三比值法

摘要： 为了能够解决传统人工经验方法准确率低、智能算法中存在的适用性不强等问题,针对支持向量机受到惩罚系数和核函数的敏感性,提出一种变压器诊断模型,该模型利用三对比值作为特征输入,利用灰狼优化算法优化支持向量机的惩罚系数和核函数,并利用优化后的参数模型去对变压器进行故障诊断。实验结果表明,支持向量机模型预测的准确率为90%,而基于灰狼优化算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型的准确率达到100%,预测准确率比支持向量机的高,有效地实现了对变压器故障的诊断,给变压器故障诊断提供了一种可借鉴的方法。

摘要： 介绍了一起35 kV变压器因为低压侧套管底部软连接螺栓松动导致的过热缺陷。通过对故障变压器油色谱三比值法分析初步判定为高温过热型缺陷,再通过“四比值法”辅助分析进一步判断为绕组过热缺陷,然后有针对性地对变压器高、低压侧绕组开展停电高压试验,最终发现低压侧直流电阻测试横比超标,解体检查发现,是因为低压套管底部软连接螺栓松动导致的缺陷,并提出了防范措施。

摘要： 变压器作为电力系统发、输、变、配电环节重要的电气设备,其故障能被快速、精准地诊断对电力系统稳定运行起到至关重要的作用。目前,变压器油中溶解气体的三比值法被广泛应用于变压器内部故障诊断,现利用三比值法对变压器进行诊断,在广泛收集5种变压器故障的基础上,首先利用ReliefF算法对三比值特征的重要性进行评价,然后利用KNN分类器进行故障识别。实验结果表明,该方法可以有效识别变压器故障类型。

摘要： 变压器作为电力系统发、输、变、配电环节重要的电气设备,其故障能否被快速、精准的诊断对电力系统稳定运行起到至关重要的作用。目前溶解于变压器的气体的三对比值法(DGA)被广泛应用于变压器内部故障诊断。本文利用三比值法对变压器进行诊断,在广泛收集种变压器故障的基础上,首先利用ReliefF算法对三比值特征的重要性进行评价,并利用KNN分类器进行故障识别。实验结果表明,该方法可以有效的识别变压器故障类型。

摘要： 介绍了一起35 kV变压器因为铁芯多点接地故障导致的油中溶解气体组分超标,通过对故障变压器进行油化追踪确定存在故障,分别运用三比值法和四比值法对比判断缺陷类型,并在停电后对其进行了停电检查性试验以及解体检查,综合测试结果得出了故障原因并提出防范措施。

摘要： 变压器作为电力系统发、输、变、配电环节重要的电气设备,其故障能被快速、精准地诊断对电力系统稳定运行起到至关重要的作用.目前,变压器油中溶解气体的三比值法被广泛应用于变压器内部故障诊断,现利用三比值法对变压器进行诊断,在广泛收集5种变压器故障的基础上,首先利用ReliefF算法对三比值特征的重要性进行评价,然后利用KNN分类器进行故障识别.实验结果表明,该方法可以有效识别变压器故障类型.

摘要： 气相色谱分析是判断充油电气设备内部有无放电故障及其严重程度的重要方法.本文介绍了气相色谱分析中故障气体及气体含量、产气速率注意值和三比值法.在此基础上,利用气相色谱方法对某电厂箱式变电站内部故障情况进行诊断分析,结合绕组直流电阻测试、工频耐压试验,分析找出了故障位置.经拆解吊心检查,证实了分析结果与实际内部故障一致.

摘要： 油浸式变压器的DGA数据富含大量的变压器故障信息,深度剖析DGA数据与变压器的故障状况有利于实现油浸式变压器的故障诊断。然而,特征气体信息与变压器故障类型,故障程度间为复杂的非线性映射关系,给基于变压器油中溶解气体的变压器故障判断工作带来了困难。本文综述了从三比值法到专家系统、模糊理论、机器学习等智能诊断方法,简述了各方法的优点与不足之处,此外利用决策树较强的分类性能,提出了基于决策树的变压器故障诊断模型,实验结果表明,该方法较传统三比值法有一定的优势。最后,对未来的UGA教据智能算法分析研究提供一些思路,提升变压器故障诊断准确率。

摘要： 油浸式变压器的DGA数据富含大量的变压器故障信息,深度剖析DGA数据与变压器的故障状况有利于实现油浸式变压器的故障诊断.然而,特征气体信息与变压器故障类型,故障程度间为复杂的非线性映射关系,给基于变压器油中溶解气体的变压器故障判断工作带来了困难.本文综述了从三比值法到专家系统、模糊理论、机器学习等智能诊断方法,简述了各方法的优点与不足之处,此外利用决策树较强的分类性能,提出了基于决策树的变压器故障诊断模型,实验结果表明,该方法较传统三比值法有一定的优势.最后,对未来的DGA数据智能算法分析研究提供一些思路,提升变压器故障诊断准确率.

