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基于油中气体分析的变压器故障智能诊断方法研究

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基于油中气体分析的变压器故障智能诊断方法研究

作者：袁淼广东工业大学

学位级别：硕士

随着世界经济、科技的飞速发展,全球用电量逐年上升,电网规模逐年扩大。国民对电力供应的质量及可靠性提出了更高要求。变压器是电网核心设备,一旦出现故障很容易引发大面积电网故障,造成较大经济损失。提升变压器故障诊断的技术水平、... 详细信息

随着世界经济、科技的飞速发展,全球用电量逐年上升,电网规模逐年扩大。国民对电力供应的质量及可靠性提出了更高要求。变压器是电网核心设备,一旦出现故障很容易引发大面积电网故障,造成较大经济损失。提升变压器故障诊断的技术水平、优化故障诊断的方法,能有效提升电网的稳定性和可靠性,对保障人民生产和生活的质量有着十分重要的作用。变压器故障诊断是一项复杂技术,不仅需要掌握变压器的基本知识和试验方法,还需结合经验进行综合诊断,智能算法应用为变压器故障诊断提供了更多选择。传统诊断方法以油中溶解气体分析为典型代表,通过检测油中含有故障气体的成分和浓度判断故障的种类和严重程度,准确率不足、诊断效率低。针对传统诊断方法局限性,本文基于CART算法和DGA技术建立变压器故障诊断模型,并利用BO算法优化CART模型超参数选取过程。仿真分析表明BO-CART模型参数组合更优,模型结构更精简,提高了诊断准确率,优于传统CART算法,并可解决传统决策树超参数不易选取问题。为提升变压器故障诊断准确率,在LightGBM算法和DGA技术基础上,提出基于网格搜索法优化的LightGBM变压器故障诊断方法。在故障诊断模型中,将DGA诊断法中的五种故障特征气体作为模型原始数据,利用网格搜索法和“k折交叉验证法”自动寻找LightGBM模型的最优参数组合,对比分析支持向量机、决策树、随机森林方法,应用混淆矩阵评估模型性能。仿真表明,LightGBM模型的诊断准确率更高,可有效进行变压器故障诊断,具有可行性和一定优势。

关键词：变压器油中气体分析 LightGBM 决策树故障诊断

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油中气体分析在变压器故障诊断中的应用

上海电力学院学报 1996年第3期12卷 60-68页

作者：杨启平薛五德上海电力学院电力工程系

本文叙述了油中气体分析在变压器类设备故障诊断中的应用,介绍了特征气体法、三比值法和三角形法的基本原理。并通过实例,进一步说明建立油中气体分析(DGA)数据库的必要性。

关键词：变压器油中气体分析故障诊断三比值法模糊性处理三角形法

大型电力变压器工厂试验时的油中气体分析试验

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变压器 1984年第8期 28-31页

作者： T.V.Oommen 罗运柏

本文讨论了大型电力变压器工厂试验时的油中气体分析。通过对常规的24小时温升试验时所产生的可燃性气体含量进行检测,得到对设备状况和性能很有价值的数据。这样,设备的初期故障在出厂前就可以发现并得以排除。

关键词：油中气体分析温升试验电工试验变压器

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从变压器油中分离故障特征气体的研究

电力系统自动化 2005年第2期29卷 56-60页

作者：刘先勇钟秋海周方洁西南科技大学信息控制工程学院四川省绵阳市621002 北京理工大学自动控制系北京市100081 宁波理工监测设备有限公司浙江省宁波市315800

建立了专门的油气分离系统：在容积约50L 的准密封油罐上以 Teflon^(?) PTFE 膜、Teflon^(?)FEP 膜以及最可几孔径为25nm 的金属孔膜作为分膈，从变压器油中隔离出约20 mL 的小气室。在油中均匀混入了一定浓度的 H_2，CH_4，CO，CO_2，C... 详细信息

