發(fā)布時間：2018-07-07 20:43

  本文選題：變壓器 + 快速檢出　； 參考：《華北電力大學(xué)(北京)》2017年碩士論文

【摘要】：變壓器的穩(wěn)定運行對保障電網(wǎng)可靠性有重要意義,對變壓器進行準確的狀態(tài)評估及故障診斷是保證變壓器穩(wěn)定運行的重要途徑�，F(xiàn)有的變壓器監(jiān)測體系存在異常檢出方法依靠簡單的閾值法來判定是否異常,判定準確率低,存在大量誤報漏報現(xiàn)象;變壓器狀態(tài)評估方法中狀態(tài)量選擇不夠全面,狀態(tài)量權(quán)重劃分簡單;基于油色譜的故障診斷存在檢測速度較慢、準確率不足等問題。為解決上述問題,本文提出了基于快速異常檢出的電力變壓器狀態(tài)評估與故障診斷技術(shù)的狀態(tài)監(jiān)測框架:先使用快速異常檢出選擇對設(shè)備進行狀態(tài)評估和故障預(yù)測或是進行故障診斷,如果快速檢出正常,則開始搜集狀態(tài)參量指標情況,開始狀態(tài)評估,從而輔助運維人員做出檢修決策;如果快速檢出異常,則對故障現(xiàn)象進行分析,開始進行故障診斷。首先,提出了基于油色譜時間序列的快速異常檢出方法。建立了通過計算回歸模型預(yù)測值與實際測量值偏差來進行快速異常檢出的方法,通過對歷史數(shù)據(jù)分析建立了回歸模型,進而對當前值進行了預(yù)測,對比當前預(yù)測值與當前測量值偏差可以實現(xiàn)快速異常檢出。運用實例證明了該異常檢出方法的有效性。其次,基于模糊綜合評價的評估方法構(gòu)建了一個完整的電力變壓器運行狀態(tài)評估指標體系及指標評價機制,并基于綜合層次分析法(The Analytic Hierarchy Process,AHP)對各個指標進行了權(quán)重確定,給出了評估等級的隸屬度函數(shù),采用了模糊集合作為評價結(jié)果,建立了變壓器狀態(tài)評估模型。應(yīng)用建立的的模型開展了算例分析,對某市某臺10k V變壓器的運行狀態(tài)進行了評估。再次,分析了故障類型與油中溶解氣體的關(guān)系,在調(diào)研現(xiàn)有二分類問題方法及其核函數(shù)的基礎(chǔ)上,選取了二叉樹法及高準確率的徑向基(Radical Basis Function,RBF)核函數(shù)作為模型核函數(shù),建立了基于相關(guān)向量機(Relevance Vector Machine,RVM)的變壓器故障診斷模型。應(yīng)用建立的模型對樣本數(shù)據(jù)進行了模擬實驗,實驗數(shù)據(jù)與實際案例能夠很好的吻合。最終通過提出的基于快速異常檢出的電力變壓器狀態(tài)評估與故障診斷技術(shù)狀態(tài)監(jiān)測框架實現(xiàn)了變壓器的全方面監(jiān)測,對保證變壓器穩(wěn)定運行有一定意義。
[Abstract]:The stable operation of transformers is of great significance to ensure the reliability of power networks. Accurate state evaluation and fault diagnosis of transformers is an important way to ensure the stable operation of transformers. The existing transformer monitoring system has abnormal detection methods depending on the simple threshold method to determine whether abnormal or not, the accuracy of judgment is low, there is a large number of false positives and underreporting phenomenon, the selection of state quantity is not comprehensive enough in the method of transformer condition evaluation. The fault diagnosis based on oil chromatography has some problems, such as slow detection speed and low accuracy. In order to solve the above problems, In this paper, a state monitoring framework for power transformer condition assessment and fault diagnosis based on rapid anomaly detection is proposed. If the detection is normal quickly, the condition parameters are collected and the status evaluation is started to assist the operator to make the maintenance decision. If the abnormal is detected quickly, the fault phenomenon is analyzed and fault diagnosis is started. Firstly, a rapid anomaly detection method based on oil chromatographic time series is proposed. The method of fast anomaly detection by calculating the deviation between the predicted value of regression model and the actual measured value is established. By analyzing the historical data, the regression model is established, and the current value is predicted. Rapid anomaly detection can be achieved by comparing the deviation between the current predicted value and the current measured value. The effectiveness of the method is proved by an example. Secondly, based on the fuzzy comprehensive evaluation method, a complete evaluation index system and evaluation mechanism of power transformer operation state are constructed, and the weight of each index is determined based on the Analytic hierarchy process analysis (AHP). The membership function of evaluation grade is given, and the evaluation model of transformer condition is established by using fuzzy set as the evaluation result. The operation state of a 10kV transformer in a certain city is evaluated by using the established model. Thirdly, the relationship between fault types and dissolved gases in oil is analyzed. Based on the investigation of the existing two-class problem methods and their kernel functions, the binary tree method and the radial basis function (RBF) kernel function with high accuracy are selected as model kernel functions. A transformer fault diagnosis model based on Relevance Vector Machine (RVM) is established. The model is used to simulate the sample data, and the experimental data are in good agreement with the actual cases. Finally, the state monitoring framework of power transformer based on rapid anomaly detection technology is proposed to realize all aspects of transformer monitoring, which has a certain significance to ensure the stable operation of power transformer.
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM41

