基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和支持向量機(jī)變壓器鐵芯及繞組故障診斷研究.pdf

1、電力變壓器的安全可靠運(yùn)行對(duì)于整個(gè)電網(wǎng)的穩(wěn)定性至關(guān)重要，故需要對(duì)電力變壓器進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷，即實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)電力變壓器的運(yùn)行狀態(tài)，并對(duì)其進(jìn)行早期故障預(yù)測(cè)，防止小故障演變成大故障，造成重大損失。電力變壓器的鐵芯和繞組是其關(guān)鍵部件，占電力變壓器故障的比例較大。本文采用“振動(dòng)分析法”，以電力變壓器的鐵芯和繞組為研究對(duì)象，研究了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition，即EMD)和支持向量機(jī)(Support V

2、ector Machine，SVM)的變壓器故障診斷方法。
　　本文所采用的“振動(dòng)分析法”，即是在電力變壓器油箱上安裝傳感器，收集鐵芯及繞組的振動(dòng)波形，通過智能算法的分析和計(jì)算，判別其健康狀況的一種方法。該方法可實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的、連續(xù)的觀測(cè)，從而可以盡早發(fā)現(xiàn)變壓器的故障隱患，并獲得隱患發(fā)展的速度和變化趨勢(shì)，為電力變壓器按需檢修提供定量的分析數(shù)據(jù)。
　　針對(duì)變壓器鐵芯松動(dòng)及繞組變形故障，本文首先對(duì)采集到的原始振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行小波去噪;隨

3、后把一列時(shí)間序列數(shù)據(jù)通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解為固有模態(tài)函數(shù)組(Intrinsic Mode Function，即IMF)，對(duì)得出的各階固有模態(tài)函數(shù)求能量，計(jì)算得到信號(hào)的能量值，以提取變壓器振動(dòng)的特征信號(hào);再引入基于粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization，PSO)的支持向量機(jī)算法進(jìn)行故障診斷;最后把實(shí)測(cè)的變壓器故障振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行上述診斷分析，以驗(yàn)證本文所提方法的可行性和有效性。通過與傳統(tǒng)的反向傳播(backpropaga