障诊断模型。通过算例与常规方法进行对比分析,验证了该方法的优越性。结果表明,相比于常规方法,所提故障诊断方法具有更高的故障诊断准确率和最佳的实际应用效果,故障诊断准确率分别提高了10.42%和7.85%,为电力变压器故障诊断提供了一种新的思路。

基于改进蚁群算法的电力变压器绕组故障智能检测方法

为了提高对电力变压器绕组故障的检测精度及效率,为电力系统的稳定运行提供有力保障,本文引入蚁群算法并对其进行改进,提出一种新的电力变压器绕组故障智能检测方法。首先,对电力变压器绕组故障的特性进行分析,并进行故障特征提取。其次,对传统的蚁群算法进行改进。然后,构建电力变压器绕组故障检测模型,实现绕组故障的智能检测。实验结果表明,应用本文方法对电力变压器绕组故障进行检测具有更高检测精度及效率,为电力变压器的安全运行和电力系统的稳定提供了有力保障。

电力变压器高压试验技术及故障处理方法研究

变压器承担着电能分配、电压变化等诸多任务,定期开展高压试验,降低故障概率是日常电力维护、保养工作中的关键任务。本文从本公司日常开展的高压试验工作内容为切入点,结合本公司过往记录的故障信息展开分析,根据本公司故障处理经验提出切实可行的故障处理方法,以此在提高变压器性能的基础上,强化电力系统的安全性。

基于云理论的电力变压器故障诊断研究

针对传统的三比值法中存在的问题,根据云模型具有的随机性与模糊性特点,提出了应用云理论对三比值法进行改进的方法。该方法首先建立油中溶解气体三个比值的云模型,再通过筛选数据对模型不断地进行修正,最终结合挖掘关联规则来判定变压器故障类型,而不再局限于用固定编码定义故障类型。实例结果表明:该方法不仅有效克服了IEC三比值法边界位置误判、编码缺失、不能诊断多故障等缺点,而且还弥补了模糊三比值法忽视随机性的不足,同时使三比值法具有了自适应监督学习能力,为变压器故障诊断的准确性提供了有效的依据。

电力变压器故障智能化诊断技术综述

电力变压器主要用于电力的输变电和供配电系统的一次回路中。本文从变压器的主体组成结构出发,结合变压器的结构分析电力变压器发生故障的类型及原因,同时针对变压器的常见的故障和缺陷,根据实际经验归纳总结了针对性的故障检测和智能诊断方法,具有现实的指导意义。

基于改进支持向量机的配电电力变压器内部过热故障识别方法

为降低配电电力变压器内部过热故障识别误差较大的问题,提出基于改进支持向量机的配电电力变压器内部过热故障识别方法。该方法针对变压器内部过热故障展开分析,并基于分析结果,进行特征量的选择和归一化处理,以消除气体体积分值存在的差异,为确保后续识别结果的准确性奠定基础。然后通过跨子群交流策略和最优群体自变异策略改进蛙跳算法。最终基于改进后的混合蛙跳算法来进行实现支持向量机的改进,完成配电电力变压器内部过热故障识别。测试结果表示,采用所提方法进行配电电力变压器内部过热故障识别,其识别确率始终在95%以上,具有较强的应用性。

电力变压器多源信息融合故障诊断技术研究

文章深入研究传统电力变压器故障诊断数据来源单一、诊断结果准确性不足的问题,提出一种创新的故障诊断方法。通过引入多源信息融合技术,提高电力变压器故障诊断的准确性和可靠性。在本研究中,采用以深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)为基础,与DS证据理论相结合的方法。首先,利用DBN特征提取和分类电力变压器的多个传感器数据。其次,通过DS证据理论融合分类结果,从而得到最终的故障诊断结果。最后,与传统方法相比,基于多源信息融合的电力变压器故障诊断方法大幅提升了故障诊断准确率,并且在多种类型的故障诊断中表现出良好的效果。