摘要： 电力变压器是发电厂和变电站中重要组成部分,变压器故障直接影响电力系统的稳定运行。本文通过分析变压器油中溶解气体成分,应用三比值法判断变压器故障,提高变压器设备运行稳定性。一、绪论1.研究的背景和意义。随着社会的发展,人民生活水平的日益提高,电已成为不可或缺的一种能源。电力变压器的稳定运行,对供电可靠性起着至关重要的作用。因此,通过分析油中溶解气体成分,及时有效的判断变压器运行状态,预先发现判断可能存在的故障,从而减少事故发生,这对电力系统的安全、稳定运行具有重要意义。

摘要： 目前广泛采用的油浸式变压器通过做油样气相色谱分析，根据产生溶解于变压器油中的特征气体，再利用三比值法进行分析判断，就能及早发现变压器内部存在的潜伏性故障，并随时掌握故障的发展情况。

摘要： 本文基于油色谱分析(dissolved gas analysis,DGA)方法对电力变压器故障诊断进行了综述.在此基础上分析了传统的三比值法和基于智能信息处理技术的变压器诊断方法做了全面的介绍,并分析了其优缺点.目前广泛被应用的变压器故障诊断方法是改良三比值法。该法是色谱分析中最常用和较可行的方法。神经网络适用于难以描述故障类型与故障信号之间逻辑关系的场合，对电力变压器进行故障诊断是一种很有前途的方法。

摘要： 变压器设备异常时，可能引起其绝缘用矿物油分解，产生特征气体(如CH4、C2H2、C2H4、C2H6等)。因此，可以通过色谱法进行变压器油中溶解气体分析(DGA分析)，通过对油中气体含量的分析，就可以大致判断变压器是否存在故障，存在何种故障。油中气体的分析方法多种多样，本文对数据挖掘法，灰色预测法，三比值法，基于GAWNN、粗糙集理论及遗传算法的神经网络法，黑板型专家系统，软件仿真等方法，给出每一种方法的基本原理和实现方法，并对这些方法的优缺点做了一些评价。

摘要： 基于变压器的油中溶解气体分析(DissolvedGasAnalysis,DGA)能够在无需停电的情况下进行且不受外界电场和磁场因素的影响,已被世界各国公认为是监测和诊断充油电力变压器早期故障、预防灾难性事故最好的方法,三比值法是其中最常用的一种方法,但也存在着一些不足。本文针对传统BP网络存在的容易陷入局部极小的缺点,采用遗传算法对BP网络初始权值进行全局优化；以电力变压器为例对其故障进行诊断研究,并与实际故障及三比值法诊断结果的比较。仿真结果证实了此方法的正确性与有效性。

摘要： 为更加准确的检测变压器状态和及时发现变压器可能存在的故障，将Levenberg-Marquardt箅法与Elman神经网络相结合，应用于变压器故障诊断中，并与BP网络及三比值法的故障诊断率进行了比较。结果表明该方法的诊断率相比其他2种方法具有一定的优势。

摘要： 针对一起主变轻瓦斯动作故障，在油色谱数据分析的基础上，利用局部放电超声波定位、带电监测技术和三比值法对故障原因进行了分析论证。通过对变压器进行吊罩检查，得出故障原因是安装时导线缠绕过紧造成转轴支杆卡涩，引起有载分接开关切换柱头出现间隙放电。建议相关规程中增加导线与转轴支杆之间距离的规定，并充分重视有载分接开关的运行、维护工作。

摘要： 以云广特高压楚雄换流站换流变压器的油样数据为实验数据，用人工神经网络提出了一种新的变压器故障诊断的方法。设计一BP 神经网络，经过实验数据的训练，使各项性能指标均达到目标要求，再用此网络来进行故障诊断。由诊断结果可知，BP网络诊断迅速，结果准确，从而验证了此方法的正确性。

