35kV某变电站主变容量不能充分利用故障现象的浅析

本文分析了35kV某变电站两台主变由于档位不一致,在并列运行时,两台变压器绕组中产生环流,在带负荷时发生小容量变压器达到满负荷,而大容量变压器轻负荷运行的故障现象。如果运行人员没有及时发现,会出现“小马拉大车”现象,长时间运行容易造成设备损坏事故。在运行管理中,建议加强主变档位自动控制器的运行维护,调度或监控值班员应加强主变档位管理,调档后及时变更记录,在主变并列时核对运行变压比和档位,防止产生环流。     

数据中心核心机楼低压配电变压器软启动智能化系统设计与应用

本文旨在设计一种变压器软启动智能化系统,以解决数据中心核心机楼变压器长时间运行可能出现的问题,比如超长运行时间和潜在的设备故障。使用独立的逻辑控制装置,采用IEC 61850和GOOSE通信方式传输逻辑信号节点信息。系统在运行中监测变压器的累计运行时间,并根据预先配置的逻辑自动倒换。该系统成功实现对变压器的智能管理,并确保设备运行稳定,及时发现并排除潜在故障,从而提高设备的可靠性和健康水平。变压器软启动智能化系统是一种有效的解决方案,可帮助管理变压器运行,减少设备运行时间过长的风险,提高设备的可靠性和性能,从而确保系统的安全稳定运行。     

电网规划中影响变压器设备利用效率研究

变压器在电网运行中所发挥的作用到至关重要,无时无刻影响着电网的安全稳定运行,变压器经由调节电流电压,可以满足人们用电不同的需求.但若是变压器产生故障,势必会造成整个电网的损失,从而影响人们的工作与日常生活.为了确保变压器能够高效运行,如何提高其利用效率已势在必行.本文笔者就对电网规划中影响变压器设备利用效率展开了相关的探讨,望给同行们的研究提供一些参考与借鉴.     

智能诊断方法在电力变压器故障识别中的应用研究

随着人工智能技术不断发展,很多学者把传统DGA方法和智能算法相结合实现对电力变压器的故障诊断,采用DGA技术诊断电压器故障提高了诊断精准度。文章通过对智能诊断方法进行研究,在一定程度上可以避免变压器发展工作故障,确保变压器能正常运行,并且保证供电稳定,为大型电网建设奠定基础。变压器经过长时间运行,容易引发故障,精准识别变压器故障可以减低变压器故障发生率,通过对变压器引发故障的原因进行分析,结合科学的诊断方法,通过构建贝叶斯模型,改变传统识别方法,结合人工智能网络技术,构建智能诊断模型,提高识别准确率,并提供新型的诊断思路,通过分析故障原因,提高实时在线电力变压器故障诊断精准率。     

浅谈电力变压器的保护设计

电能作为当今社会的一种重要能源,它影响着国民经济的发展。如今的电力系统更是由电能的产生、输送、分配包括用电等环节组成的一个复杂系统。而电力系统的发展对继电保护也提出了更高层次的要求。变压器是电力系统中必不可少的设备,它的可靠性直接影响着系统的安全运行。由于变压器的重要性及其自身的昂贵价值,一旦它发生故障或遭到了破坏,其影响范围大,将造成严重的后果,所以应该根据变压器在实际运行中可能发生的各种故障及不正常工作状态装设必备和可靠地保护,以提高电力系统安全经济的运行水平。因此,文章研究了变压器的故障类型,并针对10 000 kVA(35 kV/10 kV)油式变压器设计了其应有的保护类型。     

分析有效诊断变压器故障的方法

变压器发生故障的原因,主要是由于变压器内部的局部温度过高,导致变压器内部运行过热。变压器发生故障主要是指由于变压器内部在高电场的强度运行下,造成绝缘体本身的性能质量发生老化或是劣化。文章就变压器故障的原因进行分析,对其诊断方法进行研究和分析。     

配电网变压器智能管控系统的研究与分析

变压器是电力工业的重要组成部分，其正常运行是确保电力供应的基础，并且随着超高压和特高压输变电技术的迅速发展，电网容量的加大和覆盖面增广，使得变压器一旦发生故障将可能给电力系统和故障造成难以统计的损失。因此本文将对配电网变压器智能管控系统进行设计，以期提高配网管理的智能化水平。     

电力变压器热保护系统硬件的研究

变压器是整个电力系统中最重要,最昂贵的设备之一,其运行的安全性和可靠性直接影响整个电力系统的运行链完整性.电力变压器的内部故障主要是过热性故障,因此研究变压器的过热故障具有很大实用价值.由于过去主要采用预防和维护的方法,即浪费人力,财力,又无法实现实时的保护,所以提出了电力变压器热保护系统.     

