变压器故障

摘要： 近些年,随着波动性与间歇性新能源电源的大规模接入,具有成本效益与功能强大优势的分布式潮流控制器(Distributed Power Flow Controllers,DPFC)在国内外逐步得到关注,并有多个工程项目相继投产运行。为提高DPFC运行的安全可靠性,结合DPFC的组成结构,研究了DPFC运行时可能发生的故障类型,并构建了各故障类型对应的等效电路。基于等效电路模型,分析并提取了串联耦合变压器故障、IGBT器件故障、触发信号丢失/直流电源损坏等故障情况下DPFC装置子模块的外在表现特征。结合故障特征与DPFC的启停动作时序,提出了DPFC的保护配置方案,并提出了DPFC变压器过压、直流电容过流、直流电容过压以及直流电容失压的保护策略。基于PSCAD/EMTDC构建了含DPFC的电磁暂态模型。仿真结果表明,所提保护配置方案及保护策略可以有效兼顾DPFC多种故障保护的需求。

摘要： 当前方法变压器故障诊断方无法描述变压器故障的变化特点,导致变压器故障诊断时间长、诊断误差高等问题,为了提高变压器故障效果,提出基于模式识别技术的变压器故障诊断方法。首先,分析当前变压器故障诊断的研究进展,找到各种方法的局限性;然后,采用粒子群算法确定故障类别门限值,利用模式识别技术根据峰值、诊断阈值、熵建立得到随机模糊特征因子,根据特征因子得到故障类别区间,根据故障类别匹配结果完成变压器故障诊断。仿真实验结果表明,本文方法能够有效提高模型训练速度以及变压器故障诊断的精度,获得较理想的变压器故障诊断效果。

摘要： 关联规则挖掘算法常用于基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断中。为进一步提升诊断效果,提出一种基于改进关联规则挖掘模型的变压器故障诊断方法。首先,构建可调整的状态重要度评估标准计算方式,能够适应不同输入特征并将其中的罕见高危数据纳入分析,从而有效应对现实应用过程中可能出现的极端状况;其次,直接基于输入特征量导致的故障风险而非特征量的数据占比或出现频率求解相应故障风险权重,能够更加准确地衡量各特征量所带来的影响;最后应用Relim算法进行关联规则挖掘,从而改善挖掘效率。实例仿真结果表明,所提出方法相较采用固定重要度评估标准计算方式、传统风险权重求解方法以及Apriori关联规则挖掘算法的故障诊断方法,具有更好的诊断准确率、实际可行性以及运算效率。

摘要： 对变压器的故障展开深层次的分析,主要分析电气试验在变压器故障中的应用,以此推动电力事业获得更大的发展空间。

摘要： 随着我国城市化的发展和建设速度的加快,各个城市配套电力系统得到了大力发展。变压器作为电力系统中的核心设备之一,也迎来了黄金发展期,在产能、产量、电压等级及容量各个性能方面上都有了较大提高。其中电力变压器占据着重要地位,市场比重较大。从目前的市场发展来看,随着西电东送、南北互供、跨区域联网等工程的逐步建设完成,电力变压器行业迎来了一个持续、稳定的发展时期。随着新能源电站的配套建设,又将催生对变电设备的需求,拉动电力变压器市场的稳定持续增长,但也对变压器产品技术及可靠度提出了更高的要求。

摘要： 变压器是电力系统的重要生产设备,在电力生产过程中起着举足轻重的作用。变压器在运行过程中,可能会存在一些潜伏性故障,这些故障的产生和发展,可以通过油中溶解气体反映出来。变压器内部故障一般可分为过热型故障和放电型故障两大类,其中过热型故障根据过热温度的不同,又可分为低温过热、中温过热和高温过热。放电型故障根据放电能量和放电形式的不同,又可分为局部放电、火花放电和电弧放电三种类型。本文主要讨论变压器内部过热型故障的典型症状及分析和诊断方法。

摘要： 在变压器运行过程中,导致其产生故障的因素较复杂,环境、绝缘性能以及接触不良、老化等因素,均可以导致变压器出现故障。在对变压器故障进行分析诊断的过程中,电气试验是最有效,也是最直接的诊断方法。文章首先介绍了变压器故障的主要原因,其次具体分析了不同类型的电气试验在变压器故障诊断中的应用,包括绕组直流电阻试验、绝缘电阻吸收比和极化指数试验、绝缘介质损耗试验等七项试验。最后,文章还提出了确保电气试验数据的准确性的控制措施,如控制温度、绝缘性能、电压等,以避免各种因素对试验结果的影响。

