變壓器油色譜在線監(jiān)測技術及其色譜算法研究.pdf

1、大型電力變壓器是電力系統中最重要的設備，也是導致電力系統事故最多的設備之一。隨著國內用電需求急劇增加，電力系統亟待解決提高供電可靠性、合理延長設備使用壽命等問題，迫切需要能夠準確、及時判斷出變壓器潛伏性故障的診斷方法。根據變壓器油中溶解氣體組分性質和含量的變化診斷其內部潛在故障為國內外廣泛采用，基本原理是不同類型的變壓器故障對應不同的變壓器油中溶解氣體性質和濃度。采用在線氣相色譜分析法，定性定量地對滲透組分進行分析檢測是目前國內外采取的

2、主要手段之一，利用在線監(jiān)測系統自動地采集色譜數據，準確找出色譜峰、辨別色譜峰的成分和扣除基線，最后精確計算每個色譜峰對應的成分和濃度，從而掌握變壓器的工況并判斷其內部故障。
　　 本文針對在研的變壓器油氣在線監(jiān)測系統項目在不同地域和季節(jié)出現的組分色譜峰錯判、分析譜圖不能識別等問題，在深入分析和對比目前通用和傳統的色譜算法的基礎上，提出基于BP網絡的峰辨識和峰定性算法以及基于小波濾波的峰定量算法研究，并且在此研究基礎上建立一套適用

3、于變壓器油氣在線監(jiān)測的智能色譜處理系統，實現油中溶解氣體定時在線智能化監(jiān)測，為正確預估變壓器的潛在故障提供可靠準確的油中溶解混合氣體的各組分的性質和濃度的數據。
　　 本文依據色譜分析流程特點和原理，建立了結構為2-8-2型、學習算法為GDX(自適應學習速率動量)的BP網絡，利用該BP網絡得到的預測值，實現色譜峰識別率達到99.85％以上，峰定性準確率達到99.5％以上，滿足實際要求。提出基于小波濾波的峰定量算法，用現場獲得數據