关键词： 变压器油   油浸式电力变压器   油位异常   滤油   冷却作用   法兰   油质   取油  

摘要： 1问题的提出油浸式电力变压器依靠变压器油的绝缘冷却作用使其安全稳定运行,油位异常、油质不佳均会引起变压器的故障。当出现油位异常、油质不合格或因检修工作需注放油时,需要对变压器取油或滤油,以及对变压器注放氮气,通常将取油口上的法兰进行拆卸然后装上专用的接头进行取油或注放氮气。在进行安装时,需要将安装有取油或注放氮气接头的法兰通过螺钉安装到取油口上的法兰上。

关键词： 变压器   绕组变形   匝间短路   漏磁分析   有限元仿真   绕组缺陷辨识  

摘要： 现有研究对绕组缺陷下的漏磁规律分析不够全面,导致绕组缺陷检测难度大。通过建立110 kV变压器三维有限元仿真模型,并模拟实际的绕组缺陷,进行了不同位置和不同程度缺陷的漏磁仿真研究。结果表明:在绕组变形缺陷下,高低压绕组间的轴向漏磁变化较为显著,畸变范围也变大;在匝间短路缺陷下,短路绕组中电流的激增导致变压器内部漏磁分布发生畸变,高低压绕组间和高压绕组外侧的漏磁畸变均较为明显。通过对比试验测得的漏磁分布规律与有限元仿真结果,验证了有限元建模的准确性。进一步设计了基于有限元仿真模型的绕组缺陷检测判据,这些判据能够实现对绕组局部变形和少匝短路等缺陷的检测与判定。

关键词： BP神经网络   人工智能   矿井变压器   在线监测   远程运维  

摘要： 针对阳泉市新景矿煤业有限公司使用的矿井变压器传统监测手段存在效率较低、智能化不足、劳动强度大、现场监控信号失真等问题,在分析了矿井变压器常见故障和异常特征的基础上,基于BP神经网络理论设计一种矿井变压器在线监测系统,完成硬件系统选型和软件控制系统设计,实现对变压器局部放电信号在线集中监测,准确识别声音异常、温度异常、过载故障及漏油故障。经在阳泉市新景矿井下2^(#)变压器进行现场安装和调试后表明,提出的矿井变压器在线监测系统可准确识别设备异常,由以太网将现场信号发送到上位机监控系统,实现了对矿井变压器的集中监测和远程故障诊断,响应时间仅为1.83 s,故障识别精度高,故障定位准确,取得了满意的应用效果,为后期实现矿井变压器的无人值守和远程运维提供应用参考。

关键词： 换流变压器   电流不平衡   并联式有载分接开关  

摘要： 本文中作者介绍了一起换流变压器并联式有载分接开关故障导致的阀侧电流三相不平衡问题,并综合运用故障录波波形分析、试验数据回顾、充电挡位切换试验、绕组变比测试、直流电阻测试、阻抗测试等方法,分析了电流不平衡原因和传动杆受力情况,确定原因是分接开关在运行中齿轮盒底座松动造成纵、横向齿轮不能咬合的突发机械故障,造成三相阻抗不平衡,继而导致电流不平衡,随即对齿轮盒进行了处理。

关键词： 换流变压器   表带触指   腐蚀   激光诱导击穿光谱  

摘要： 特高压换流变压器阀侧油中表带触指作为实现绕组引出线与阀侧套管电气连接的关键部件,长期服役在高电压、大电流、高环温等严苛条件下,难以避免出现腐蚀、劣化等情况。以在役表带触指劣化故障实例为基础,通过扫描电子显微镜、能量色散光谱仪、X射线衍射仪等检测手段探究了表带触指表面腐蚀产物的微观形貌演变,分析了腐蚀层主要成分及含量,后经由显微切片与表面磨抛观测探究了其腐蚀产物的分布特征。研究结果表明:腐蚀产物大多数仅附着于表带触指表面,未向内侵蚀,推断腐蚀产物Cu2S主要由油中Cu离子与腐蚀性硫化物结合沉积而来。最后,提出了一种基于机器学习结合激光诱导光谱信号的快速检测分析方法,实现了对触指4类不同腐蚀程度的有效识别,准确度可达到99.25%。

