关键词： 变压器   故障诊断   树结构概率密度估计   极端梯度提升   可解释性   夏普利值  

摘要： 相比于三比值等传统方法,基于机器学习算法的变压器故障诊断方法在诊断效率及准确性等方面具有一定的优势,但“黑箱模型”的本质属性决定了其决策过程及诊断结果的不可解释性。针对该问题,该文提出了一种基于油中溶解气体分析的可解释变压器故障诊断方法,采用树形夏普利加法解释(tree Shapely additive explanations,TreeSHAP)方法实现了基于树结构概率密度估计优化极端梯度提升(tree-structured parzen estimator-extreme gradient boosting,TPE-XGBoost)的变压器故障诊断模型的可解释性分析。首先,构建了涵盖油中溶解气体含量、比值及编码等多结构数据的24维故障特征集合,并筛选得到10个有效特征量。其次,提出了基于TPE-XGBoost算法的变压器故障诊断方法,采用树结构概率密度估计完成XGBoost模型的多参数同步优化,实现对故障类型的准确判断。最后,引入TreeSHAP理论开展变压器故障诊断模型的可解释性分析,实现了故障诊断决策过程及其影响因素的可视化,并获取了不同故障类型的关键特征量。研究表明,该文所述变压器故障诊断方法的平均准确率为90.23%,同时可反映特征量对模型决策的影响过程及程度。该方法具有较好的准确性、鲁棒性及可解释性,可为变压器运维检修提供针对性的指导建议。

关键词： 变压器   故障诊断   支持向量机   核主成分分析   北方苍鹰优化算法  

摘要： 针对使用支持向量机(support vector machine,SVM)对变压器进行故障诊断时有效特征提取困难、模型参数难以选择的问题,提出一种基于特征提取与INGO-SVM的变压器故障诊断方法。首先,使用核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)方法对构建的21维待选特征进行特征融合和低维敏感特征提取。其次,使用佳点集、随机反向学习和维度交叉学习等策略对北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization,NGO)进行改进。通过2个典型测试对改进北方苍鹰优化算法(improved northern goshawk optimization,INGO)进行性能测试,验证了INGO算法的优越性。然后,基于KPCA提取的低维敏感特征,使用INGO对SVM的参数进行组合寻优,建立基于KPCA特征提取与INGO-SVM的变压器故障诊断模型。最后,对不同变压器故障诊断模型进行实例仿真对比实验。结果表明:所提方法故障诊断精度高、稳定性好,更适用于变压器的故障诊断。

关键词： 电抗器   互感器   沈阳变压器   文献资料   专业技术期刊   《变压器》杂志   公开发行   科技人员  

摘要： 《变压器》杂志是由沈阳变压器研究院主办的中国变压器专业唯一面向国内外公开发行的专业技术期刊,主要刊载变压器、互感器、电抗器等产品及其组件应用的技术文献资料。本刊为月刊,每月25日出版。欢迎国内外专家、学者和广大科技人员踊跃投稿。

关键词： 智能变电站   变压器保护   配置   语义定义   通信参数  

摘要： 目前,智能变电站虚端子配置通常采用人工手配方式,智能化水平有待提高。为此,提出智能变电站变压器保护新配置的解决方法。针对智能变电站变压器保护配置实现方式,探讨了智能变电站智能设备之间通信配置和报文发布订阅自动识别原理,指出了智能变电站变压器保护新配置趋势及原因。根据220 kV变压器间隔信息流,深入分析变压器保护新配置实现方法,通信链路参数设置方法,发布数据集条目数量和描述规范化定义,以及后期扩建变压器中压侧时变压器保护相关参数修改及验证问题。通过变压器中压侧间隔模型解析,证明基于通信地址的智能变电站变压器保护新配置方法的可行性。

关键词： 多重故障   故障波形   故障分析   整改措施  

摘要： 现代变电站内微机保护装置的故障录波功能,能够准确记录故障发生前后的电压、电流波形。对于复杂的电网事故,故障波形中的一些细节,成为事故分析的关键[1]。本文以一起变电站内线路发生多重单相接地短路故障,进而引起变压器低后备保护动作的复杂电网事故为例,对故障波形和一次设备进行了详细的分析。

关键词： 变压器管理   电气自动化系统   优化设计  

摘要： 本研究专注于基于变压器管理的电气自动化系统优化设计问题。通过提出一种创新的基于变压器管理的电气自动化系统优化设计模型和算法,旨在实现系统性能的最大化和能源利用的最优化。该模型结合了先进的变压器管理技术与电气自动化系统的需求,以有效管理和分配电力资源。通过优化设计,可实现电气系统的效率提升、能源消耗降低以及系统整体性能的优化。