摘要： 通过使用变压器,可以最大限度地提高电力系统运行性能,保证供电的稳定性、安全性,但是,变压器经过长时间的运行后,难免会遇到各种各样的故障问题,因此,采用在线检测的方式,加强对其故障检测显得尤为重要,而红外图像诊断技术在提高变压器的故障检测效果方面发挥出重要作用,可以实现对变压器内部缺陷、外部缺陷进行科学检测和诊断。为此,根据红外诊断相关基础理论,完成了变压器红外图像的预处理和故障诊断。最后,从故障诊断方案设计、变压器故障诊断系统两个方面入手,验证了变压器红外图像故障在线检测技术的有效性和可行性。希望通过这次研究,为相关人员提供有效的借鉴和参考。

摘要： 配电变压器作为配电网的核心设备,其发生故障或者不正常运行时,将会对工农业生产、社会秩序、居民生活带来很大的影响。本文通过分析配电变压器几类常见故障和不正常运行时的参数变化和特征,总结现象和故障对应关系,为配电设备运行和检修人员对配电变压器故障或异常实现快速定性,故障或异常及时处理,尽快恢复送电提供技术参考。本文配电所述变压器故障或异常情况分析均基于Dyn11连接组别变压器。

摘要： 为了给有载调压变压器的维护工作提供有价值的参考数据,解决现有变压器故障检测算法存在的检测性能低的问题,文章提出基于奇异值分解的有载调压变压器故障智能检测算法。根据有载调压变压器的故障原因与类型,设计故障检测标准;按照有载调压变压器的组成结构与调压原理,构建相应的等效模型,在模型下智能采集设备的实时运行信号;利用奇异值分解技术,提取变压器运行信号中的故障特征,通过特征匹配及故障点测距,完成有载调压变压器故障的智能检测。通过性能测试实验得出结论:在阻感性负载和阻性负载两种工况下,设计的故障智能检测算法的误检率和漏检率均低于2%,运行时间少于3.0 s,算法的检测精度和检测时效均满足设计与应用要求。

摘要： 关联规则是数据挖掘的一种重要方法,它的主要用途是获取各个数据项之间有价值的联系,这些联系经过进一步抽取加工可以作为知识应用于专家系统并存储在知识库中。rn 本文将关联规则用于变压器故障诊断,利用关联规则方法的特点，使用Apriori算法并对之适当修改以产生决策规则,建立专家系统的知识库,然后用于变压器故障诊断。

摘要： 本文提出免疫抗体网络和抗体生成算法来研究解决电力变压器故障诊断问题。该方法仿生生物免疫系统中抗体对抗原的高效识别与记忆的机理,先对学习样本进行学习和记忆,提取表征样本的有效特征,再用最邻近分类法对待诊样本进行识别诊断。用UCI标准数据集和电力变压器故障诊断试验结果表明,该方法能进行有效的分类,并具有较高的诊断准确率。

摘要： 本文对深圳供电局连续出现的变压器故障进行了电气和化学试验，经过综合分析查明造成变压器故障的主要原因是由于绝缘油中含有腐蚀性硫，其在变压器运行中侵蚀铜导线析出硫化亚铜，由于硫化亚铜的导电特性，该物质对导线绝缘纸渗透、污染使导线绝缘强度逐渐减弱，最终导致变压器匝绝缘击穿。通过添加钝化剂前后铜片腐蚀对比试验表明，在运行变压器油中加入钝化剂可以有效解决腐蚀性硫的问题。加入一定量钝化剂，铜的表面不仅可形成一层保护层，能防止铜腐蚀，而且能防止铜离子释放入油品中。

摘要： 油中溶解气体分析，在故障诊断方法上不仅是一门学科，从某种意义上更是一门“艺术”，正确的诊断离不开科学原理与实践经验的结合，更离不开不同学科知识的综合以及化学、电气等不同专业人员的密切配合。通过油中气体分析，对早期诊断变压器内部故障和故障性质(包括故障类型、故障严重程度及发展趋势等)，提出针对性防范措施，实现变压器不停电检测和早期故障诊断等到安全生产要求都具有极为重要的指导意义。气相色谱法诊断变压器故障的常用方法有特征气体和比值法两大类。

摘要： 为提高变压器故障的预测能力，本文在对现有预测模型和变压器DGA方法的研究基础上，提出了基于多Agent系统的变压油中溶解气体浓度智能预测协作模型，给出了模型内的主要Agent、黑板、JADE总线的功能，并详细论述了基于多Agent系统的变压器油中溶解气体浓度智能预测协作过程，设计组合预测Agent的体系结构和组合预测方法。最后通过应用实例表明了基于多Agent系统的变压器油中溶解气体浓度智能预测模型的可行性和有效性。