关键词： 主变压器   局部放电   信号特征   模式识别  

摘要： 本文研究了主变压器局部放电(局放)信号的特征提取与模式识别算法。首先,分析了主变压器局放信号的基本特征,包括其时域、频域特性以及与变压器运行状态的关系。接着,介绍了多种特征提取方法,包括时域、频域、时频域联合方法以及高阶统计量分析,深入探讨了各方法在局放信号中的应用与优势。随后,研究了局放信号的模式识别方法,涵盖了传统机器学习算法(如支持向量机、决策树、随机森林等)和深度学习方法(如卷积神经网络、循环神经网络等)。此外,评估了这些算法的性能,包括准确率、召回率等指标,并分析了误识别和误报警的原因。通过这些研究,本文为主变压器局放信号的精准识别与故障诊断提供了理论依据和技术支持。

关键词： 电力变压器   油中溶解气体   异常数据识别   气体含量预测  

摘要： 采用神经网络模型对油中溶解气体含量进行预测是目前评估电力变压器运行状态的重要方法,数据质量是影响神经网络模型预测精度的关键因素,然而,由于变压器复杂的运行环境,使得采集到的气体数据中不可避免地存在多种类型的异常数据,进而造成数据质量下降,严重影响模型的预测精度。此外,神经网络模型的参数是否匹配也是影响其预测性能的重要因素,然而,传统依据人工经验选择参数存在主观性、低效性和不可扩展性等缺点,也在一定程度上影响了模型的预测性能。为解决上述问题,该文通过对最近邻集成隔离法(isolation using nearest neighbor ensemble,iNNE)进行修正,提出了修正最近邻集成隔离法(modified isolation using nearest neighbor ensemble,MiNNE),利用MiNNE综合考虑局部度量与全局度量的特性实现气体异常数据的准确识别,有效提升数据质量。同时,对鹈鹕优化算法进行改进,提出了改进鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA),并利用IPOA对影响神经网络模型预测精度的关键参数进行优化,有效克服了传统依据经验选参而导致模型预测精度低与传统POA易陷入局部最优的问题,提高了模型的预测性能。采用电力变压器实际运行数据对所提模型进行验证,结果表明,相较于其他模型,所提模型在7种特征气体预测中均取得了最佳的预测效果,充分证明了所提模型的优越性。

关键词： 主变压器保护   危险点分析   风险评估   控制措施   电力工程   安全管理  

摘要： 本文分析了广西某主变压器保护改造工程中的危险点,旨在将电磁式保护装置升级为微机保护装置。通过风险矩阵法和故障树分析法评估电气、机械、环境及人为因素危险点,划分风险等级。针对不同风险等级,制定了控制措施和应急预案,如加强操作人员培训、优化起重设备选用以及实施噪声控制措施,以降低事故概率,确保工程安全。

关键词： 变压器油色谱分析   在线监测   离线检测   数据对比   监测优化  

摘要： 本论文的研究目的是对变压器油色谱在线监测和离线检测结果进行比较分析,得出其优缺点。先总结变压器油色谱分析原理及方法,再分别阐述在线监测和离线检测技术特征,最后结合案例对二者数据进行分析比较。结果表明在线监测和离线检测数据的总体变化趋势是一致的,但其具体值是有差别的,可能与负荷的不同、设备性能的不同以及取样误差的大小等诸多因素相关。通过相关性分析,发现两种检测方法得出的结果具有较高的相关性。得出结论,在线监测的优势在于实时监测和数据的持续,但容易受到环境的干扰;离线检测则具有成本低、准确性高等优点,但存在时间滞后性。所以在实际工作中需要将二者的特性进行全面考虑,通过互补的监测方式进行监测,提升监测数据的准确性与可靠性。

关键词： 动态因素   氢气异常   油色谱   监督重点   局部放电  

摘要： 设备的寿命与其设计、制造、安装等阶段息息相关原因,当设备发生慢性故障时,需系统地分析其原因。本文中作者结合运行环境、现场环境和检修情况等多方面因素,对一起时间跨度长的主变油色谱氢气异常事件进行了三个阶段的分析,根据现场处理后的情况得出该主变发生局部放电的原因,提出了变压器安装阶段、运行阶段的监督重点。