雷電沖擊下?lián)Q流變壓器繞組故障模擬與診斷方法
本文選題:換流變壓器 切入點(diǎn):縮比模型 出處:《中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)》2017年05期
【摘要】:現(xiàn)有的雷電沖擊下?lián)Q流變壓器繞組故障診斷方法靈敏度較低,且難以判斷故障類型;繞組在雷電沖擊下發(fā)生故障的試驗(yàn)數(shù)據(jù)較少,難以深入分析故障特征。針對上述問題,設(shè)計(jì)并制作了具有典型換流變壓器繞組結(jié)構(gòu)、比例約為1/5的縮比模型,并模擬不同故障類型進(jìn)行試驗(yàn)研究。分析故障情況下的試驗(yàn)數(shù)據(jù),利用故障情況與正常情況傳遞函數(shù)不同頻率段的相關(guān)系數(shù)作為特征參數(shù);提出了基于學(xué)習(xí)矢量量化(learning vector quantization,LVQ)網(wǎng)絡(luò)的變壓器繞組短路故障診斷方法,利用特征參數(shù)對LVQ網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,并對訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試。結(jié)果表明:通過特定頻率段相關(guān)系數(shù)的對比可以區(qū)分不同故障;LVQ網(wǎng)絡(luò)故障診斷測試準(zhǔn)確率達(dá)到98%,驗(yàn)證了診斷方法的有效性。
[Abstract]:The existing fault diagnosis methods of converter transformer windings under lightning shock are less sensitive and difficult to judge the fault type, and the test data of winding failure under lightning shock are less, so it is difficult to analyze the fault characteristics in depth. A scale reduction model with typical converter transformer windings with a ratio of about 1 / 5 is designed and fabricated, and different types of faults are simulated for experimental study. The correlation coefficients of different frequency segments of the transfer function between the fault and the normal condition are used as characteristic parameters, and a fault diagnosis method of transformer winding short circuit based on learning learning vector quantization (LVQ) network is presented. The characteristic parameters are used to train the LVQ network. The results show that the accuracy of fault diagnosis of LVQ network can be distinguished from different faults by comparing the correlation coefficients of specific frequency segments, and the accuracy of the fault diagnosis is up to 98, which verifies the effectiveness of the diagnosis method.
【作者單位】: 三峽大學(xué)電氣與新能源學(xué)院;國家電網(wǎng)公司高壓電氣設(shè)備現(xiàn)場試驗(yàn)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(國網(wǎng)湖北省電力公司電力科學(xué)研究院);中國電力科學(xué)研究院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(51577106) 國家電網(wǎng)公司重大科技項(xiàng)目(52153213020Z)~~
【分類號】:TM407
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級參考文獻(xiàn)】
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【相似文獻(xiàn)】
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4 文,
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