基于模糊理论的XLPE电缆绝缘状态评估研究

为提高XLPE电缆绝缘诊断精度,结合电缆绝缘在线监测技术研究现状,提出一种以模糊理论为基础,将模糊层次分析法应用于模糊综合评估的XLPE电缆绝缘诊断方法,建立了相应的绝缘综合评估模型。该模型采用模糊层次分析法代替层次分析法对绝缘参数进行权重分配,改进了层次分析法中存在的判断矩阵一致性问题,同时在模糊综合评估过程中引入相对劣化度概念,利用模糊分布建立绝缘参数相对劣化度的隶属函数,从而使模糊评判矩阵更贴近XLPE电缆绝缘的实际老化情况。算例分析表明,基于模糊理论的绝缘综合评估模型用于XLPE电缆的绝缘状态评估是有效、可行的。     

气相色谱分析诊断出的家族性缺陷

通过工作中变压器故障的实例,利用气相色谱分析法并结合电气试验结果．分析了在变压器潜伏性故障综合诊断中的应用问题,并进行了判断,     

采用改进层次分析法综合评估变压器微水量

油纸绝缘电力变压器介质特性复杂,为了能更加全面科学地评估绝缘系统内部受潮状况,本文综合考虑多个时域特征量对变压器微水量的影响规律,提出了 一种将改进层次分析法应用于变压器微水量诊断的方法.首先,本文对特征量进行"选取-分析-归类";其次,基于改进层次分析法建立变压器微水量评估模型,并通过方案属性决策准则以及属性权重判断矩阵获得特征参数对诊断微水量的权重值,同时对需诊断变压器的特征参数进行归一化处理,获得综合评估值,从而分析得到新的综合诊断变压器微水量的判据;最后,通过实例验证了该判据的正确性与可行性.该评估方法为研究变压器绝缘状态提供了新的思路与手段.     

电力变压器灰色关联故障诊断模型的组合权重法

油中溶解气体分析(dissolved gas-in-oil analysis,DGA)是识别变压器故障的重要手段。笔者基于油中溶解气体数据介绍灰色关联理论,给出了基于组合权重变压器故障诊断的灰色关联分析法。在判定变压器故障类型时,各溶解气体其权重不同,利用层次分析法求出各特征气体在诊断变压器故障类型时的主观权重,但各专家通过层次分析法确定指标权重会存在许多主观因素,文中应用灰色关联分析法对其进行调整,消除各专家造成的各指标权重分配不统一,用熵值法确定指标的客观权重,结合熵值法和层次分析法对指标权重值进行综合确定得到组合权重,再将组合权重应用到灰色关联诊断模型中。最后结合实例对诊断方法进行分析讨论,诊断结果表明了该方法的有效性。     

两起非典型变压器故障的分析与处理

介绍了生产中碰到的两起变压器故障,通过运用油中溶解气体分析法,结合取样状态、外部设备、天气状况等条件进行综合诊断,最后成功处理了这两起变压器非典型性故障。     

文摘预登

综合智能技术在网络化的绝缘在线诊断专家系统中的应用杨莉 1,尚勇 1,严璋 1,史保壮 2 ,王洪斌 2(1.西安交通大学 ,陕西西安 710 0 49;2 .广东省电力试验研究所 ,广东广州 5 10 6 0 0 )摘要 :以为广东开发的变电站状态监测及专家诊断系统为例 ,介绍了综合智能技术在绝缘在线诊断专家系统中的应用。提出了诊断的分层结构 ,并将相关分析法、时间序列分析法和节约覆盖集理论用于电力设备的故障诊断 ,初步实现了对故障的综合诊断。关键词 :综合智能技术 ;专家系统 ;相关分析 ;时间序列 ;覆盖集基于脉冲波形时域特征的局部放电识别郑　重 ,谈克雄…     

应用油中溶解气体分析法判断变压器故障

通过对变压器油的特性分析,说明油中溶解气体分析法检测、诊断变压器等充油设备内部潜伏故障的机理,列举了几个实际工作中正确消除缺陷的例子,介绍了油中溶解气体分析法在变压器故障综合判断中的具体应用,并提出实际工作中使用《变压器油中溶解气体分析和判断导则》应注意的问题。     

