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基于油色谱分析的变压器故障在线预测方法
引用本文:王有元,廖瑞金,陈伟根,杜林.基于油色谱分析的变压器故障在线预测方法[J].重庆大学学报(自然科学版),2005,28(7):34-37.
作者姓名:王有元  廖瑞金  陈伟根  杜林
作者单位:重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室 重庆400030 (王有元,廖瑞金,陈伟根),重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室 重庆400030(杜林)
摘    要:电力变压器是电力系统中的关键设备之一,变压器故障可能会造成长时间的供电中断.因此,尽早发现变压器故障具有重要的意义.介绍了能够在线监测变压器油中H2, CO, CH4, C2H4, C2H2, C2H6等6种气体在线监测装置的基本结构.根据油中各溶解气体的在线监测数据,采用灰色预测技术建立了灰色预测模型,并利用BPNN进行变压器的故障预测.该方法能够有效地预测未来时刻变压器油中溶解气体的浓度、诊断变压器在未来时刻的绝缘状况.现场运行结果表明,该方法能够满足工程实际的需要.

关 键 词:故障预测  在线监测  BP神经网络  油中溶解气体
文章编号:1000-582X(2005)07-0034-04
修稿时间:2005年3月18日

Online Fault Predicting Method Based on Dissolved Gas Analysis for Transformer
WANG You-yuan,LIAO Rui-jin,CHEN Wei-gen,DU Lin.Online Fault Predicting Method Based on Dissolved Gas Analysis for Transformer[J].Journal of Chongqing University(Natural Science Edition),2005,28(7):34-37.
Authors:WANG You-yuan  LIAO Rui-jin  CHEN Wei-gen  DU Lin
Abstract:
Keywords:fault predicting  online monitoring  BP neural network  dissolved gas in oil
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