摘要： 本文分析了变压器故障,对变压器油中气体在线监测系统应用情况进行分析总结,并且对应用在线监测装置提出了自己的建议。

摘要： 变压器绝缘油中溶解气体色谱分析与诊断技术,能尽早的发现克油电气设备内部存在的潜伏性故障，是监督与保障设备运行安全的一个重要手段。近二十多年来，这一方法在使用中不断积累经验,技术日趋成熟,本文从正确应用角度加以描述。

摘要： 本文通过用绝缘油中气相色谱分析的方法对一台变压器内部故障进行检测，初步判断出变压器内部故障的类别、部位和严重程度，避免突发性变压器重大事故的发生，进一步说明绝缘油气相色谱分析对变压器内部故障检测的重要性。

摘要： 故障气体的产生和聚集是变压器等电力油浸设备损坏的必经环节，因此监视某气体浓度变化可预防早期故障的发生，对电力系统安全运行具有重大意义.基于气体近红外吸收的机理，研究了一种以DFB LD为光源的光谱吸收型电力油浸设备气体检测系统.采用光源调制实现气体浓度的谐波检测，利用二次谐波与一次谐波的比值来消除光路干扰.建立了谐波检测的数学模型，建立了检测故障气体乙炔和甲烷的检测系统，并对光纤复用技术实现多点气体测量进行了探讨.

摘要： 故障气体的产生和聚集是变压器等电力油浸设备损坏的必经环节，因此监视某气体浓度变化可预防早期故障的发生，对电力系统安全运行具有重大意义.基于气体近红外吸收的机理，研究了一种以DFB LD为光源的光谱吸收型电力油浸设备气体检测系统.采用光源调制实现气体浓度的谐波检测，利用二次谐波与一次谐波的比值来消除光路干扰.建立了谐波检测的数学模型，建立了检测故障气体乙炔和甲烷的检测系统，并对光纤复用技术实现多点气体测量进行了探讨.

摘要： 本申请提供了一种变压器的故障诊断方法、装置和变压器的故障诊断系统，该方法包括：获取变压器的振动数据，振动数据为对变压器进行振动监测采集的数据；将振动数据输入振动特征提取模型，得到振动特征向量，振动特征提取模型用于对振动数据组成的向量进行降维；将振动特征向量发送至故障诊断平台；控制故障诊断平台将振动特征向量输入振动数据重建模型，得到重建数据，振动数据重建模型用于对振动数据组成的向量进行升维，重建数据的数据与振动数据的数据一一对应；控制故障诊断平台分析重建数据得到故障诊断结果。该方法解决现有技术中振动数据的部分数据特征丢失导致故障诊断不准确的问题。

摘要： 本发明公开了一种电力变压器，包括变压器本体和与所述变压器本体连接的有载开关控制箱；所述变压器本体内设置有绝缘油；所述有载开关控制箱位于所述变压器本体的一侧，所述变压器本体的另一侧在竖直方向上均匀设置多个高度不同的油样取样阀门，所述油样取样阀门与所述绝缘油连通；所述变压器本体的顶部设置有三组端子，包括高压侧出线端子、中压侧出线端子以及低压侧出线端子。方便的对变压器内绝缘油的不同高度和位置进行取样检测，准确定位变压器内部故障点。

摘要： 本发明属于电力变压器故障诊断技术领域，公开了一种电力变压器故障诊断方法与电力变压器故障诊断装置，所述电力变压器故障诊断装置包括：电压检测模块、温度检测模块、主控模块、故障检测模块、信号处理模块、数据传输模块、数据分析模块、故障辨识模块、故障预警模块、故障数据存储模块、显示模块。本发明通过故障辨识模块加入更多相关运行数据，并根据数据对故障辨识的影响权重而对分类器进行合理的训练，还可以根据需求输入相关的训练数据来调整分类器的参数和精确度，最终起到合理辨识变压器故障的作用；还通过数据分析模块会更具有针对性，电力部门可以根据变压器数据分析报告实现对配电变压器的有效管理，提高管理配电变压器的水平。

