关键词： 油中溶解气体体积分数预测   时变滤波经验模态分解   改进黏菌算法   多模型融合  

摘要： 油中溶解气体分析可以反映变压器的运行状态,对其体积分数精准预测可以为变压器早期故障判别和预警提供理论支撑。为此提出了一种基于时变滤波经验模态分解和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法。首先,通过时变滤波经验模态分解将气体体积分数序列分解为多个子序列,降低其非平稳性;其次,利用多模型融合策略,将4种不同单模型的预测结果进行融合重构,因单模型权重系数对预测结果有显著影响,利用改进黏菌算法对权重系数进行优化,以提高预测精度;最后,通过算例验证表明,相比于传统的预测模型,所提方法具有更高的预测精度,可以更好地预测油中气体体积分数的变化趋势。

关键词： 干式变压器   密封   外绝缘  

摘要： 本文作者将干式变压器的高压端子与进线电缆终端进行密封处理,构成高压端子密封式结构,从而提升干式变压器外绝缘水平,利用该技术与工艺措施研发66kV等级的干式变压器,扩大了干式变压器的应用领域。

关键词： 电力变压器   声纹   盲源分离   小波散射网络   门控循环单元(GRU)  

摘要： 针对小规模样本下电力变压器的声纹识别问题,本文提出一种基于小波散射网络-贝叶斯优化门控循环单元(GRU)的声纹识别方法。首先,为滤除干扰分量,提高声纹识别的正确率,通过经验小波变换(EWT)与快速独立成分分析算法(FastICA)对原始信号进行盲源分离,得到变压器本体声纹信号。然后,为降低模型输入数据的复杂度,采用小波散射网络提取声纹信号的特征向量作为声纹识别模型的输入,并采用GRU作为模型分类器。最后,通过贝叶斯算法完成对GRU网络层数与初始学习率的超参数优化。实验结果表明,在样本规模偏小的情况下,相较于当前普遍使用的声纹时频谱——深度卷积神经网络模型,本文所构建的模型收敛用时缩短,识别正确率提高,性能得到了明显改善。

关键词： 压力   冷却   主变压器  

摘要： 在电力传输期间,主变功能较为关键,其安装效果对于变电站、电网运行具有较大影响。主变器安装的技术要求较多,在安装期间应排除各类安装的细节问题,保持主变器安装效果,减少电网受到的安全威胁。本文简要梳理了500kV主变安装施工流程;从安装检查、冷却、套管各个方面,阐述了500kV主变安装技术要点;开展各项功能测试,规范敷设缆线,以此保证500kV主变器的装设效果。

关键词： 变压器   流数据分析   故障诊断模型   演进机制   案例推理  

摘要： 变压器是大型电力系统中的关键重要设备,其机理复杂且影响面广,对变压器的状态检测与故障诊断是传统电力系统中的关键问题,也是智能化时代下智能算法应用的重要方向。为解决现有的智能化故障诊断研究受限于故障样本稀缺、诊断结果可解释性差、模型更新困难等问题,提出一种基于时序流数据动态分析的变压器故障诊断模型。首先通过人工辅助标注和数据增强方法,构建具有序列特征的高置信故障数据样本库;然后使用由融合时序特征分析器和多分类器构成的神经网络模型作为训练及分析的模型基础,构造基于相似案例的推理方式,通过距离相似性、模式相似性、形状相似性等多维度距离度量方法,对实时检测到的流数据进行故障诊断及分类预警,以指导运维人员结合历史经验及智能技术开展故障分析。实验结果表明,所提方法在故障诊断的准确性与可解释性上显著提升,可应用于变压器故障在线诊断真实场景中。

关键词： 冷却系统   控制逻辑   继电器  

摘要： 在高压直流输电系统中,换流变压器承担着核心角色,它不仅连接交流电网与直流线路,还负责调节电压水平和抑制短路电流。鉴于换流变压器在运行过程中会释放大量热量,一个高效可靠的冷却系统成为确保设备长期稳定运行的关键。本文针对±500kV永仁换流站换流变冷却系统频繁出现的异常状况,展开深入研究,通过详尽的数据分析和技术评估,识别出造成冷却系统异常的具体原因,并结合永仁换流站的实际运行条件,提出一系列针对性强、可实施的改进方案,旨在优化冷却系统的控制逻辑,增强系统的热管理能力,提高整体运行的可靠性和安全性。以期为同类换流变压器冷却系统的维护与升级提供理论依据和技术指导。

关键词： 声源感知   近场声全息   变压器   状态监测   可视化分析  

摘要： 如何能够更加全面地反映变压器的状态一直是行业思考的重点课题。本文致力于介绍一种基于声源感知的近场声全息变压器状态全景分析方法,该方法利用先进的信号处理技术和人工智能算法,对变压器运行过程中产生的声音信号进行采集和分析,以实现对变压器运行状态的全面、准确、实时监测和管理,希望对保障电力系统的稳定运行和安全具提供助力。

关键词： 变压器油   微水   激光   光散射   灰度   颗粒度  

摘要： 变压器油中微水是影响绝缘性能的重要因素,为了克服现有检测方法稳定性差、主观性强、使用条件严苛等不足,通过数字图像量化波长为650 nm的激光在油中形成的散射光柱灰度,结合米氏散射和瑞利散射理论特征,利用光强衰减、区间灰度像素统计等手段对比了变压器油的温度、颗粒度和微水含量(水分质量分数)等数据。研究发现:散射光强与微水颗粒的尺寸之间的关系为主导关系,但会受到油温度、颗粒度的干扰;油中温度升高会促使微水含量≤10×10^(−6)的微水颗粒合并为主导,而当微水含量(水分质量分数)>10×10^(−6)时,微水颗粒分解和合并逐渐达到平衡;油微水与光柱呈现明显的指数关系,通过调节数字图像灰度的敏感度,增加像素统计量匹配不同区间微水,可以降低数值波动,并给出了颗粒度和温度线性校准的实例。研究结果表明,所提方法能够实现变压器油中微水含量的测量,可用于油浸式变压器的油中微水检测。

关键词： 500 kV变电站   主变压器   跳闸故障   故障分析  

摘要： 500 kV变电站主变压器的稳定运行对于保障电网安全至关重要。文章围绕500 kV变电站主变压器跳闸故障进行了深入分析,结合案例分析了故障的具体表现、成因及其处理措施。

关键词： 数据驱动   LSTM循环神经网络   改进A^(*)算法  

摘要： 在传统变压器离散装配车间信息化、数字化、智慧化转型的背景下,生产物料的高效智能配送是亟待解决的问题。提出了一种物料备料、路径决策二阶段的生产物料智能配送方法,将物料配送任务分为生产物料备料阶段及生产物料路径自决策阶段。在生产物料备料阶段,提出了基于Adam优化LSTM循环神经网络的变压器生产物料备料时间预测模型,利用生产物料相关时序性数据将Adam优化后的LSTM循环神经网络模型进行训练,准确可靠地实现了对下一阶段生产物料需求时间的预测。在生产物料配送路径自决策阶段,运用五点三次法改进的A*算法生成了路径平滑,转向较少的配送路径。最后,以某变压器离散制造车间为对象,验证了生产物料的智能化配送方法。