【摘要】：電力變壓器是電網的關鍵核心設備,其性能密切關系著電力系統(tǒng)的安全經濟運行,因此準確掌握電力變壓器運行水平,及時有效發(fā)現(xiàn)其潛在性故障,并進行準確故障定位,能有效的降低電網事故發(fā)生機率,保障供電可靠安全。針對目前電力變壓器故障診斷及故障定位技術中,傳統(tǒng)的油中溶解氣體分析方法(Dissolved Gas Analysis,DGA)及電氣試驗的狀態(tài)量判斷指標過于絕對的問題,多種智能算法被引入電力變壓器故障診斷與定位領域,取得了較好的效果。然而智能算法存在算法準確率受參數(shù)影響等問題,因此本文基于細菌覓食算法(Bacterial Foraging Algorithm,BFA)優(yōu)秀的參數(shù)優(yōu)化能力,開展電力變壓器狀態(tài)診斷和故障定位技術的研究。首先,本文研究了細菌覓食算法的特點、原理、算法模型及實現(xiàn)流程。對原始細菌覓食算法的趨化、復制和遷徙操作進行了介紹;對步長進行改進,避免了傳統(tǒng)細菌覓食算法因固定步長而造成的收斂速度慢、跨過最優(yōu)解等問題;在原理方面,本文將細菌覓食算法與智能優(yōu)化算法粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)進行比較研究,分析三者的優(yōu)缺點。其次,研究電力變壓器的故障機理及故障診斷技術,建立了基于細菌覓食算法的電力變壓器故障診斷優(yōu)化模型。該模型以電力變壓器油中特征氣體含量的相對值作為狀態(tài)評價樣本,以k-折平均分類準確率為目標函數(shù),通過細菌覓食算法尋找全局最優(yōu)支持向量機參數(shù)解。仿真結果表明,細菌覓食算法對支持向量機最優(yōu)參數(shù)的選取較遺傳算法、粒子群算法更迅速,且優(yōu)化后的模型具有更高的精確度;基于細菌覓食算法優(yōu)化方法建立的支持向量機電力變壓器故障診斷模型,對IEC三比值法中無法判斷的數(shù)據(jù)也可進行精確診斷。通過實例分析,驗證了模型的有效性。最后,在電力變壓器的故障定位技術研究中,將變壓器的油色譜信息和電氣試驗特征量結合,總結了11種故障定位特征屬性變量,并依據(jù)屬性變量確定了電力變壓器的8個故障位置,并依此建立故障定位模型。本文以細菌覓食算法為計算工具,對故障位置進行聚類計算,根據(jù)計算結果,按照最大隸屬度原則,建立了完全二叉樹模型;利用7個支持向量機進行二叉樹的層層分類,并基于細菌覓食算法,優(yōu)化該模型參數(shù),建立了基于細菌覓食算法和完全二叉樹的電力變壓器故障定位模型。通過實例證明,相較于其他智能算法,該故障定位模型能夠快速的判斷發(fā)生故障部位,具有較高的定位準確率。
【圖文】：

圖 3.7 細菌覓食算法優(yōu)化模型對測試集的診斷結果ig. 3.7 Diagnostic results of BFA optimization model for test果表明，本章建立的基于細菌覓食算法和支持向量機能力，準確度最高、誤判率最低、魯棒性好、全局算法優(yōu)化結果驗證的可行性驗證尋優(yōu)結果的有效性，保證優(yōu)化得到的最優(yōu)參數(shù)在不同用 IBM SPSS Modeler 14.1 軟件，建立支持向量機數(shù)據(jù)，進行樣本分類�；窘Ａ鞒虉D見圖 3.8。

一臺型號為 SFZ11-31500/110 的電力變壓器，發(fā)生取樣進行色譜分析，經本文故障診斷模型對色譜數(shù)據(jù)變壓器內部發(fā)生了高能放電。變壓器油中色譜數(shù)據(jù)見表 3.8 變壓器油中色譜試驗數(shù)據(jù)Tab. 3.8 Chromatographic test data of transformer oil樣品氣體含量/(μL·L-1)H2CO CO2C2H6C2H4CH4折算到油中） 15872 9520 2775 19.5 372 458部油門 634 1217 3072 11.0 136 139部油門 600 1209 2874 10.7 138 139器的運行安全，對該變壓器進行了返廠解體檢查。結出現(xiàn)不同程度的繞組短路、變形，且有多處過熱與燒焦、露銅現(xiàn)象見圖 3.9，低壓 a 相繞組的絕緣碳化 c 相繞組的繞線熔斷及對應鐵芯硅鋼片處的燒熔現(xiàn)
【學位授予單位】：山東理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TM41;TP18

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