基于多传感信息融合的电力变压器绕组故障诊断方法

传统电力变压器绕组故障诊断方法直接对变压器绕组故障进行诊断,未对振动信号进行特征提取,造成诊断精准度低。为此,提出基于多传感信息融合的电力变压器绕组故障诊断方法。在故障诊断之前采集绕组振动信号,在采集绕组振动信号的基础上,重点对变压器绕组振动特征进行提取,通过提取的特征利用多传感信息融合算法对变压器绕组变形故障进行故障诊断。设计对比实验,实验结果证明该方法在不同数据预处理下的故障诊断精准度高于传统方法,有一定的研究价值。

一种基于SVM算法的电力变压器机械故障智能诊断模型

振动分析法是一种变压器机械故障的非电量诊断方法,该方法通过分析变压器油箱表面的振动特征,可以诊断变压器内部的绕组变形或铁心松动等故障。SVM是一种新型的机器学习方法,能够在小样本的情况下训练得到泛化能力强的分类模型。文中基于振动信号和SVM算法构建了一种变压器智能诊断模型,通过对试点变压器的上百组振动信号数据进行采集和频谱特征提取,在此基础上构建了SVM训练数据集,训练了单值υ-SVM故障诊断模型并取得了较好的效果,从而验证了该模型的有效性,可为相关研究者提供一定参考。

基于贝叶斯网络的电力变压器局部放电故障检测

针对传统电力变压器故障检测方法对电力系统中潜藏的故障问题检测水平不足,准确率较低,无法及时准确的发现异常隐患等问题,提出基于贝叶斯网络的变压器局部放电故障检测方法;首先通过传感器获取电力变压器不同状态下运行过程中的参数数据,对局部放电故障发生的概率和范围进行合理性评估,提取评估概率数据综合为样本数据集,构建贝叶斯网络故障树;根据逻辑规则转化为贝叶斯网络,推演计算故障节点之间的算例关系,利用贝叶斯原理抽取故障特征指标与异常概率之间的关联关系,利用模糊描述方法构建故障特征关联函数,计算可得故障特征模糊函数动态变化关系,实现对变压器故障发生的概率与位置信息的判断与确定;实验结果表明,利用贝叶斯网络对电力变压器局部放电故障检测准确率达到85%以上,最高可达96%,说明该方法具有较高的检测准确率,能够有效提高电力变压器放电故障检测的有效性。

基于联邦学习的含不平衡样本数据电力变压器故障诊断

基于海量样本数据的深度神经网络可以显著提升电力变压器的故障诊断效果,但实际环境中各变压器本地数据被“数据孤岛”隔离,难以进行集中式深度训练。联邦学习可以实现多源数据的共同建模,但各变压器的非独立同分布不平衡数据会使算法性能严重下降。针对上述问题,提出一种基于联邦学习的含不平衡样本数据电力变压器故障诊断机制。与传统深度学习集中训练方式不同,文中采用多个参与者分布训练方式。每个参与者采用LeNet-5深度神经网络进行本地训练,中央服务器将本地模型进行聚合,同时引入改进的数据共享策略对云端共享数据进行选择性下发,以降低非独立同分布数据的不平衡性。实验结果证明,该机制实现了各变压器独立且不平衡数据的协同训练,对变压器故障类型的诊断精度可达到97%。

基于改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障诊断方法

电力变压器运行故障的准确诊断有利于提高变电设备状态检修和电网安全运行水平,为实现故障的准确分类,文章以油中溶解的5种典型气体作为故障诊断的特征量,提出一种基于改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障诊断方法。该方法通过改进灰狼算法寻求最小二乘支持向量机中的最优惩罚系数C和核函数参数g,用以提高故障诊断的准确率。首先阐明最小二乘支持向量机和灰狼算法的改进点并将二者耦合,将其代入413组电力变压器的油中溶解气体检测数据来诊断故障类型,与其他诊断方法进行对比;其次研究惩罚系数C和核函数参数g对电力变压器故障类型识别准确率的影响规律;最后借助训练后的改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合方法,通过两台不同电压等级的变压器故障实例分析,验证了故障诊断方法的有效性。研究结果表明:相较于单一使用最小二乘支持向量机和传统灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合,改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合方法对电力变压器故障诊断的准确率分别提高了14%和7%。此外,惩罚系数C和核函数参数g对电力变压器故障类型识别准确率的影响呈现非线性规律,凸显了通过智能算法找到最优解的便捷性、必要性、有效性。