220kV变压器故障分析与检测的研究

摘要

本文通过阐述220kV变压器故障的成因,将信息融合的基本思想引入到变压器故障检测中,充分利用油中溶解气体和各种电气试验、运行状况与检修的记录以及专家经验等故障相关信息,在信息融合的基本框架下,直接利用改良三比值法的判断结论,结合人工神经网络和证据推理技术提出了一种分层的、可靠的、开放的变压器综合故障诊断模型--多级决策融合模型。
　　 该模型与常规电气试验的结论紧密结合起来,并充分借鉴现场的运行、诊断和维修经验,具有较强的知识表示及不确定性处理能力,能够更直观、逼真地模拟不确定性推理过程。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 变压器故障检测概述

1.1 1变压器故障检测研究的背景和意义

1.1.2 220KV变压器常见故障类型

1.2 国内外变压器故障检测的研究方式

1.2.1 基于DGA的变压器故障检测

1.2.2 基于三比值法的变压器故障检测

1.2.3 基于神经网络的变压器故障检测

1.2.4 基于模糊理论的变压器故障检测

1.3 变压器故障检测难点及策略

1.3.1 故障检测手段及难点

1.3.2 故障检测策略

第二章 变压器故障检测的理论基础

2.1 变压器故障的油中气体色谱检测

2.1.1 油色谱分析的原理

2.1.2 特征气体产生的原因

2.2 特征气体变化与变压器内部故障的关系

2.2.1 氢气H2变化

2.2.2 乙炔C2H2变化

2.2.3 甲烷CH4和乙烯C2H4变化

2.2.4 一氧化碳CO和二氧化碳CO2变化

2.2.5 气体成分变化

2.3 绕组直流电阻检测

2.3.1 DL/T 596-1996预试规程的试验周期和要求

2.3.2 减少测量时间提高检测准确度的措施

2.4 绝缘电阻及吸收比、极化指数检测

2.4.1 绝缘电阻的试验原理

2.4.2 绝缘电阻的试验类型

2.4.3 绝缘电阻的试验方法

2.4.4 绝缘电阻的测试分析

第三章 变压器故障信息融合的策略理论分析

3.1 三比值法故障检测理论

3.1.1 三比值法的变压器故障检测原理

3.1.2 三比值法的故障类型分析

3.2 BP神经网络理论

3.2.1 变压器故障诊断的BP神经网络的原理

3.2.2 变压器故障诊断的BP神经网络模型的建立

3.3 信息融合理论.

3.3.1 信息融合的定义

3.3.2 信息融合的级别

3.3.3 故障信息融合证据理论的分析

第四章 技术实现方案及实例验证

4.1 变压器故障信息的多级决策融合模型

4.2 基于BP神经网络的故障特征融合

4.2 1基于油中溶解气体分析的故障分类

4.2 2故障特征浓度和选择

4.2.3 故障信息的神经网络融合

4.3 多级故障决策融合方案

4.3.1 一级故障决策融合方案

4.3.2 二级故障决策融合方案

4.4 故障诊断应用实例

4.4.1 一级决策融合过程

4.4.2 二级决策融合过程

第五章 总结及展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

致谢

在学期间发表的学术论文和参加科研情况