建立了专门的油气分离系统：在容积约50L 的准密封油罐上以 Teflon^(?) PTFE 膜、Teflon^(?)FEP 膜以及最可几孔径为25nm 的金属孔膜作为分膈，从变压器油中隔离出约20 mL 的小气室。在油中均匀混入了一定浓度的 H_2，CH_4，CO，CO_2，C_2H_4及 C_2H_6，使用油循环和 PID 自动温控系统保持油温为70℃。使用实验室气相色谱测定了气室中气体浓度在30d 中的变化。实验表明：孔膜的平衡时间最短，PTFE 膜最长，居中的 FEP 膜在7d 内达到了80%以上平衡。Teflon膜透过 H_2最快，透过 C_2H_6最慢；此次序与孔膜正好相反。气室中的平衡浓度低于按奥斯特瓦尔德系数的计算值，平衡时间越长偏离越大。

关键词：变压器油中气体分析油气分离膜分离特氟隆膜多孔膜

基于氦等离子体离子化的变压器油中气体检测方法

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绝缘材料 2017年第4期50卷 72-76页

作者：张炜邬蓉蓉吕泽承蒙国斌广西电网有限责任公司电力科学研究院南宁530023

针对现有油中气体在线监测装置因测量精度低、检测数据重复性差等劣势而难以满足现场可靠跟踪分析变压器油中气体变化的问题,提出了一种基于氦等离子体离子化的变压器油中气体检测方法,实现了变压器的在线监测。该技术采用双极放电电子... 详细信息

针对现有油中气体在线监测装置因测量精度低、检测数据重复性差等劣势而难以满足现场可靠跟踪分析变压器油中气体变化的问题,提出了一种基于氦等离子体离子化的变压器油中气体检测方法,实现了变压器的在线监测。该技术采用双极放电电子捕获气体检测原理,基于此研制了一种新型油中气体在线监测装置。将该监测装置安装在现场变压器上并运行,对油中H_2、CO、CH_4、C_2H_2、C_2H_4、C_2H_6、CO_2等气体进行监测和分析。现场数据表明,该装置运行稳定,在线监测数据与离线检测数据基本相符,且测量精度、重复性满足工程应用的要求。

关键词：等离子体放电检测器色谱检测器变压器在线监测油中气体分析

采用LSTM网络的电力变压器运行状态预测方法研究

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高电压技术 2018年第4期44卷 1099-1106页

作者：代杰杰宋辉盛戈皞江秀臣王健一陈玉峰上海交通大学电气工程系上海200240 中国电力科学研究院有限公司北京100192 国网山东省电力公司电力科学研究院济南250002

为预测电力变压器运行状态,首先分析了变压器运行过程中状态变化的影响因素,选取油中溶解特征气体体积分数和运行工况、检修记录、运行时间作为关键影响因素。采用模糊综合评判思想对电力变压器运行状态进行评估,并以模糊综合隶属度为... 详细信息

为预测电力变压器运行状态,首先分析了变压器运行过程中状态变化的影响因素,选取油中溶解特征气体体积分数和运行工况、检修记录、运行时间作为关键影响因素。采用模糊综合评判思想对电力变压器运行状态进行评估,并以模糊综合隶属度为数据标签建立基于长短时记忆网络的电力变压器状态预测模型。利用变压器油中气体序列数据及技术指标参数的状态隶属度数据对长短时记忆网络进行训练,以发掘特征参量与变压器状态之间的对应关系及模型预测参数。实例分析表明,所提方法可有效预测电力变压器运行状态,基于长短时记忆网络的电力变压器状态预测模型对1周后变压器状态预测准确率达94.4%,对1个月后状态预测准确率达81.2%,能较准确地反映变压器的优劣状况。

关键词：变压器油中气体分析技术指标参数长短时记忆网络状态预测

从变压器油中分离故障特征气体的气室结构效应

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西南科技大学学报 2006年第1期21卷 72-75页

作者：刘先勇西南科技大学信息工程学院四川绵阳621010

为提高变压器油中气体在线监测仪用膜分离法从油中分离故障特征气体的速度并验证其有效性,采用不同面积的Teflon FEP膜从50 L准密封油罐中隔离出不同体积的小气室,通过强油循环在油中混入故障特征气体并使用PID控温保持油温为70℃;用气... 详细信息

