電力變壓器是電網(wǎng)中重要的電氣設(shè)備之一,電力變壓器的可靠對電網(wǎng)的穩(wěn)定有著重要的意義。電力變壓器一旦發(fā)生故障,電力系統(tǒng)的穩(wěn)定將難以為繼,嚴重的情況下電力系統(tǒng)將會瓦解。甚至?xí)斐芍卮蟮慕?jīng)濟損失。因此,對電力變壓器實時在線的診斷是非常有必要的,不僅可以提前發(fā)現(xiàn)電力變壓器一些潛伏性的故障,還可以對電力變壓器的早期故障進行診斷。目前,變壓器的故障診斷已經(jīng)形成了一套體系,電力變壓器油中溶解氣體含量與變壓器潛伏性故障具有非線性的對應(yīng)關(guān)系。傳統(tǒng)的方法就是通過分析變壓器油中溶解氣體含量來分析電力變壓器的故障類型。然而,變壓器故障診斷存在很多問題,如傳統(tǒng)的診斷方法容易陷入局部最優(yōu)而不能達到全局最優(yōu),使診斷結(jié)果出現(xiàn)較大的偏差;傳統(tǒng)支持向量機的模型參數(shù)對電力變壓器故障診斷精確度影響較大;電力變壓器故障數(shù)據(jù)不易獲取以及電力變壓器故障診斷正確率不高的問題。針對以上問題,本文提出一種兩級級聯(lián)的電力變壓器故障診斷算法。首先采用關(guān)聯(lián)氣體的方法對電力變壓器是否故障進行初始判別。在分別介紹遺傳算法、支持向量機的基本思想、基本原理的基礎(chǔ)上,用遺傳算法對支持向量機的模型參數(shù)進行優(yōu)化直至其模型參數(shù)達到最優(yōu),接著采用優(yōu)化好的支持向量機分類器對電力變壓器具體故障進行判別分類。最后,將本文所用的基于關(guān)聯(lián)氣體和遺傳算法優(yōu)化的支持向量機的故障診斷同IEC三比值法進行對比。結(jié)果表明:遺傳算法優(yōu)化支持向量機能夠有效識別變壓器故障,且故障診斷的正確率比三比值法正確率更高。
【學(xué)位單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TM407
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 變壓器故障診斷的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 三比值法的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 支持向量機的研究現(xiàn)狀
        1.2.4 遺傳算法的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究的主要內(nèi)容
2 利用關(guān)聯(lián)氣體方法對電力變壓器是否故障進行初始篩選
    2.1 電力變壓器的主要故障
        2.1.1 電力變壓器故障的分類
        2.1.2 電力變壓器故障的原因和現(xiàn)象
        2.1.3 電力變壓器故障診斷方法
    2.2 電力變壓器在線診斷系統(tǒng)
        2.2.1 在線診斷系統(tǒng)的意義
        2.2.2 電力變壓器在線診斷的原理和范圍
        2.2.3 電力變壓器油中溶解氣體在線診斷技術(shù)
        2.2.4 電力變壓器在線診斷的條件
    2.3 關(guān)聯(lián)氣體對變壓器是否發(fā)生故障診斷的優(yōu)點
        2.3.1 關(guān)聯(lián)氣體法對故障初始篩選的原理
    2.4 本章小結(jié)
3.電力變壓器實際故障實例分析
    3.0 特征氣體分析法
    3.1 三比值法
    3.2 案例分析
        3.2.1 高溫過熱性故障分析
        3.2.2 中溫過熱性故障分析
        3.2.3 低溫過熱性故障分析
        3.2.4 火花放電性故障分析
        3.2.5 局部放電性故障分析
        3.2.6 電弧放電性故障分析
    3.3 本章小結(jié)
4.遺傳算法優(yōu)化支持向量機變壓器故障分析
    4.1 遺傳算法
        4.1.1 適應(yīng)度函數(shù)的選取
        4.1.2 選擇算子的確定
        4.1.3 交叉算子的選擇
        4.1.4 變異算子的選擇
    4.2 支持向量機
        4.2.1 線性分類器的原理
        4.2.2 非線性分類器的原理
        4.2.3 核函數(shù)的選取
    4.3 支持向量機的多分類問題
        4.3.1 一次求解多分類問題
        4.3.2 組合多分類問題
    4.4 遺傳算法優(yōu)化支持向量機的模型與仿真
        4.4.1 支持向量機參數(shù)對分類結(jié)果的影響
        4.4.2 遺傳算法對支持向量機參數(shù)優(yōu)化
        4.4.3 本文整體的算法流程
        4.4.4 輸入數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)化處理
        4.4.5 輸出故障類型
        4.4.6 驗證結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
5 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
致謝
參考文獻
附錄
    附錄1：碩士期間發(fā)表論文

【參考文獻】

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本文編號：2865783