摘要： 以云广特高压楚雄换流站换流变压器的油样数据为实验数据，用人工神经网络提出了一种新的变压器故障诊断的方法。设计一BP 神经网络，经过实验数据的训练，使各项性能指标均达到目标要求，再用此网络来进行故障诊断。由诊断结果可知，BP网络诊断迅速，结果准确，从而验证了此方法的正确性。

摘要： 以云广特高压楚雄换流站换流变压器的油样数据为实验数据，用人工神经网络提出了一种新的变压器故障诊断的方法。设计一BP 神经网络，经过实验数据的训练，使各项性能指标均达到目标要求，再用此网络来进行故障诊断。由诊断结果可知，BP网络诊断迅速，结果准确，从而验证了此方法的正确性。

摘要： 以云广特高压楚雄换流站换流变压器的油样数据为实验数据，用人工神经网络提出了一种新的变压器故障诊断的方法。设计一BP 神经网络，经过实验数据的训练，使各项性能指标均达到目标要求，再用此网络来进行故障诊断。由诊断结果可知，BP网络诊断迅速，结果准确，从而验证了此方法的正确性。

摘要： 本发明涉及一种利用质量数‑丰度比值法判识轻水、重水、重氧水的方法，包括以下步骤：⑴将轻水、重水标准试剂、重氧水标准试剂分别采用气相色谱质谱联用技术获得色‑质谱图，并分别采用质量选择检测器MSD获得所有样品中的质量数和丰度，建立质量数丰度表；⑵分别建立轻水、重水、重氧水样品质量数丰度重现汇总表；⑶建立质量数分子归纳表；⑷采用质量数丰度比值法分别建立轻水、重水、重氧水质量数丰度比值表；⑸建立质量数丰度比值对比表；⑹对未知水样品采用步骤⑴的方法获得质量数和丰度，将其分别与质量数分子归纳表、质量数丰度比值对比表进行比对，即可确定该未知水样品的类型。本发明可建立数字化指纹库，有效判别未知水样品类型。

摘要： 本发明公开了一种基于双发射碳量子点标记核酸适配体的荧光比值法检测邻苯二甲酸二丁酯的方法，本发明以双发射碳量子点作为标记物，结合特异性识别邻苯二甲酸二丁酯的氨基化核酸适配体，实现了对邻苯二甲酸二丁酯的灵敏检测；而且本发明检出限低，特异性好、荧光性能稳定，适用于食品中邻苯二甲酸二丁酯的超灵敏快速检测。

摘要： 本发明公开了天然电场同频同源比值测量法，具体包括以下两种方法：天然电场同频同源无参考相邻电位差比值测量法、天然电场同频同源参考点比值测量法，本发明还提出了视真电阻率ρz，并给出了其与电位差比值ΔVg的比例关系，其中ΔVg为可由仪器“ZH‑8多功能电法工作站”直接读出的无量纲参数。本发明的天然电场同频同源比值测量法可以避免电场随时间变化所引起的不确定性干扰，且采用该方法工作时，既可以逐点测量也可以从中间某点开始测量，既可以使用一个频率也可以使用多个频率，该方法简单易操作，速度快，且成本低。

摘要： 本发明公开一种基于比值法的农田土壤水分反演方法及系统，首先获取SAR影像和光学影像，并进行预处理；然后提取后向散射系数以及植被描述参数；构建土壤水分估算数据集，并确定训练集和测试集；在训练集上构建比值方程；基于最小代价函数策略估算土壤水分和估算精度；有效粗糙度参数条件下构建的比值方程为最终的土壤水分估算模型；最后进行精度验证。本发明提供的方法利用比值方法分离植被散射贡献，简便且计算高效，减少了对于实测粗糙度参数的依赖，通过SAR提取的植被描述参数，以及借助光学数据提取植被参数，用于表征比值方程中植被的散射特征，发挥了光学数据能较好的表征植被生长状况的优势，在一定程度上提高了土壤水分的反演精度。