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 齊波;張鵬;徐茹枝;榮智海;王紅斌;李成榕;;基于分布模型的變壓器差異化預(yù)警值計算方法[J];高電壓技術(shù);2016年07期

2 高樹國;王學(xué)磊;李慶民;楊芮;;基于MCD穩(wěn)健統(tǒng)計分析的變壓器油色譜異常值檢測及分布特性[J];高電壓技術(shù);2014年11期

3 梁永亮;李可軍;趙建國;牛林;任敬國;;變壓器油色譜在線監(jiān)測周期動態(tài)調(diào)整策略研究[J];中國電機工程學(xué)報;2014年09期

4 朱永利;尹金良;;組合核相關(guān)向量機在電力變壓器故障診斷中的應(yīng)用研究[J];中國電機工程學(xué)報;2013年22期

5 高駿;何俊佳;;量子遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變壓器油中溶解氣體分析中的應(yīng)用[J];中國電機工程學(xué)報;2010年30期

6 郭創(chuàng)新;朱承治;張琳;彭明偉;劉毅;;應(yīng)用多分類多核學(xué)習(xí)支持向量機的變壓器故障診斷方法[J];中國電機工程學(xué)報;2010年13期

7 廖瑞金;王謙;駱思佳;廖玉祥;孫才新;;基于模糊綜合評判的電力變壓器運行狀態(tài)評估模型[J];電力系統(tǒng)自動化;2008年03期

8 肖燕彩;朱衡君;;基于最小二乘支持向量機的電力變壓器故障診斷[J];電力自動化設(shè)備;2007年09期

9 駱思佳;廖瑞金;王有元;劉玲;;帶變權(quán)的電力變壓器狀態(tài)模糊綜合評判[J];高電壓技術(shù);2007年08期

10 熊浩;孫才新;杜鵬;代姚;王謙;;基于物元理論的電力變壓器狀態(tài)綜合評估[J];重慶大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2006年10期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前6條

1 梁永亮;變壓器狀態(tài)評估方法與在線監(jiān)測優(yōu)化研究[D];山東大學(xué);2015年

2 尹金良;基于相關(guān)向量機的油浸式電力變壓器故障診斷方法研究[D];華北電力大學(xué);2013年

3 鄭含博;電力變壓器狀態(tài)評估及故障診斷方法研究[D];重慶大學(xué);2012年

4 高駿;電力變壓器故障診斷與狀態(tài)綜合評價研究[D];華中科技大學(xué);2011年

5 吳立增;變壓器狀態(tài)評估方法的研究[D];華北電力大學(xué)（河北）;2005年

6 崔雪梅;以復(fù)小波提取局部放電信號特征的原理及方法研究[D];重慶大學(xué);2004年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前6條

1 范帥;配電網(wǎng)關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)檢修評估與決策支持系統(tǒng)研究與開發(fā)[D];華北電力大學(xué);2014年

2 朱振環(huán);配電網(wǎng)故障風(fēng)險綜合評估方法研究[D];天津大學(xué);2014年

3 徐慧娟;自回歸AR模型的整體最小二乘分析研究[D];東華理工大學(xué);2012年

4 黃飛龍;基于未確知理論和物元分析的變壓器絕緣狀態(tài)評估方法研究[D];重慶大學(xué);2010年

5 葉俊;電力設(shè)備狀態(tài)檢修數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計實現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2007年

6 陳卓;基于時間序列的設(shè)備缺陷預(yù)測的研究[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2005年

，

本文編號：2106219