基于油中溶解气体分析的电力变压器故障诊断研究

论文摘要

电力变压器是电力系统中最关键的设备之一,它承担着电压变换、电能分配与传输,并提供电力服务。因此,变压器的正常运行是对电力系统安全、可靠、优质、经济运行的重要保证,必须最大限度防止和减少变压器故障和事故的发生。对电力设备进行在线监测与故障诊断,是实现设备预知性维修的前提,是保证设备安全运行的关键。变压器油中溶解气体的成分和含量则能有效体现运行变压器内部的绝缘故障情况。论文分析讨论了常规油色谱和在线油色谱分析时,不同取样点对变压器油色谱分析的影响,特别对变压器在线油色谱分析在确定和选择取样点时,一定要考虑变压器油循环方式、运行状态、变压器结构及油流分布、故障部位及严重程度等情况。详细介绍了在变压器内部故障或异常情况下,油中溶解气体的特征及含量、故障严重程度、故障类型同特征气体含量的关系。虽然变压器油中溶解气体分析是变压器绝缘监督的一个重要手段,但放电和过热两类故障共存时的故障难分辨会导致诊断正判率较低。本文对多种故障类型作了详细分析后使用基础粒子群算法优化BP神经网络的DGA方法,选择油中典型气体作为神经网络的输入,然后利用训练好的粒子群算法优化后的神经网络进行变压器故障类型诊断。试验结果表明,该方法具有很好的分类效果,较好地解决了变压器放电和过热共存时故障的难分辨问题,对故障诊断的正判率较高。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 前言
• 1.1 选题的背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外相关技术发展状况
• 1.2.2 国内相关技术发展状况
• 1.3 变压器在线监测系统组成及关键技术
• 1.3.1 系统组成
• 1.3.2 系统关键技术
• 1.4 本文的主要工作
• 2 变压器故障类型与特征
• 2.1 变压器的分类及结构
• 2.2 电力变压器常见故障类型
• 2.2.1 短路故障
• 2.2.2 放电故障
• 2.2.3 绝缘故障
• 2.2.4 铁心故障
• 2.2.5 分接开关故障
• 2.2.6 变压器油流带电故障
• 2.2.7 变压器保护及误动故障
• 2.3 变压器故障运行时的特征
• 2.3.1 外观异常
• 2.3.2 颜色、气味异常
• 2.3.3 声响异常
• 2.3.4 温度异常
• 2.3.5 油位异常
• 2.3.6 负载异常
• 2.4 经典的故障诊断方法
• 2.4.1 变压器是否故障的判断方法
• 2.4.2 特征气体法
• 2.4.3 比值法
• 2.5 其它的各种辅助判断方法
• 2.6 本章小结
• 3 变压器故障的综合判断方法
• 3.1 综合判断的针对性检测方法
• 3.1.1 油色谱分析判断有异常
• 3.1.2 变压器出口短路后,要进行的试验
• 3.1.3 判断变压器绝缘受潮要进行的试验
• 3.1.4 判断绝缘老化进行的试验
• 3.1.5 变压器振动及噪声异常时的检测
• 3.1.6 对中小型变压器检测判断常采用的方法
• 3.2 综合分析判断的基本原则
• 3.2.1 与设备结构联系
• 3.2.2 与外部条件相结合
• 3.2.3 与规程标准相对照
• 3.2.4 与历次数据相比较
• 3.2.5 与同类设备相比较（横向比较）
• 3.2.6 与自身不同部位相比较（纵向比较）
• 3.3 故障分析判断的程序
• 3.3.1 故障判断的步骤
• 3.3.2 有无异常的判断
• 3.3.3 故障严重性判断
• 3.3.4 故障类型的判断
• 3.3.5 故障状况的判断
• 3.4 综合分析诊断的要求
• 3.4.1 综合分析判断故障时一般要注意的几个方面
• 3.4.2 综合分析诊断应注意的问题
• 4 变压器油中溶解气体分析与诊断方法研究
• 4.1 引言
• 4.2 目前变压器油中溶解气体分析（DGA）处理方法
• 4.3 基本粒子群优化算法（PSO）
• 4.3.1 基本PSO算法
• 4.3.2 基本粒子群优化算法流程
• 4.3.3 PSO算法优化的BP神经网络
• 4.4 基本粒子群算法在变压器故障诊断中的应用
• 4.4.1 输入层设计
• 4.4.2 数据预处理
• 4.4.3 输出层设计
• 4.4.4 诊断实例
• 4.5 本章小结
• 5 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 读工程硕士期间发表的论文及工程实践