关键词： 变压器绕组   混合有限元   热点   并行计算   加速比  

摘要： 针对油浸式变压器2维流-热耦合仿真计算效率低的问题,提出了基于混合有限元法的并行计算方法。首先,在Visual Studio 2019中采用C++语言实现无量纲最小二乘有限元法以及迎风有限元法的串行计算方法。然后,基于图形处理器(graphic processing unit,GPU)实现流体场的并行计算,针对单分区分匝模型对比分析了不同GPU卡在不同网格条件下的并行计算效率,分析结果表明数据规模越大,GPU卡流处理器越多并行效果越好。其次,基于Intel MKL(Intel math kernel library)函数库结合共享存储并行编程(open multi-processing,OpenMP)实现了2维温度场的并行计算,并对比分析了不同网格数量对并行效率的影响。最后,在此基础上提出了根据不同仿真条件的混合并行计算方法,并应用到大型油浸式变压器绕组模型的2维温升热点分析中。结果表明,相较于串行程序,混合有限元并行计算方法的加速比达到了69.5,实验测试结果进一步验证了并行计算结果的准确性,研究成果为大型油浸式变压器流-热耦合问题的快速计算奠定了基础。

关键词： 电力变压器   局部放电   高阶累积量   虚拟阵列  

摘要： 变压器内部局部放电源的定位是电气设备绝缘领域所面临的技术难题。本文中作者研究了一种用于检测电力变压器局部放电的L字型超声阵列,传感器由7阵元L字形超声波传感器构成。通过高阶累积量的孔径扩展特性对L字型阵列进行虚拟扩展,使扩展后的阵列具有16阵元平面阵列的估计性能,提升了阵列的估计范围,降低了电路的复杂度,减少了硬件成本。通过试验验证了该算法具有与经典MUSIC算法4×4平面阵列DOA效果相当的估计效果,并在高斯色噪声的背景下对比了MUSIC-LIKE算法与MUSIC算法的估计效果,结果显示MUSIC-LIKE算法在相同条件下具有更好的估计精度,能够较好的抑制高斯色噪声干扰,更符合实际工程情况的应用。

关键词： 支持向量机   白鲸优化算法   变压器   故障诊断   准反向学习策略   旋风式觅食策略  

摘要： 针对SVM在变压器故障诊断中存在诊断精度不高和BWO算法存在易陷入局部最优的问题,提出一种基于EBWO-SVM的变压器故障诊断方法。首先通过引入准反向学习策略和旋风式觅食策略对BWO算法进行改进,然后将EBWO算法与粒子群优化算法、灰狼优化算法、鲸鱼优化算法、白鲸优化算法在6种测试函数上进行寻优测试,验证了EBWO算法的优越性。其次利用EBWO算法对SVM中的核函数参数g和C进行优化,从而提高SVM的分类能力。最后提出其他方法与EBWO-SVM模型进行对比。结果表示:所构建的EBWO-SVM变压器故障诊断模型与BWO-SVM、WOA-SVM、GWO-SVM、PSO-SVM相比,综合诊断精度分别提高了7.7%、9.7%、11.6%、15.4%,且稳定性更强,验证了EBWO-SVM模型的可行性与有效性。

关键词： 低频油浸式变压器   多物理场仿真   损耗密度   温升分布   导向结构   热点温度  

摘要： 为了降低低频工况下油浸式电力变压器的热点温度与内部温升,基于电磁-热-流体场多物理场耦合对低频变压器绕组区域导向结构开展优化分析。通过对变压器电磁部分的有限元数值计算,确定低频变压器与同工况下的工频变压器在铁芯和绕组区域的磁密分布与损耗特性区别。然后在此基础上将铁芯和绕组的损耗作为热源代入流体场和温度场进行仿真分析,得到变压器整体和绕组区域局部的温度及油流分布。最后通过构建20 Hz低频变压器绕组区域的油流传热模型,结合有限元仿真研究导油挡板数量与分布对绕组区域油流量、平均温度和热点温度的影响,并获得导向结构的最佳分配方案。研究结果表明,20 Hz低频变压器绕组区域的热点温度较无挡油板的模型下降了14.44%,该结果可为低频变压器紧凑化设计提供优化方案。

