基于振动信号的变压器有载分接开关故障诊断方法研究进展与展望

作为有载调压变压器中唯一一个需要进行机械动作的部分,有载分接开关(OLTC)需要长期多次承载大电流开断闭合的任务,因此故障率非常高,而作为变压器中重要的部件,OLTC的正常工作直接关系到变压器以及整个电网的正常安全运行,因此其故障诊断成为研究的热点。OLTC的故障诊断又分为离线手段和在线手段,而作为能够在运行状态下检测OLTC的机械状态,减少停电造成的经济损失,在线检测手段受到更多的关注。近年来研究最多的在线故障诊断方法即为基于振动信号的OLTC诊断方法,为此总结梳理了OLTC基于振动信号进行故障诊断的近年来的研究成果,并提出了对未来研究方向的展望。     

基于变分模态分解的变压器有载分接开关振动信号去噪分析

针对变压器有载分接开关振动信号中的环境噪声影响后续特征提取与识别的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与小波包阈值的去噪算法。首先对信号进行VMD分解,得到一系列窄带、中心频率区分度较好的模态分量。然后对各模态分量分别进行小波包阈值处理,利用均方根误差、信噪比及平滑度构成的复合评价指标确定最佳分解层数,得到最优的去噪效果。最后重构得到去噪后的振动信号。在变压器有载分接开关模拟试验平台上进行试验,并对采集的振动信号进行去噪分析,结果表明该方法的效果优于常用的去噪方法。     

基于振动时频信号灰度共生矩阵的有载分接开关触头状态检测方法研究

分接开关在工作过程中承受显著的机、电、热应力,具有较高的故障率.本文针对触头烧蚀、磨损等缺陷,搭建M型有载分接开关实验平台,分析切换开关的固有振动特性;然后,构建开关切换过程中暂态振动小波时频信号的灰度共生矩阵,提取能量标准差作为切换过程的振动特征值;最后,模拟静触头磨损和烧蚀缺陷,提取对应能量标准差的变化规律.研究结...     

基于振动信号EMD-HT时频分析的变压器有载分接开关故障诊断

把一列时间序列数据通过经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)为本征模态函数组(intrinsic mode function,IMF),然后进行希尔伯特变换(hilbert transformation,HT)得到频谱的信号时频分析方法引用到变压器有载分接开关切换机构的振动信号分析领域。笔者介绍了该方法的理论和算法。首先采用仿真信号对该方法进行仿真验证,然后把一实测的有载分接开关故障振动信号进行基于EMD-HT方法的时频分析。通过仿真和实例信号分析结果说明,用EMD-HT时频分析方法对变压器有载分接开关的振动信号进行故障特征提取是有效的。     

基于形态分量分析的变压器有载分接开关振动信号分离

提出了一种基于形态分量分析的在运变压器OLTC振动信号分离方法,通过对某运行中220kV变压器OLTC切换时实测振动信号的计算分析,验证该方法有效性和高效性.     

变压器有载分接开关振动信号特征识别技术研究

本文中作者通过定义相空间分布系数并建立对应的二维正态隶属度函数,对不同故障条件下的有载分接开关振动信号数据进行了识别,实现了对有载分接开关的状态评估。     

基于时域特征参数与振动信号分析的有载分接开关故障诊断

由于有载分接开关(on-load tap changer, OLTC)需要频繁切换和具有严格的运行条件,OLTC已成为电力变压器中最脆弱的部分之一,OLTC故障的准确诊断对保障电力系统稳定运行意义重大。基于变分模态分解将OLTC振动信号分解为数个模态分量,基于模态分量提取OLTC振动信号的时域特征参数,并利用一系列故障模拟对OLTC振动信号时域特征参数进行统计性分析。通过这些时域特征参数建立OLTC振动信号数据库,从而实现OLTC故障的诊断。     

变压器有载分接开关的振动信号特征识别和状态评估技术研究

随着有载分接开关故障不断增加,传统的检修方式已经不能满足基本要求,故文章从声学振动角度对变压器有载分接开关振动信号进行了研究.基于独立成分分析法的信号预处理技术,通过定义相空间分布系数,对不同故障状态下的有载分接开关振动信号进行了识别;基于模糊集理论的多参数诊断技术,通过建立不同故障状态下的二维正态隶属度函数,对有载分...     

变压器分接头改变对区内单相高阻接地故障灵敏度的影响

评价变压器纵差保护性能优劣的指标之一是其反应高阻接地故障及匝间故障的灵敏度。目前广泛采用的带比率制动的差动保护,在不同工况下,其反应高阻接地故障与匝间故障的灵敏度是不同的。该文分析了变压器分接头调整引起的不平衡电流与区内高阻接地故障形成的差动电流之间的向量关系。指出了分接头升高与降低造成的不平衡电流对保护的灵敏度有不同的影响。最后通过数字仿真对此进行了验证。     