小波分析在变压器故障诊断中的应用

作为最为重要的设备之一,变压器在电力系统中的作用是十分重要的,如果发生故障,不仅会威胁到电网系统的安全,还会导致安全事件的发生。对于变压器的故障检测和健康水平测试,传统方式由于检测周期一般比较长,会给电力系统的稳定运行带来不便。所以有必要发展变压器在线监测系统,及时发现变压器故障,减少事故的发生。本文研究了利用小波分析技术在变压器故障诊断中的应用,主要考虑变压器局部放电情况,实验结果发现,利用小波分析技术对变压器的在线故障诊断的策略是有效的。     

配电变压器负荷不平衡对系统的影响

配电网中所使用的配电变压器是联系配电网系统和用电客户之间的纽带,因此对于整个配电网的供电具有至关重要的作用.若在运行过程中,配电变压器发生故障,则会导致整个配电网出现问题,严重的甚至会导致配电网瘫痪.     

配电变压器声音波形在故障分析中的应用

声音波形判断法,是配电变压器调控操作的主要手段。本文结合配电变压器声音波形的故障分析机理,通过波形数据对比、声波分析等方式,探究配电变压器声音波形在故障分析中的应用方式,以达到明晰技术应用要点,实现电力传输体系完善的目的。     

基于负荷损失的配电网跳闸故障定位方法

利用负荷损失法判断配电网跳闸故障,需要充分利用地调自动化系统中的变电站10KV馈线开关的信息,结合配电网分段、分支线路负荷比率表,依据馈线开关动作后的负荷损失情况,对分段线路和大分支线路的故障区域做出判断。对于小型分支线路及配变的故障,则需要利用离散的用户停电信息,综合参考配变监控系统、用户负荷采集系统、线路故障巡检系统等中的离散信息,在配电自动化终端覆盖率很低或没有实现配电自动化的情况下,实现对配电网故障设备及故障停电区域的初步判断。     

油浸式电力变压器内部温度场及其绕组热点的数值计算研究

分析110 kV油浸式电力变压器内部的热量散失过程,并基于有限体积法计算油浸式电力变压器的温度场,通过变压器温度场模型分析判断油浸式电力变压器绕组热点及内部温度场分布情况,为变压器运行维护提供参考。研究表明,不同环境温度下,运行工况的变化对变压器温度场产生的影响是不同的,其内部热点温度和平均温度会随着负载率与环境温度的升高而升高,但热点位置基本不会发生变化。     

船舶电力系统断电预防控制的研究

针对船舶电力系统的短路,接地故障、过载、有功或无功负载共享等系统故障引起的全网断电问题,利用一种新的基于观测器的快速减负荷系统,设计了一种负载转矩限制控制器。利用船舶推进器模型建立被控对象的数学模型;引入全波傅式测频算法,并实时的测得电网的频率;最后针对船舶推进器转矩控制进行仿真和分析。仿真结果显示,当观测器测得的频率低于某一限定的频率时,负载转矩限制控制器快速的减少推进器的转矩。     

配电变压器投运前不宜忽略接地装置验收

配电变压器是配电网保持正常工作状态必不可少的设备.而在进行配电变压器验收的过程中,经常会忽视配电变压器的接地装置的验收工作,会导致配电变压器经常出现运行故障,并带来安全隐患,甚至威胁到人们的人身安全.     

配电房的常见故障及处理方法

为了保障配电房能够安全、可靠地正常运行,文中针对配电房常见的3大故障:电房三相故障、变压器故障及保护装置故障,提出了对应每项故障发生状况及处理方法。     

基于随机森林的变压器故障检测方法的研究

研究变压器的故障检测对电力系统安全稳定运行具有重大意义,对油中溶解的各特征气体含量建立决策器进行分析是变压器故障检测的重要方法,针对单棵决策树的分类效果不良,抗干扰能力差,提出了利用随机森林的方法建立组合分类器模型进行故障分类,该组合分类器精确度高、稳定性强且不会出现过拟合现象,从而使发生的故障能得到更及时有效的诊断,进一步保障变压器的正常运行。     

城市居民住宅轻载配电变压器节能降耗研究

本文主要以配变负载率与年电能损耗关系为基础，通过分析深圳市龙华新区城市居民住宅配变负载率现状，探讨导致配变负载率过低的原因，提出提高配变负载率应采取的措施，最后以配变负载率与节能的角度，论述提高城市居民住宅配变负载率的必要性。     

配网变压器过负荷运行分析

本文结合商河公司某配电台区A企业变压器正常过负荷的实际,就该配电变压器在2015年6月1日到7日的运行负载数据情况进行了统计,并对其配网变压器过负荷情况进行了分析,同时提出了几点防范对策。     

Big Data-Based Transformer Substation Fault Prediction Method

Transformer substations play a major role in power systems. The fault of a transformer substation will jeopardize the safety and effective operation of the power system. The fault signal of a transformer substation includes the fault status and fault occurrence time. In this paper, we propose a transformer substation fault prediction method based on big data analysis. Thus, a new transformer substation fault prediction method is developed by combining the advantages of decision tree algorithms and grey system theory to predict the fault status and occurrence time with high accuracy. As a case study, the transformer substation fault signals obtained from a region in the southwest of China are analyzed using the proposed method based on big data. The experimental results confirm that the proposed method achieves high-accuracy fault prediction.