基于主分量灰色关联分析的凝汽器故障诊断

凝汽器的故障往往是由多种原因引起的,不同故障表现出的征兆又具有相似的特征,多种征兆的相关性造成了分析数据的困难.文中采用主分量分析法(PCA)对影响凝汽器故障的多种参数进行综合优化,将多个诊断用特征参数的信息融合到几个主分量上,各主分量之间没有明确的映射关系和明确的作用原理.提出了凝汽器灰色故障诊断系统,运用灰色关联度对诊断样本进行诊断.最后将主分量分析和BP神经网络相结合进行凝汽器的故障诊断,与所提方法进行了比较,仿真实例表明将主分量灰色关联分析法引入凝汽器故障诊断中是可行的,诊断结果可靠.     

频率响应法在诊断绕组变形中的应用

介绍了应用频率响应分析法检测变压器绕组变形的两个实例。指出在检测中通过对前后频谱曲线的分析,能准确有效地发现变压器内部电气及机械事故隐患,对于变压器及电网的安全运行,有着重要意义。但频率响应分析法不一定能够有效反映出变压器绕组变性发生单一扭动变形这类故障,绕组变形的诊断仍需使用多种试验手段综合分析和判断。     

频响法在诊断绕组变形中的应用

介绍了应用频率响应分析法检测变压器绕组变形的两个实例.指出在检测中通过对前后频谱曲线的分析,能准确有效地发现变压器内部电气及机械事故隐患,对于变压器及电网的安全运行有着重要意义.但频率响应分析法不一定能够有效反映出变压器绕组变性发生单一扭动变形这类故障,绕组变形的诊断仍需使用多种试验手段综合分析和判断.     

电力变压器绝缘故障综合诊断方法的研究

提出一种能充分利用电气试验与油中溶解气体分析结果中的有效信息进行电力变压器绝缘故障综合诊断的新方法，故障诊断过程分为物理征兆的识别与故障部位的确定两部分，然后分别对其中应用的故障诊断方法进行优化，从而有效地提高了综合诊断方法的诊断准确率。     

多神经网络与证据理论融合的变压器故障综合诊断方法研究

电力变压器发生故障的部位多，故障原因、现象复杂，在故障诊断中，可以通过变压器不同方面的特征信号从不同侧面来反映变压器的故障。因而需要对变压器的多种特征信号进行综合处理和协同分析。该文结合色谱数据和电气试验数据，利用数据融合原理，将神经网络和证据理论进行有机结合，使两者优势互补，提出了多神经网络与证据理论融合的变压器故障综合诊断方法。诊断结果表明，运用提出的融合诊断算法，能充分利用色谱数据和电气试验数据的冗余、互补信息，使基于多种特征信号综合诊断结果的准确性和可靠性比基于单一故障特征的诊断得到有效的提高。     

基于范例推理的变压器油中气体分析综合诊断模型

以变压器油中溶解气体的分析结果为基础 ,建立基于范例推理的变压器绝缘故障综合诊断模型。先用三种不同的范例检索算法分别检索出与待诊变压器故障征兆相近的源范例集 ,然后经对检索的源范例进行综合判断获得和待诊变压器故障征兆最相近的最佳源范例 ,并用其信息得到待诊变压器的诊断结论。实例检验结果表明 ,该模型比现有方法有更高的诊断可靠性和实用前景。     

现代功率谱估计在绝缘子污秽诊断中的应用

针对现有绝缘子在线监测系统基于泄漏电流时域特征分析的诊断和预警很难分析其表面的污秽放电状况的问题。提出了绝缘子泄漏电流信号的功率谱分析法。它采用现代功率谱估计中的AR参数模型在MATLAB中运用Burg算法估计不同污秽状况下的绝缘子泄漏电流数据,并结合泄漏电流时域特征进行了联合分析。结果表明,不同污秽状况下绝缘子泄漏电流的功率谱特性有显著区别,将现代功率谱估计与时域特征分析相结合综合分析可以更好地掌握绝缘子表面污秽放电状况并做出较准确的预警。     