改进PSO-SVM算法的变压器分接开关故障诊断

研究了电力变压器有载分接开关的故障诊断问题。对变压器分接开关的故障特性及原因分析后,考虑到传统支持向量机在诊断过程中效率低下、精确度差等缺点,提出了一种改进粒子群(PSO)优化支持向量机(SVM)的故障诊断方法。首先,对粒子群算法的惯性权值和学习因子做了相应改进,克服了PSO算法后期迭代精度不高的缺点;然后,利用改进后的PSO算法优化支持向量机的主要参数;最后,仿真结果表明,改进的PSO SVM算法的诊断精度和速度均高于传统诊断方法,更适合在变压器分接开关诊断中应用。     

小波奇异性检测诊断有载分接开关故障

为有效判断出有载分接开关(OLTC)的状况,测量了OLTC切换过程中其表面的振动信号,分析了切换动作过程。运用Hilbert变换提取了振动包络,采用小波变换及模极大值算法滤除了包络中的高频成分及随机噪声,结果表明该算法能够抑制OLTC振动包络信号中的高频及随机噪声。提出了OLTC振动包络信号各波峰的奇异性指数的计算方法,奇异性指数的物理意义就是信号在奇异点处的光滑程度,或者说是信号峰值陡峭程度的一个度量,所以包络信号各波峰的奇异性指数可用来判别OLTC的动静触头表面状况、弹簧压紧情况等。因此,运用奇异性指数作为特征参数,分析了触头正常及触头表面磨损、触头表面烧损、触头弹簧松动时的OLTC切换时表面产生的振动信号,提出与触头正常时相比,触头磨损及触头弹簧松动时其相应的振动包络信号波峰的奇异性指数变大;触头烧损时其相应的振动包络信号波峰的奇异性指数变小,结果表明这种基于包络分析及小波奇异性的算法可用于振动法检测OLTC状况。     

有载调压变压器调压特性分析

有载调压变压器（OLTC）在电力系统中有着重要的调压作用,对于220kV以下网络,OLTC是主要的调压手段。对有载调压变压器的调压原理进行了详细分析,并对有载调压变压器的负调压特性和正调压特性进行了探讨。     

基于小波变换和LMD算法的变压器振动信号分析

为了提取变压器铁心振动信号的有效特征,本文提出了一种小波变换和局域均值分解相结合的新算法.该方法运用meyer小波对变压器铁心振动信号进行消噪,然后运用局域均值算法(LMD),将其自适应地分解为一系列单分量调幅-调频信号(PF),从而揭示了正常运行和发生故障的铁心振动特征.仿真表明:该算法在低信噪比时(10dB)仍能对振动信号进行正确分解,具有较强的抗噪性能;与EMD分解相比,端点效应小,不会出现虚假分量,更适合应用于处理调幅-调频非平稳振动信号,算法简单有效.     

基于 IDBO-ARIMA 的电力变压器振动信号预测

为解决电力变压器振动信号因非平稳特性而导致难以预测的问题,提出一种基于改进蜣螂优化算法的差分整合移动平 均自回归预测模型。 首先,利用 ADF 检验和 KPSS 检验对变压器原始振动信号进行平稳性检验,若不平稳则进行差分处理直至 信号平稳。 其次,通过在蜣螂优化算法中引入周期突变机制以提升算法的寻优能力,并利用改进后的蜣螂优化算法对差分整合 移动平均自回归模型参数 p 和 q 进行定阶,实现对变压器振动信号的预测。 最后,利用某个 0. 4- / 0. 4-kV,15-kVA 三相双绕组 干式变压器实际采集的振动数据,验证所提出模型的有效性。 仿真结果表明,该模型的平均绝对百分比误差可达 3. 77%,而差 分整合移动平均自回归模型、长短时记忆网络、循环神经网络和卷积神经网络的平均绝对百分比误差分别为 5. 34%、4. 74%、 5. 03%、5. 40%。 因此,所提出的模型可以实现变压器振动信号的精准预测。     

基于IGBT的配电变压器有载调压开关参数设计及分析

对比了机械式、混合式和全电力电子式配电变压器有载调压开关(OLTC)的结构特点,提出了一种基于绝缘栅双极型晶体管(IGBT)的配电变压器OLTC电路结构和控制方案,给出了该OLTC主电路IGBT器件、过渡电路和吸收电路的参数设计方法,推导了所设计OLTC的有功损耗计算式。所提方案克服了机械式OLTC动作慢、切换产生电弧等缺点,可辅助配电变压器实现快速、无弧的有载调压。搭建了仿真模型和实验平台,对OLTC的调压性能进行了测试,分析了开关参数对其有功损耗及IGBT承受电流电压的影响,将仿真、实验和理论计算结果对比,验证了所提有载调压方案的有效性。     

基于连续小波变换的振动故障分析方法研究

某型机在进行调整试飞时驾驶舱振动过大,此类机振动故障信号一般具有非平稳特征,传统傅里叶分析无法得到频谱随时间变化的趋势.小波变换具有良好的时频局部特性,能够反映信号在局部范围内的特征.在介绍小波变换理论的基础上,采用基于Morlet小波的连续小波变换对飞机振动故障数据进行了分析,得到频率随时间变化的趋势.结果表明,小波...