关键词： 变压器套管   故障诊断   油中溶解气体   反向传播神经网络(BPNN)   不平衡数据   自适应综合过采样(ADASYN)  

摘要： 变压器套管作为设备重要的绝缘部件,其绝缘性能直接影响着设备的安全运行。为诊断变压器套管绝缘状态,改善变压器套管油中溶解气体的小样本不平衡数据对变压器套管故障诊断结果的影响,使用粒子群优化结合反向传播神经网络(particle swarm optimization combined with back propagation neural network,PSO-BPNN)和自适应综合过采样(adaptive synthetic sampling,ADASYN)算法对变压器套管进行故障诊断。首先收集变压器套管的历史故障数据,建立具有明确故障类别的变压器套管油中溶解气体样本集,并通过ADASYN算法对原始数据中的少数类样本进行合成,得到平衡后的故障数据,然后将平衡后的油中溶解气体作为模型输入,故障状态作为标签输出,通过PSO-BPNN模型对变压器套管进行诊断,最后在原始样本集下使用反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)、遗传结合反向传播神经网络(genetic combined with back propagation neural network,G-BPNN)算法、布谷鸟搜索结合反向传播神经网络(cuckoo search combined with back propagation neural network,CS-BPNN)算法以及PSO-BPNN模型对套管进行诊断。结果表明,针对变压器油纸套管绝缘状态进行故障诊断的多个模型中,基于ADASYN平衡数据后的PSO-BPNN模型和其他模型相比准确度最高,能有效减小小样本不平衡数据对诊断结果的影响,为判断变压器油纸套管绝缘性能提供了有效方法。

关键词： 车载变压器   绕组故障   频率响应   伪彩色图   图像特征   支持向量机   鹈鹕算法  

摘要： 动车组变压器是保障高速铁路稳定运行的核心设备,频率响应法是目前检测变压器绕组状态的有效方法。为提升车载变压器绕组状态诊断的准确性,结合暂态信号与频率响应法提出基于频率响应与图像特征提取的动车组变压器绕组状态诊断方法。搭建试验车载变压器绕组故障模拟平台,获取不同故障类型和故障位置的频响曲线,利用类Gram矩阵结合幅频和相频曲线信息,再利用密度分层法转换为伪彩色图,提取对应的灰度共生矩阵和灰度差分矩阵特征值,根据鹈鹕优化支持向量机方法对绕组故障进行诊断。试验结果表明:车载变压器绕组故障发生时,伪彩色图能够反映出故障信息,有利于图像分析和特征提取,采用基于频率响应与图像特征提取的动车组变压器绕组状态诊断方法能够识别车载变压器绕组的典型故障类型和位置。

关键词： 动车组   车载牵引变压器   轻量化   硅橡胶绝缘   热导率  

摘要： 车载牵引变压器是动车组单体最重的电气设备,其轻量化有助于动车组节能降耗与运输效率提升。现有车载牵引变压器均为油浸式,干式变压器是其轻量化的主要方案,但目前干式变压器采用的环氧树脂绝缘易开裂、散热无法满足要求。为此,以具有良好力学性能的硅橡胶为基体材料,首先通过温升分析研究绝缘材料热导率需求,然后制备样品开展实验,以电学性能和力学性能为约束条件研究绝缘材料导热性能改进方法,进而研究车载牵引变压器轻量化设计方法,最后依据研制的绝缘材料与轻量化设计方法,设计并研制了一台容量为250 kVA的小型轻量化车载牵引变压器样机。结果表明:制备的高导热硅橡胶复合绝缘材料性能满足干式车载变压器对绝缘和力学性能的要求;研制的小型变压器样机质量为780 kg,相比同容量油浸式车载牵引变压器质量减少了46.2%,经试验测试得在额定条件下样机的热点温度值为167.68℃,满足车载牵引变压器运行需求。

关键词： 校园用电安全   三相交流电   三相四线制   变压器   电势  

摘要： 生活中有关零线火线的知识,中学物理有所涉及但涉及不多,但基于“STSE”的教育理念,尤其是校园用电安全,日常教学中学生会经常提出相关的疑问,教师们也会经常探讨此类问题,比如火线、零线中的电流大小关系以及触摸零线是否会令人触电甚至发生危险,这篇文章将会对这些问题给出初步的解答.