摘要： 本申请提供了一种变压器的故障诊断方法、装置和变压器的故障诊断系统，该方法包括：获取预定时间段内的变压器的监测数据，监测数据包括声音数据、三分量振动数据、温度数据、电流数据和电压数据；对监测数据进行数据处理得到特征向量；将特征向量输入故障诊断模型，得到独热编码向量，独热编码向量包括N+1个元素，其中，前N个元素分别为N种故障出现的概率，第N+1个元素为变压器无故障的概率，故障诊断模型用于为使用多组训练数据通过机器学习训练出来的，多组训练数据中的每组训练数据均包括：历史特征向量和历史故障对应的独热编码向量；根据独热编码向量确定变压器的故障诊断结果，解决了现有技术中变压器故障诊断的准确率低的问题。

摘要： 本发明涉及变压器技术领域，提供一种变压器故障诊断方法及装置，所述方法包括：获取目标变压器的当前DGA数据和所述目标变压器的当前运行数据；将所述当前DGA数据和所述当前运行数据输入已训练的故障诊断模型，以获得所述已训练的故障诊断模型输出的变压器故障类型；其中，所述已训练的故障诊断模型采用深度学习技术对预先采集的历史故障数据进行学习而获得。本发明提供的技术方案，能够对变压器故障类型进行快速、准确地诊断。

摘要： 本发明涉及变压器技术领域，提供一种变压器故障预测方法及装置，所述方法包括：获取目标变压器的当前DGA数据、目标变压器的当前运行数据，以及目标变压器所在电网的当前电网潮流数据；将所述当前DGA数据、所述当前运行数据和所述电网潮流数据输入已训练的故障预测模型，以获得所述已训练的故障预测模型输出的预设故障类型集中各故障类型的发生概率；根据所述各故障类型的发生概率判断所述目标变压器是否会发生相应类型的故障。本发明提供的技术方案，能够对变压器故障类型进行快速、准确地预测。

摘要： 本发明属于电力变压器故障诊断技术领域，公开了一种电力变压器故障诊断方法与电力变压器故障诊断装置，所述电力变压器故障诊断装置包括：电压检测模块、温度检测模块、主控模块、故障检测模块、信号处理模块、数据传输模块、数据分析模块、故障辨识模块、故障预警模块、故障数据存储模块、显示模块。本发明通过故障辨识模块加入更多相关运行数据，并根据数据对故障辨识的影响权重而对分类器进行合理的训练，还可以根据需求输入相关的训练数据来调整分类器的参数和精确度，最终起到合理辨识变压器故障的作用；还通过数据分析模块会更具有针对性，电力部门可以根据变压器数据分析报告实现对配电变压器的有效管理，提高管理配电变压器的水平。

摘要： 本发明涉及一种电力变压器故障诊断方法与电力变压器故障诊断装置，电力变压器故障诊断方法包括以下步骤：根据电力变压器油中溶解气体分析得到的特征气体组分体积分数的原始数据，提取特征向量，输入待诊断数据样本数目和特征变量数目，建立原始数据矩阵，作为故障诊断数据库；将原始数据矩阵中的样本数据作去噪处理和标准化处理，得到标准化矩阵；根据所述标准化矩阵，运用改进量子粒子群算法训练和调整自适应模糊神经推理系统的系统参数，建立变压器故障诊断模型；采用所述变压器故障诊断模型对测试数据进行诊断。这样，能够快速准确地识别出电力变压器故障类别，提高了变压器故障诊断的智能化程度和可靠性，具有更高效及更准确的诊断效率。

摘要： 本发明提供了一种基于变压器噪声振动特性的变压器故障识别方法，步骤如下：S1通过噪声源识别模块采集变压器各个区域的振动噪声声压信号，并依据所述振动噪声声压信号得到最大噪声源所在的区域；S2通过振动信号测量模块对最大噪声源所在的区域，采集振动信号并计算得到特征值；S3采用BP神经网络算法对所述振动信号进行变压器故障诊断。本发明通过非直接接触的方式，以噪声和振动的参数，进行带电检测故障诊断，不仅安全可靠，同时也可大大提升运维人员的工作效率。

摘要： 本发明适用于变压器检测技术领域，提供了一种变压器故障检测装置及变压器系统，变压器故障检测装置包括数据采集单元、振动信号提取单元、超声信号提取单元和故障分析单元；数据采集单元用于采集目标变压器的振动超声复合信号和电压信号；振动信号提取单元用于从振动超声复合信号中提取振动信号；超声信号提取单元用于从振动超声复合信号中提取超声波信号；故障分析单元用于获取振动信号、超声波信号以及电压信号，并根据振动信号、超声波信号以及电压信号对目标变压器进行故障检测。本发明的变压器故障检测装置具有体积小、成本低、安装简单的优点。