電力變壓器狀態(tài)評(píng)估方法的研究
[Abstract]:In order to improve economic and social benefits, electric power enterprises require the maintenance system of electrical equipment to change from regular maintenance to state maintenance. Transformer condition evaluation is the premise and basic work of power transformer condition maintenance. The technology of dissolved gas analysis in transformer oil is an effective means to find transformer fault. Based on the analysis data of dissolved gas in transformer oil, this paper selects the gas content of H2C2CH4 in the dissolved gas as the evaluation index. The transformer state is divided into five states: excellent, good, general, attention and fault. The transformer state evaluation model based on multistage support vector machine classifier and Bayesian classifier is established respectively. In this paper, the application of multistage support vector machine classifier and Bayesian classifier in transformer condition evaluation is introduced in detail, and the concrete evaluation method and process are given. Finally, the two methods are analyzed and compared with the actual data.
【學(xué)位授予單位】:華北電力大學(xué)(河北)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2008
【分類號(hào)】:TM41
【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):2270362
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