基于DGA的变压器故障诊断多专家融合策略

介绍了基于油中溶解气体分析(DGA)的电力变压器故障综合诊断。采用的诊断判据主要包括改良三比值法、大卫三角形法、神经网络和范例推理。在多专家(多诊断判据)的参与下,可能出现诊断结果相互冲突的问题,而如何融合不同诊断判据下的诊断结果仍是一个难点。为解决这一问题,在把各诊断结果分解为放电和过热故障的基础上,引入了多专家加权投票策略(加权多数算法)。权重系数根据各诊断判据的诊断正确率初步确定。实践证明了该方法的可行性。     

一种基于粗糙集理论的电力变压器故障综合诊断方法

提出了一种基于粗糙集的理论对变压器故障性质和故障部位的综合诊断方法。它既充分利用了油中溶解气体的分析结果,又考虑了一些比较典型的影响因素,如某些电气试验结果和其它试验结果。由于利用了粗糙集理论的决策表约简技术,去除冗余信息,大大压缩了人工神经元网络(ANN)的训练样本,从而有效地提高了ANN的训练速度和诊断的准确率。     

水力发电机组振动故障诊断技术综述

介绍水电机组振动故障诊断的主要内容,着重阐述故障树分析法、人工智能及小波分析的方法和成果。提出将多种故障诊断技术相结合形成综合故障诊断是发展方向。     

模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用

提出了与神经网络结合的模糊变压器故障诊断新方法 ,克服了一般模糊诊断学习困难的局限 ;通过与模糊判决矩阵的对应关系 ,发现神经网络系统的权值矩阵就是模糊诊断里面的判决矩阵。模糊神经网络、组合神经网络和判决树 3种方法对故障样本的正判率分别为 90 .4 %、75 .4 %、83.3% ,这表明模糊神经网络方法的有效性与可行性 ,它弥补了DGA试验相近故障识别率低的不足 ,克服了组合神经网络无“可塑性”的缺陷 ,避免了判决树对样本选择的强烈依赖 ,使故障诊断准确度大为提高 ;也说明了DGA和其它电气试验相结合综合分析的必要     

Fault diagnosis of a power transformer using an improved frequency-response analysis

A transformer is one of the most important units in power networks; thus, fault diagnosis of transformers is quite significant. In this paper, the frequency-response analysis, deemed as a suitable diagnostic method for electrical and/or mechanical faults of a transformer, is employed to make a decision over a defective phase. To deal with wideband frequency responses of each phase, a synthetic spectral analysis is proposed, which augments low- and medium-frequency components, and equalizes the frequency intervals of a resulting combined curve by a log-frequency interpolation. Furthermore, for discriminating a defective phase through computing overall amounts of deviation with other phases, the two well-known criteria and three proposed criteria are examined with experiment data. The overall diagnosis results show that the proposed criterion discriminates a defective phase with the highest average hit ratio among all of the provided criteria for selected faults.     

基于样本扩充和特征优选的IGWO优化SVM的变压器故障诊断技术

为了增强变压器故障诊断模型对不平衡样本的学习能力从而提高少数类故障样本的识别精度,提出了一种基于样本扩充和特征优选的融合多策略改进灰狼算法(improved grey wolf optimizer with multi-strategy, IGWO)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的变压器故障诊断技术。首先,使用基于K最近邻过采样方法及核密度估计自适应样本合成算法的混合过采样技术对少数类样本进行扩充得到均衡数据集,并在此基础上采用方差分析对变压器候选比值征兆进行特征优选。然后,通过改进灰狼优化算法(grey wolf optimizer, GWO)初始化策略、参数及位置更新公式,并引入差分进化策略调整种群,提出了融合多策略的改进灰狼算法。最后,构建了一种基于混合过采样技术的IGWO优化SVM的变压器故障诊断模型,并通过多组对比实验验证了所提方法能够有效增强模型对少数类故障样本的识别能力,并提升模型的整体分类性能。