本文關鍵詞： 動態(tài)閾值 貝葉斯網絡 電力變壓器 異常狀態(tài)　出處：《電測與儀表》2017年21期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為提升電力變壓器狀態(tài)檢修效率和異常狀態(tài)檢測、預警能力,考慮變壓器在線監(jiān)測數(shù)據、檢修數(shù)據及設備本體數(shù)據間的相關性,提出了一種基于動態(tài)閾值的變壓器異常運行狀態(tài)檢測方法,通過構造動態(tài)預測模型對特征參數(shù)基線進行刻畫。在此基礎上,采用貝葉斯網絡推算變壓器運行狀態(tài),以概率大小判斷變壓器可能狀態(tài),并基于實際運行數(shù)據對所提方法進行了驗證分析。計算結果表明此方法可對異常檢測數(shù)據有效檢測,能夠對變壓器異常狀態(tài)準確識別和預測。
[Abstract]:In order to improve the efficiency of power transformer condition maintenance and abnormal condition detection and early warning ability, the correlation among transformer on-line monitoring data, maintenance data and equipment body data is considered. In this paper, a method of transformer abnormal operation state detection based on dynamic threshold is proposed, and the characteristic parameter baseline is described by constructing dynamic prediction model. Bayesian network is used to calculate the operating state of the transformer and the probability is used to judge the possible state of the transformer. The proposed method is verified and analyzed based on the actual operation data. The calculation results show that the method can effectively detect the abnormal detection data and can accurately identify and predict the abnormal state of the transformer.
【作者單位】： 國網四川省電力公司;西南交通大學電氣工程學院;
【基金】：國家電網公司科技項目(521997140005)
【分類號】：TM41
【正文快照】： 0引言電力變壓器作為電力系統(tǒng)能量轉換和傳輸?shù)年P鍵設備,因受電、熱、機械等多種應力,以及水分、氧氣等多種因素共同作用,其主絕緣性能會逐漸下降并最終失效[1-2]。在長時間不間斷和高負荷運行狀態(tài)下,各種電、熱故障會隨著設備服役年限的增長而逐步增多。在變壓器絕緣狀態(tài)在線

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本文編號：1455079