基于能量加權(quán)DGA的變壓器潛伏性故障診斷及故障率估計方法.pdf

1、電力變壓器是電力系統(tǒng)中重要的輸變電設(shè)備之一，在電力系統(tǒng)中處于樞紐地位，其運行的安全可靠性直接關(guān)系到電力系統(tǒng)的安全。對變壓器進行準確的故障診斷，把握變壓器的狀態(tài)，對于保證其安全穩(wěn)定運行有著重要的意義。變壓器潛伏性故障發(fā)展時間較長，目前比較有效的檢測手段是油中溶解氣體分析技術(shù)(Dissolved Gas Analysis，DGA)，可以發(fā)現(xiàn)變壓器是否發(fā)現(xiàn)故障，區(qū)分故障類別，并且對故障的嚴重程度進行判斷。此外，對變壓器的潛伏性故障故障率做出準

2、確的估計，對于指導變壓器的運維等生產(chǎn)活動也有著重要的意義?；谝陨媳尘?，本文主要圍繞變壓器故障診斷和潛伏性故障的故障率估計方法展開研究。
　　本文首先分析變壓器故障類型以及變壓器故障時油中溶解氣體的特征，并對目前應用于電力設(shè)備故障診斷的人工智能方法及其優(yōu)缺點進行綜述；根據(jù)極限學習機方法的特點及優(yōu)勢，建立了基于極限學習機的故障分類模型，通過算例驗證該模型在故障診斷方面的有效性，為基于DGA的變壓器故障診斷提供一種新思路。
　　

3、然后，本文在熱動力學中焓的概念基礎(chǔ)上，通過對變壓器油分解化學反應進行分析，根據(jù)標準生成焓對不同故障氣體進行加權(quán)，引入能量加權(quán)DGA(Energy Weighted DGA，EWDGA)概念，分析其在變壓器故障嚴重程度判斷方面的應用，并利用算例說明EWDGA在判別故障程度時比傳統(tǒng)的產(chǎn)氣率數(shù)據(jù)有著更客觀的判斷。
　　最后，本文基于EWDGA和馬爾可夫過程，提出計及能量加權(quán)產(chǎn)氣率數(shù)據(jù)的變壓器潛伏性故障的故障率估計方法，并通過算例說明本文