小波神经网络的油浸式电力变压器故障检测

变压器是电力系统中的中的重要设备，它的正常运行对电力系统起着至关重要的作用。针对变压器的故障诊断方法，主要有传统比值法以及各种智能诊断方法。针对传统比值法和各种智能诊断方法编码不全，编码与故障类型对应关系太过绝对等缺点。将支持向量机、遗传算法和粗糙集相结合，应用到变压器故障诊断中。经过实例证明，该方法切实可行，诊断结果证明了本方法的有效性。

人工神经网络以其良好的非线性映射能力广泛应用于电力变压器故障诊断。为研究反向传播神经网络(bpnn)和概率神经网络(pnn)的学习过程、网络参数选择等问题,利用matlab的神经网络工具箱结合油中溶解气体建立了bpnn和pnn的故障诊断模型,并对其性能做了分析和对比。结果表明,两种网络均能较好地实现变压器故障的实时诊断。因初始化权值的随机性,bpnn的输出结果具有差异性,收敛速度较慢,而pnn网络结构自适应确定,可以随时添加训练样本,且训练速度较快,适合于实现变压器故障的实时诊断。相同条件下,pnn的收敛速度约为bpnn的5倍。

油浸式电力变压器是变电系统中的重要的组成部分之一,变压器的运行状况正常与否直接关系到配电网的安全。变电运维人员通过定期对油浸式电力变压器进行相应的一系列检查,可以及时有效地发现变压器故障,从而采取有针对性的措施进行维护,确保变压器的正常运行。该文主要阐述了油浸式电力变压器故障问题,并提出在线故障以及离线故障的有针对性的诊断技术及解决措施,取得较好的诊断效果,有效解决了油浸式变压器多种故障问题,与同行交流学习。

通过改良三比值法处理一组电力变压器油中溶解气体的特征值,并将数据作为输入训练神经网络,调整权值和阀值,通过相互比较确定各项网络参数,将误差控制要求范围内.最后使用得到的概率神经网络对样本进行了成功的预测,验证了将bp神经网络算法运用于变压器故障诊断具有十分理想的效果.

通过改良三比值法处理一组电力变压器油中溶解气体的特征值,并将数据作为输入训练神经网络,调整权值和阀值,通过相互比较确定各项网络参数,将误差控制要求范围内.最后使用得到的概率神经网络对样本进行了成功的预测,验证了将bp神经网络算法运用于变压器故障诊断具有十分理想的效果.

通过改良三比值法处理一组电力变压器油中溶解气体的特征值,并将数据作为输入训练神经网络,调整权值和阀值,通过相互比较确定各项网络参数,将误差控制要求范围内.最后使用得到的概率神经网络对样本进行了成功的预测,验证了将bp神经网络算法运用于变压器故障诊断具有十分理想的效果.

根据变压器运行原理和结构特点,将信息融合思想引入到变压器的故障诊断中,建立基于信息融合技术的故障诊断模式,即通过曲面拟合算法和证据推理技术从不同侧面,充分利用各种特征信息对变压器的故障进行诊断,来有效地提高确诊率

当前对变压器进行故障诊断,主要是利用从分散的传感器收集到的检测信息,但使用单独的传感器采集数据进行判别,由于缺乏对数据的融合分析,易造成诊断中的误判或漏判。提出了一种基于d-s证据理论的油浸式电力变压器故障诊断方法,该方法通过融合数据来处理故障诊断中的不确定度。建立了故障诊断的融合模型,给出了方法的具体实现步骤并应用实例进行计算。结果表明,本方法可以减少诊断中的不确定性,提高故障诊断的准确性。

本文主要针对油浸式电力变压器故障的分析与预防进行了概述。目前,油浸式电力变压器经常会出现一些故障,如油位异常、噪声源的出现、绝缘受潮等故障时常出现。这些问题不得不引起深深地思考,如何避免现实中出现的这些问题,成为刻不容缓的事情。只有将问题降到最低,安全才会得到最高的保证。

由于变压器长期运行,故障和事故总不可能完全避免,且引发故障和事故又出于众多方面的原因。本文分析了油浸式电力变压器的常见故障、影响故障的主要因素,提出预防和技术改进措施。

提出了一种利用属于模式识别范畴的决策树c4.5法进行变压器故障诊断的方法。由于c4.5方法可方便地处理连续特征模式且有从样本学习判定规则的功能,因此应用中显示了该方法对于变压器故障诊断的适用性。在讨论变压器故障空间的基础上,针对已积累的故障变压器的大量油中溶解气体等数据,考察了各类故障的特征偏置,并在此基础上构造出组合决策树诊断模型,实现了变压器故障由粗到细的逐级划分,有利于提高诊断的准确性。实例表明该模型的有效性。

电力变压器是电力系统的重要电气元件,其健康状况直接关系到电力系统的安全稳定运行,及时发现变压器内部早期故障(潜伏性故障)意义重大。利用油中溶解气体组分含量色谱分析并结合局部放电测试、介质损耗测试、直流电阻测试、绝缘电阻测试等电气试验手段可对变压器内部故障做出正确诊断。对于不同的变压器内部故障,应采取不同的运维措施和检修方法。文章结合某变电站#3主变压器内部过热故障诊断与处理实例,阐述了油中溶解气体组分含量色谱分析、电气试验等技术手段在变压器故障诊断中的具体应用,为变压器的运行维护工作提供有益借鉴。

