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文檔簡介
1、電力變壓器是電網(wǎng)中的核心部件,也是電網(wǎng)公司的重要資產(chǎn),其安全穩(wěn)定運行意義重大。在實時監(jiān)測變壓器狀態(tài)、運行條件的基礎(chǔ)上,可對變壓器的故障率進(jìn)行評價,進(jìn)而合理安排檢修維護(hù)措施來降低設(shè)備發(fā)生故障的風(fēng)險。此外,對已經(jīng)故障停運或故障率高的變壓器進(jìn)行故障診斷,迅速找到故障原因并采取相應(yīng)修復(fù)措施,能夠有效減少維護(hù)時間,降低變壓器停運造成的經(jīng)濟損失。因此,本文針對油浸變壓器的故障率建模方法和故障診斷方法,開展了以下研究。
基于比例故障率模型(
2、Proportional Hazard Model,PHM)和油中溶解氣體信息提出了一種綜合考慮老化和設(shè)備狀態(tài)的油浸變壓器故障率模型。本文提出的模型中,比例故障率模型的基準(zhǔn)故障率函數(shù)采用常用的溫升老化模型,連接函數(shù)中的協(xié)變量選擇了能夠全面客觀反映設(shè)備狀況的油中溶解氣體信息,然后推導(dǎo)了故障前時間的概率密度分布,并給出了使用極大似然估計擬合參數(shù)的方法。通過算例證明了提出模型的正確性。
支持向量機(Support Vector Ma
3、chine,SVM)可用于變壓器故障診斷,針對現(xiàn)有SVM方法在樣本故障特征不明顯情況下有誤分類的情況,提出了一種基于支持向量機多分類概率輸出的變壓器故障診斷方法,此方法可以得到發(fā)生不同類型故障的可能性,即故障類別的概率,經(jīng)過進(jìn)一步分析后給出診斷結(jié)論。算例表明本方法在繼承了SVM方法優(yōu)點的基礎(chǔ)上,提供了概率信息,對現(xiàn)有SVM方法誤診斷樣本也能給出可能存在的故障,彌補了現(xiàn)有SVM方法在變壓器故障特征不明顯條件下的不足。
在電網(wǎng)公司
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