油浸式變壓器故障率模型及故障診斷研究.pdf

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)、運行條件的基礎上，可對變壓器的故障率進行評價，進而合理安排檢修維護措施來降低設備發(fā)生故障的風險。此外，對已經(jīng)故障停運或故障率高的變壓器進行故障診斷，迅速找到故障原因并采取相應修復措施，能夠有效減少維護時間，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備狀況的油中溶解氣體信息，然后推導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