关键词： 变压器   绕组故障   短路阻抗   有限元模型  

摘要： 本文提出了一种基于短路阻抗辨识的牵引变压器绕组故障在线诊断策略。首先,结合变压器的国家标准和维修导则,阐明短路阻抗是一类反映变压器健康状态的重要参数,在绕组故障诊断中具有重要作用。其次,通过三角函数公式证明了变压器的Σi(输入和输出电流之和)和Δu(输入输出电压之差)可构造椭圆方程,并建立椭圆参数与短路阻抗间的映射关系。最后,为了验证所提故障在线诊断方法的有效性,建立变压器有限元仿真模型,并对径向偏移和轴向压缩2种绕组故障情况下短路阻抗的特性进行深入分析。仿真结果表明,所提故障诊断方法能够准确、灵敏地诊断出变压器绕组故障。

关键词： 大数据分析   电力变压器   智能在线监测  

摘要： 阐述在线检测装置的核心技术,探讨基于大数据的电力变压器智能在线监测方法,包括变压器铁芯多点接地在线监测、大数据多种原理变压器智能在线监测、变压器局部放电在线监测。

关键词： 主变压器   山地风电场   有载调压开关   变压器绕组   电力变压器   铁芯   检修和维护   外界因素影响  

摘要： 一、前言山地风电场的主变压器,在运行过程中受雨季、高温、高湿等外界因素影响,使用寿命有一定年限。为了延长主变压器使用寿命,应计划性开展主变压器检修和维护。按照《电力变压器检修导则》要求,一般主变压器投入运行后5年内和以后每间隔10年大修一次,针对主变压器绕组、铁芯、有载调压开关等关键部位进行相应检查,查找隐患,对症“下药”。

关键词： 变压器   局放超声波信号   有限元仿真   Pearson相关系数   K-means聚类  

摘要： 局部放电超声波信号在电力变压器设备外壳上衰减严重,导致不同位置传感器接收的局部放电信号存在巨大差异,极大地影响了其在现场应用时的测量精度和检测效率。为此,本文采用有限元仿真软件建立油浸式电力变压器分区模型,得到局部放电超声波信号在油箱主面的分区规律,并形成变压器空间声压和分区声压的分布图谱。基于Pearson相关系数与K-means聚类的监测点位优化方法,优选出空间声压与分区声压敏感度最佳的监测点位,并进行对比测试。结果表明:A等级监测点的平均检测效率为86.0%,实现了变压器局部放电的高效检测,为超声波传感器布置点位的选择提供了新方法。

关键词： 智能技术   变压器油色谱   在线装置   故障诊断   故障预测  

摘要： 阐述油色谱技术的基础原理、在变压器油分析中的作用。分析油色谱在线监测装置的应用,以及对电力变压器健康监测的影响。探讨基于智能技术的变压器油色谱在线装置故障诊断和预测分析的方法。

关键词： 变压器油气体含量   卷积神经网络   池化   故障诊断  

摘要： 变压器作为变电站的主要电气设备,其智能化程度直接决定了智能变电站的发展程度,是电力系统中关系国民生产生活的重要环节。采集变压器油中溶解气体的含量及类型,通过建立卷积神经网络模型确定变压器的故障类型。在卷积神经网络算法原理的基础上,利用Java编程构建模型,将一维卷积神经网络应用到变压器故障诊断中,以变压器油中溶解的5种气体含量值作为输入向量,变压器的6种状态对应的编码值作为输出向量,并对网络中的池化层进行改进。在模型建立过程中讨论了卷积核的大小、数量、样本长度对模型精度的影响,并通过优选函数的方法确定激活函数。实验表明,将该方法生成的网络应用于变压器故障诊断,可为合理诊断变压器故障提供有价值的参考。