变压器油中溶解气体在线监测系统及其故障诊断方法研究

摘要

油浸式电力设备油中溶解气体分析(DGA)故障诊断技术的研究,对发现变压器内部早期存在的潜伏性故障,提高电力系统的安全稳定运行具有十分重要的意义。本文以变压器油中气体在线监测为目的,重点研究了油中气体在线监测控制系统设计及复合BP神经网络在DGA故障诊断中的应用。 针对目前市场上油中在线监测系统普遍存在的兼容性可扩展性差、自动化程度不够、抗干扰能力不强等问题,本文提出一种新型的基于CAN总线油中溶解气体在线监测控制系统设计方案,并完成其软硬件设计。 针对目前油中溶解气体分析(DGA)常规故障诊断方法中普遍存在诊断精度不够、容错性不强、不能处理复杂融合故障等问题,本文利用神经网络较强的非线性映射能力,将RBF网络与BP网络进行融合,提出了一种适合于变压器的复合BP神经网络故障诊断模型,模型通过选用适当的归一化函数和适当的聚类中心,有利于消除系统的传播误差,提高了输入向量的正交性,从而简化了网络结构,提高了网络的诊断精度和可靠性。 最后,文中将建立的复合BP神经网络模型应用于VB开发的上位机在线监测控制程序中,并将整个控制系统集成,通过在线和离线实例验证了控制系统的可靠性和诊断模型的有效性。

目录

摘要

Abstract

第1章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 变压器在线监测及其发展现状

1．2．1 在线监测的必要性

1．2．2 在线监测的发展阶段

1．2．3 电力变压器主要监测参量

1．3 人工神经网络的发展及其在油色谱故障诊断中的应用

1．4 本文的课题来源及主要章节的安排

第2章 油中气体在线监测故障诊断原理

2．1 产气机理

2．1．1 变压器油裂化及产气

2．1．2 固体绝缘材料的分解及产气

2．1．3 气体在油中的溶解

2．2 电力设备故障与油中特征气体的关系

2．2．1 热性故障时的特征气体

2．2．2 放电性故障时的特征气体

2．3 在线监测色谱数据的获取

2．3．1 油气分离单元

2．3．2 混合气体分离单元

2．3．3 气敏传感单元

2．4 小结

第3章 油中溶解气体在线监测控制系统设计

3．1 系统组成

3．2 控制模块硬件设计

3．2．1 色谱监测控制模块硬件设计

3．2．2 通讯控制器模块硬件设计

3．3 控制系统软件设计

3．4 通讯协议

3．4．1 CAN数据帧的划分

3．4．2 链路规约控制信息格式

3．4．3 ASDU中数据和参数的类型

3．5 系统抗干扰设计

3．6 小结

第4章 DGA常规故障诊断方法

4．1 基于 DGA的比值诊断方法

4．1．1 三比值法

4．1．2 基于比值其他诊断方法

4．2 其他诊断方法

4．2．1 模糊综合评判诊断方法

4．2．2 故障诊断专家系统

4．3 小结

第5章 基于 DGA的神经网络故障诊断

5．1 神经网络原理

5．1．1 神经元模型

5．1．2 神经网络的类型

5．1．3 神经网络学习规则

5．1．4 神经网络系统的稳定性

5．2 BP神经网络结构及算法

5．2．1 BP网络的训练

5．2．2 BP算法缺陷及其改进算法

5．3 RBF神经网络结构及算法

5．3．1 RBF网络结构

5．3．2 RBF网络学习算法

5．4 复合 BP网络在变压器色谱故障诊断中的应用

5．4．1 复合 BP网络模型建立

5．4．2 数据输入处理

5．4．3 聚类算法的实现

5．4．4 BP网络层建立

5．4．5 网络输出数据处理

5．5 小结

第6章 系统集成及故障诊断实例

6．1 上位机软件设计

6．1．1 软件整体构架

6．1．2 复合神经网络模型知识库的建立

6．1．3 VB与MODEM通讯实现

6．2 系统运行诊断实例

6．2．1 在线诊断实例

6．2．2 离线诊断实例

6．3 小结

结论

参考文献

致谢

附录A(攻读学位期间所发表的学术论文目录)

附录B(试验样本色谱数据)