【摘要】：隨著技術(shù)的發(fā)展,變壓器狀態(tài)評估逐步趨向融合動態(tài)在線監(jiān)測和靜態(tài)預防性試驗數(shù)據(jù)的綜合評價。基于在線油色譜監(jiān)測數(shù)據(jù),提出利用小波模極大值識別快速漸變拐點和躍變點的算法,提高了在線監(jiān)測評價的準確度。在此基礎(chǔ)上,考慮在線監(jiān)測和預防性試驗數(shù)據(jù)的不同時效,在雙層結(jié)構(gòu)的變壓器綜合狀態(tài)評價模型中,提出采用時間可信度指標修正各子證據(jù)體的可信度,實現(xiàn)了靜態(tài)數(shù)據(jù)參與狀態(tài)評估的動態(tài)化處理。實例分析結(jié)果表明,融合在線監(jiān)測數(shù)據(jù)的變壓器綜合評估模型較傳統(tǒng)變壓器狀態(tài)評估更加準確。
[Abstract]:With the development of technology, transformer condition evaluation has gradually converged on dynamic on-line monitoring and comprehensive evaluation of static preventive test data. Based on the on-line oil chromatographic monitoring data, an algorithm for identifying fast gradient inflection points and jump points by wavelet modulus maximum is proposed, which improves the accuracy of on-line monitoring and evaluation. On the basis of this, considering the different aging of on-line monitoring and preventive test data, in the comprehensive state evaluation model of transformer with double-layer structure, the time reliability index is proposed to modify the reliability of each sub-evidence body. The dynamic processing of static data participating in state evaluation is realized. The analysis results show that the comprehensive evaluation model of transformer based on on-line monitoring data is more accurate than that of traditional transformer condition evaluation.
【作者單位】： 南京工程學院電力工程學院;國網(wǎng)響水供電公司;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51607083) 江蘇省產(chǎn)學研前瞻性項目(BY2015009-03) 江蘇省自然科學基金資助項目(BK20160778)~~
【分類號】：TM41

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本文編號：2142017