本文選題：變壓器 + 繞組變形�。� 參考：《沈陽工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：在電力系統(tǒng)中,電力變壓器是輸變電設(shè)備中的核心,連接著多個電壓等級,在電網(wǎng)中處于樞紐地位。根據(jù)國家電網(wǎng)及南方電網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù):2004年國家電網(wǎng)110kV以上電力變壓器按部位損壞統(tǒng)計顯示,繞組損壞臺次為37臺,占總數(shù)的69.8%;廣西電網(wǎng)2013年總損壞臺次5次,繞組損壞臺次為4臺次,占比80%。繞組的損壞多數(shù)不是絕緣問題,而是機械性能不足導(dǎo)致的電氣故障,對變壓器的穩(wěn)定運行影響巨大。繞組變形具有隱蔽性、累加性,因此實現(xiàn)繞組變形的在線診斷具有重要意義。本文在變壓器振動機理研究的基礎(chǔ)上,從離線試驗數(shù)據(jù)的分析入手,而后研究在線數(shù)據(jù)的分離診斷,利用振動法實現(xiàn)了變壓器繞組變形的在線診斷。在此研究的基礎(chǔ)上,利用基于短路電抗及振動特征量的多信息診斷模型增加了繞組變形診斷的準確性與可信度。本文涉及的試驗包括試驗變壓器空載及負載試驗、試驗變壓器短路沖擊試驗、220kV電力變壓器在線長時間監(jiān)測試驗,獲取了大量的研究數(shù)據(jù)。離線試驗的數(shù)據(jù)分析表明,短路沖擊對于鐵芯振動的影響較小,經(jīng)過三輪短路沖擊后,其振動信號頻域分布變化不大,頻域幅值的標準偏差分別為0.0711、0.0778、0.0775。本文提出使用小波包分解后得到的“頻段—能量—歐氏距離”作為振動特征值來量化繞組的變形情況。以A相為例,對負載試驗得到數(shù)據(jù)進行分析,三輪沖擊試驗后其特征值依次為0.0648、0.1094、0.2062。本文通過盲源分離算法對在線變壓器振動信號進行信號的分離,通過仿真數(shù)據(jù)及掛網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析,驗證了算法適用于變壓器振動信號的分離。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)來達到智能識別分離后繞組振動信號的目的。對三臺220kV變壓器掛網(wǎng)運行歷史進行統(tǒng)計,對比分析同負荷下的振動信號,驗證了“頻段—能量—歐氏距離”作為振動特征量亦適用于220kV變壓器,但是其診斷閾值與試驗變壓器不同。單一數(shù)據(jù)診斷的結(jié)果存在著很多的不足,可信度與準確度不高。在實現(xiàn)變壓器繞組變形振動法檢測的基礎(chǔ)上,本文通過基于短路電抗與振動特征分析的多信息診斷模型診斷變壓器繞組變形的狀態(tài),數(shù)據(jù)分析的結(jié)果證明其有更高的準確度,對較小變形也有分辨能力。
[Abstract]:In power system, power transformer is the core of power transmission and transformation equipment, connected with many voltage levels, and is in the pivotal position in the power network.According to the statistical data of State Grid and Southern Power Grid: in 2004, according to the statistics of site damage of power transformers above 110kV in State Grid, the number of windings damaged was 37, accounting for 69.8% of the total, and the total number of power transformers damaged in Guangxi Power Grid in 2013 was 5 times.Winding damage stage for 4 times, 80%.Most of the windings damage is not insulation problem, but the electrical failure caused by insufficient mechanical properties, which has a great impact on the stable operation of transformers.Winding deformation has concealment and accumulation, so it is important to realize on-line diagnosis of winding deformation.Based on the research of transformer vibration mechanism, this paper starts with the analysis of off-line test data, then studies the separation diagnosis of on-line data, and realizes the on-line diagnosis of transformer winding deformation by vibration method.On the basis of this research, the accuracy and reliability of winding deformation diagnosis are improved by using multi-information diagnosis model based on short-circuit reactance and vibration characteristic.The tests in this paper include no-load test and load test of transformer, short-circuit impact test of test transformer and on-line long-term monitoring test of 220kV power transformer, and a lot of research data have been obtained.The data analysis of off-line test shows that the short circuit impact has little effect on the vibration of iron core. After three rounds of short circuit impact, the frequency domain distribution of vibration signal changes little, and the standard deviation of frequency domain amplitude is 0.0711 / 0.077 / 8 / 0.0775, respectively.In this paper, the "frequency-energy-Euclidean distance" obtained by wavelet packet decomposition is used as the vibration eigenvalue to quantify the winding deformation.Taking phase A as an example, the data obtained from the load test are analyzed. After three rounds of impact tests, the characteristic values are 0.06480.1094 / 0.2062.In this paper, the on-line transformer vibration signal is separated by blind source separation algorithm. Through the analysis of simulation data and grid data, it is verified that the algorithm is suitable for transformer vibration signal separation.The neural network is used to train the neural network to recognize the vibration signal of the separated winding intelligently.The operation history of three 220kV transformers is statistically analyzed, and the vibration signals under the same load are compared and analyzed. It is verified that "frequency-energy-Euclidean distance" is also suitable for 220kV transformers as a vibration characteristic.But the diagnostic threshold is different from the test transformer.There are many shortcomings in the single data diagnosis, and the reliability and accuracy are not high.On the basis of detecting transformer winding deformation and vibration method, this paper uses a multi-information diagnosis model based on short-circuit reactance and vibration characteristic analysis to diagnose the state of transformer winding deformation. The result of data analysis proves that it has higher accuracy.It also has the ability to distinguish small deformation.
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM411

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本文編號：1758649