主要针对油浸式电力变压器故障的分析与预防进行了概述。目前,油浸式电力变压器经常会出现一些故障,如油位异常、噪声源的出现、绝缘受潮等。这些问题不得不引起深深地思考,如何避免现实中出现的这些问题,成为刻不容缓的事情。只有将问题降到最低,安全才会得到最高的保证。

本文简析了造成变压器压力释放阀喷油的直接原因,并提出了预防油浸电力变压器压力释放阀非正常动作的具体措施及注意事项。

100万吨/年凝析油生产化工原料 项目油浸式电力变压器 技术协议 2014年08月 第1页共25页 1．执行的标准、规范 本项目将参照以下标准、规范的最新在用版本进行设计、设备材料生产、检验、 验收、工程安装、调试和验收等。 gb/t6451-2008《油浸式电力变压器技术参数和要求》 gb311.1-2012《绝缘配合第1部分定义、原则和规则》 gb/t15164《油浸式电力变压器负载导则》 gb5273《变压、高压电器和套管的接线端子》 gb2536-2011《变压器油》 gb1094.1-1996《电力变压器第1部分总则》 gb1094.2-1996《电力变压器第2部分温升》 gb1094.3-2003《电力变压器第3部分绝缘水平、绝缘试验和外绝缘空气间隙》 gb1094.4-2005《电力变压器第10.1部分声级

油浸式电力变压器[浏览次数：约1119次] 油浸式电力变压器是一种静止的电气设备，是用来将某一数值的交流电压 （电流）变成频率相同的另一种或几种数值不同的电压（电流）的设备。 目录 油浸式电力变压器的定义 油浸式电力变压器的构造 油浸式电力变压器的日常保养与检验 油浸式电力变压器的定义 油浸式电力变压器是通过电磁感应将一个系统的电流和交流电压转换为另一个 系统的电流和电压的油浸式电力设备。由铁心和套于其上的两个或多个绕组组成。 油浸式电力变压器的构造 1.吸潮器（硅胶筒）：内装有硅胶，储油柜（油枕）内的绝缘油通过吸潮器与 大气连通，干燥剂可以吸收空气中的水分和杂质，保持变压器内部绕组的良好绝缘性能；硅 胶变色、变质易造成堵塞。 2.油位计：反映变压器的油位状态，一般在+20o左右，过高需放油，反之加油；冬 天温度低、负载轻时油位变化不大，或油位略有下降；夏天，负载重时油温

通过对变压器内部放电故障进行分类:局部放电、火花放电和电弧放电。据此对它们产生放电故障的特征进行分析。

100万吨/年凝析油生产化工原料 项目油浸式电力变压器 技术协议 2014年08月 第1页共25页 1．执行的标准、规范 本项目将参照以下标准、规范的最新在用版本进行设计、设备材料生产、检验、 验收、工程安装、调试和验收等。 gb/t6451-2008《油浸式电力变压器技术参数和要求》 gb311.1-2012《绝缘配合第1部分定义、原则和规则》 gb/t15164《油浸式电力变压器负载导则》 gb5273《变压、高压电器和套管的接线端子》 gb2536-2011《变压器油》 gb1094.1-1996《电力变压器第1部分总则》 gb1094.2-1996《电力变压器第2部分温升》 gb1094.3-2003《电力变压器第3部分绝缘水平、绝缘试验和外绝缘空气间隙》 gb1094.4-2005《电力变压器第10.1部分声级

位置 铁芯半径 0 ×=×= 匝数×= 1并1叠4并6 mm×× ×× ／ w ／／ 高压温升 d-y hc=k= ρ=et= ur=／／=uk= 标准值 设计：校核：批准： 热负荷 中心距m0 心柱单损0.92788 层数校正 696低压温升 27 12 4 2.2261.051.0540 6.34 铁心直径 io= 1.15 395 737 2020.59 铝圆线23 窗高hw 1.521 6 27铁心净截面58 心柱磁密t 叠片系数6 621.12 0.96 铁损系数 空载电流 25000.89632 ix=1.057*1.3*(gm*va+6*1.414*qc*vab)/(p*10)=.17 5.15 材料成本 铝扁线 291 波节距 波片膨胀量 dc2=.45×.25×17.269=1.942 d2=2.7

大型油浸式电力变压器是电网的重要设备之一，随着电力的需求日益增长，大容量变压在电网中使用越来越多?由于变压器内部结构复杂，电场分布不均匀，电力变压器的故障可能对电力系统和用户造成重大的危害和影响?大容量变压器安装是一个工序相当复杂和重要的过程，安装质量的好坏直接影响到变压器的安全稳定运行，因此变压器现场安装技术也越来越重要。

油浸式电力变压器

针对油浸式电力变压器过载状态,对过载所造成的长期危险性、短期危险性进行了分析,提出了油浸式电力变压器过载限值的建议,正常大型变压器过载能力不能超过额定负载值的45%,时间不超过25min,能够合理利用变压器的能力。