为提高变压器油中气体在线监测仪用膜分离法从油中分离故障特征气体的速度并验证其有效性,采用不同面积的Teflon FEP膜从50 L准密封油罐中隔离出不同体积的小气室,通过强油循环在油中混入故障特征气体并使用PID控温保持油温为70℃;用气相色谱测定了油气两相的气体浓度在14 d中的变化。定义了气室结构因子Ro。实验表明,气室中各气体浓度的增长随Ro增大而加快,但平衡浓度低于理论值,其差别随Ro增大而减小。计算表明,FEP毛细管的平衡时间可小于30 min。

关键词：变压器油中气体分析在线监测油气分离气室结构

基于SVM SMOTE的电力变压器故障样本均衡化方法

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高电压技术 2020年第7期46卷 2522-2529页

作者：刘云鹏和家慧许自强王权李哲高树国华北电力大学河北省输变电设备安全防御重点实验室保定071003 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室北京102206 国网河北省电力有限公司电力科学研究院石家庄050021

在变压器故障诊断领域,数据集不平衡性带来的极端值、噪声等问题严重影响了分类算法的故障识别能力。为此,提出了一种基于支持向量机(supportvectormachine,SVM)合成少数类过采样(syntheticminority over-samplingtechnique,SMOTE)算法... 详细信息

在变压器故障诊断领域,数据集不平衡性带来的极端值、噪声等问题严重影响了分类算法的故障识别能力。为此,提出了一种基于支持向量机(supportvectormachine,SVM)合成少数类过采样(syntheticminority over-samplingtechnique,SMOTE)算法的电力变压器故障样本均衡化方法,并结合机器学习进行故障诊断,以解决不平衡数据集下变压器故障诊断整体精度低的问题。首先,从原理、特点、应用等方面对传统SMOTE算法和SVM SMOTE算法进行了大量研究和分析;然后,以变压器油中溶解气体为样本集,构建了基于故障样本均衡化的变压器故障诊断模型;最后,对所提方法进行了算例仿真。结果显示:相较于传统变压器故障诊断算法,采用SVMSMOTE算法对故障样本进行均衡化后,各评价指标均有大幅提升,其中整体分类准确度αmacro-F1提升了18.9%。研究结果证明所提方法可以有效解决不平衡数据集下变压器故障样本漏判率高的问题,并在其分类上具有更高的精度。

关键词：变压器 SVM SMOTE 样本均衡化油中气体分析评价指标故障诊断

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电力变压器状态评估方法的研究

电力变压器状态评估方法的研究

作者：申涛华北电力大学（河北）

学位级别：硕士

电力企业为了提高经济效益和社会效益,要求电气设备的检修体制逐渐由定期维修向状态维修转变。变压器状态评估是电力变压器状态维修的前提和基础工作。变压器油中溶解气体分析技术是发现变压器故障的有效手段,本文从变压器油中溶解气体... 详细信息

电力企业为了提高经济效益和社会效益,要求电气设备的检修体制逐渐由定期维修向状态维修转变。变压器状态评估是电力变压器状态维修的前提和基础工作。变压器油中溶解气体分析技术是发现变压器故障的有效手段,本文从变压器油中溶解气体分析数据出发,选取油中溶解气体中的H、CH、CH、CH、CH五种气体含量作为评价指标,将变压器状态划分为优秀、良好、一般、注意、故障五种状态,分别建立了基于多级支持向量机分类器和贝叶斯分类器的变压器状态评估模型。文中详细介绍了多级支持向量机分类器和贝叶斯分类器在变压器状态评估中的应用,给出了具体的评估方法和过程,并结合现场实际试验数据进行了实例分析。最后结合实际数据对两种方法进行了分析比较。

关键词：电力变压器油中气体分析状态评估支持向量机贝叶斯分类器