摘要： 本发明涉及一种拜耳法氧化铝生产高压管道溶出过程中苛性比值在线预测方法，其包括四个部分，即数据采集和传输，基于数据校正的预处理，基于预处理的数据和物料平衡原则建立机理模型，结合机理模型预测值、离线取样化验值、预处理的数据建立基于递归神经网络的补偿模型。本发明采用补偿模型的输出结果，对机理模型预测值进行补偿，得到最终的苛性比值预测结果；同时还将预测结果与溶出后实际化验值相对误差低于0.1％的数据构成模型修正数据集，重新训练递归神经网络的参数，提高模型的自适应能力。采用本发明的在线预测方法所预测的拜耳法氧化铝生产高压管道溶出过程中苛性比值准确度高，有利于生产企业依预测结果指导进料配比和二次加碱流量的设定。

摘要： 本发明公开了一种基于双发射碳量子点标记核酸适配体的荧光比值法检测邻苯二甲酸二丁酯的方法，本发明以双发射碳量子点作为标记物，结合特异性识别邻苯二甲酸二丁酯的氨基化核酸适配体，实现了对邻苯二甲酸二丁酯的灵敏检测；而且本发明检出限低，特异性好、荧光性能稳定，适用于食品中邻苯二甲酸二丁酯的超灵敏快速检测。

摘要： 一种改进三比值法的输电变压器控制系统，其包括输电变压器ECU单元，储存器单元，三个检测模块，三比值法编码判断模块以及预警及显示单元，其中所述组分浓度检测模块能够循环检测每个气体各组分的浓度，并将每个浓度值Di与该气体组分所对应的极限值Di0进行依次比较，所述烃含量检测模块和产气速率检测模块通过对比变压器总烃含量C以及总烃绝对产气速率V与上述阈值之间的数值关系判断出不同等级的预警结果；所述输电变压器ECU单元基于上述预警结果进行人工地或自动地判定是否需要进行三比值法编码判断，当需要进行三比值法运算来具体判断故障类型时，启动三比值法编码判断模块，提取所需的特征气体组分数值进行相应的故障类型判断。

摘要： 本发明属于电力主设备故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于三比值法表征变压器少油设备故障演变趋势的方法。在《变压器油中溶解气体分析和判断导则》提供的改良三比值法的基础上，利用C2H2/C2H4、C2H2占比及C2H4/C2H6对变压器故障类型进行判断。本发明利用C2H2/C2H4体积比值的增加可以说明变压器绝缘油质量的下降，老化加快；C2H2体积占比及C2H4/C2H6体积比值均增加则代表充油设备内部产生了更大能量的电弧；C2H2体积占比波动而C2H4/C2H6体积比值增加则代表充油设备内部产生了过热的问题。本发明优化了气体成分比值变化与少油设备内部变压器绝缘油质老化、异常放电能量升高、过热故障的关系，为变压器少油设备事故故障的判断提供了保证。

摘要： 一种改进三比值法的输电变压器控制系统，其包括输电变压器ECU单元，储存器单元，三个检测模块，三比值法编码判断模块以及预警及显示单元，其中所述组分浓度检测模块能够循环检测每个气体各组分的浓度，并将每个浓度值Di与该气体组分所对应的极限值Di0进行依次比较，所述烃含量检测模块和产气速率检测模块通过对比变压器总烃含量C以及总烃绝对产气速率V与上述阈值之间的数值关系判断出不同等级的预警结果；所述输电变压器ECU单元基于上述预警结果进行人工地或自动地判定是否需要进行三比值法编码判断，当需要进行三比值法运算来具体判断故障类型时，启动三比值法编码判断模块，提取所需的特征气体组分数值进行相应的故障类型判断。

摘要： 本发明公开了用于SF6电气设备故障诊断的三比值法。该方法选定CF4、CO2、SO2F2、SOF2、SO2作为SF6局部放电分解特征组分，建立了SF6电气设备绝缘缺陷识别的分解组分比值法，能够利用特征分解组分比值，即CF4/CO2、SOF2/SO2F2和(SOF2+SO2F2)/(CO2+CF4)的差异对不同绝缘缺陷进行初步的识别。利用特征分解组分的产气率判别绝缘缺陷的严重程度，利用特征组分产气率的变化率判别绝缘缺陷的发展趋势。本发明与现有技术比较的优点有：本发明方法具有特征组分性质稳定、易于检测；可以准确识别SF6电气设备局部放电的故障类型；可以为SF6电气设备绝缘缺陷的严重程度，发展趋势提供判断依据。