关键词： 电力变压器   短路电流   多场耦合   绕组形变  

摘要： 电力系统中变压器短路故障是变压器事故的重要原因之一，因变压器短路故障导致的变压器绕组短路形变更是需要关注的重点。当变压器发生三相短路时，短路电流会增大至额定电流的几十倍，变压器绕组发生变形，绕组温度也会突增，对变压器造成损坏。同时，由于变压器承担电力系统的调压作用，在变压器发生故障时有几率处于非额定分接状态下运行。　　为此，本文选取SSZ11-50000/110三相变压器为研究对象，设定为高-中压运行模式，模拟中压绕组发生三相短路的情况;同时设定低压绕组断路，将其简化为三相双绕组变压器;应用COMSOL有限元仿真软件从变压器不同分接状态下绕组短路电流和磁场分布计算开始，分析影响变压器绕组形变的因素，结合导体短时发热理论和绕组弹性模量随温度变化规律，研究不同分接状态下变压器三相短路绕组形变情况。主要工作如下:　　（1）采用场路耦合法确定不同分接状态短路电流，并分析三种分接状态下变压器磁场分布，将变压器A相中压绕组第29号线饼设为变压器三相短路形变研究的选定绕组，减少了变压器绕组形变模型的计算量。　　（2）分析变压器夹件对于绕组形变的影响，将其用载荷的形式添加绕组形变模型中，作用于变压器选定线饼绕组;求解三种分接状态下变压器正常运行时绕组温度分布，设同一线饼绕组之间温度相同，得到变压器选定线饼绕组正常运行时温度;采用导体短时发热理论，分析短路发生后变压器选定线饼绕组温度随时间变化规律，总结三种分接状态下变压器短路后选定线饼绕组弹性模量随短路时间变化规律。　　（3）考虑撑条和垫块的作用，细化变压器选定线饼绕组形变模型，通过对三种分接状态下选定线饼绕组短路形变模型求解，分析选定线饼绕组形变随时间变化情况，得出结论:变压器不同分接状态对于绕组三相短路形变量的大小有一定影响，在变压器绕组短路形变中考虑分接状态的影响对于变压器抗短路能力分析与变压器安全稳定运行具有一定的实际意义。

关键词： 变压器   电弧放电   光纤光栅传感器   光功率解调   抗干扰  

摘要： 电力变压器在输配电过程中至关重要,同时也是造成电力系统故障最多的设备之一。变压器内部电弧放电会导致电力系统故障,造成重大安全事故。研究变压器内部电弧放电的早期检测方法,降低电弧放电产生的危害,具有深远的现实意义。本文开展了变压器电弧放电声信号测量方法及电弧放电声纹特征研究,为变压器电弧放电声信号在线检测方法提供依据。本文首先对光纤光栅传感器的原理进行分析,研究了光纤光栅对外界物理量的敏感特性,重点分析光纤光栅对声波的感知原理,对基于光功率解调的两种传感系统进行对比分析,通过理论公式推导确定了光纤传感系统中各器件的参数对传感器性能的影响,确定了基于光功率解调的光纤光栅声传感系统的最优结构,最后针对光纤光栅交叉敏感特性,分析影响光纤光栅声传感器准确性的干扰因素,提出相应的解决措施,为变压器电弧放电声信号检测奠定了基础。基于光纤光栅传感系统的基本结构,确定解调系统主要器件的规格,搭建光纤光栅声传感系统。通过对光纤光栅的物理特性进行研究,筛选优化光纤光栅参数特性,分析了光纤光栅栅区长度对传感器检测带宽的影响,确定了光纤光栅传感器的基本性能。最后对裸光纤光栅进行保护性封装,研制出相应的传感探头。对传感器基本参数进行标定分析,在15-60kHz频带范围内对传感器灵敏度进行标定对比试验,结果表明传感器的整体频响曲线优于同类型传感器,基本参数满足要求。又对传感器的可闻声检测性能进行试验分析,实验结果表明传感器在5-20kHz的可闻声频带范围内的检测稳定性良好。为了验证传感器的基本性能,搭建相应的试验平台,对所研光纤光栅声传感器进行稳定性以及相应的抗干扰试验,结果表明传感器长时间工作稳定性良好,可有效避免低频振动、温度以及光学噪声等物理量的干扰,最后对变压器内部电弧放电进行模拟试验,试验结果表明所研传感器可以检测到电弧放电产生的可闻声以及超声信号,证实了传感器的有效性。

关键词： 油流带电   旋转圆盘系统   纳米TiO2   苯并三氮唑   有限元分析  

摘要： 在油浸式电力变压器中,变压器油流经绝缘纸板表面时,会产生油流带电现象。这种现象会导致变压器绝缘结构内部产生电场畸变和局部放电,从而损坏设备绝缘。为了抑制油流带电现象,目前主要采用改进变压器结构设计与调整油温、绝缘材料水分等抑制手段,这些办法都有增加制造成本或复杂程度的缺点。因此,本文提出了利用改性绝缘油纸抑制油流带电的方法,该方法可以有效地抑制油流带电,节约资源和降低成本同时,还可以简单方便地应用于变压器中。针对主绝缘结构中油流带电抑制,本文制备了纳米Ti O改性纸板与苯并三氮唑(BTA)改性绝缘油,并分析了它们的改性机理。采用旋转圆盘系统模拟变压器主绝缘运行工况,测量了改性油纸的油流带电电流,并分析了其影响因素。通过COMSOL Multiphysics建立了变压器主绝缘结构仿真模型,模拟了油流带电后变压器油道内部电场畸变情况,验证了改性材料对油流带电电流与电荷积聚的抑制效果,为抑制变压器主绝缘油流带电、提高变压器运行年限提供理论与技术支持。论文主要工作和结论如下:(1)根据油流带电电流-电荷密度模型,设计并搭建了旋转圆盘系统,测量了油流带电电流,计算了纸板处积累的电荷密度,并分析了相关影响因素。伴随着油流速度和油纸接触面积增加,油流带电电流会迅速提高。而随着温度增加,油流带电电流呈现先增加后降低的趋势。纸板处积累的电荷密度受流速影响较小,随温度增加逐渐降低;(2)制备了纳米Ti O改性纸板与BTA改性绝缘油,并进行油流带电电流测量实验。对于纳米Ti O改性纸板,仅1 wt%纳米Ti O改性纸板可以降低油流带电电流与纸板处积累电荷密度。对于BTA改性绝缘油,随着油中BTA浓度上升,油流带电电流与纸板处积累电荷密度逐渐降低。综合考虑选择1 wt%纳米Ti O改性纸板与100 mg/L的BTA改性绝缘油作为抑制油流带电电流方法。在常温下,采用该抑制方法后测得的油流带电电流相比于未改性主绝缘系统大约降低了70.6%,纸板处积累电荷密度降低约69.8%;(3)建立了变压器主绝缘结构仿真模型,耦合静电场、温度场和层流场等多个物理场,并求解相应的方程组,得到了电场强度分布、温度分布和油流速度分布等结果,验证了改性油纸对于油流带电电流与纸板累积电荷的抑制效果。对于采用1wt%纳米Ti O改性纸板与100 mg/L BTA改性绝缘油的主绝缘系统,在产生油流带电现象后,绕组处场强畸变极值仅为原来的83.4%,油道处电场强度极值则为原来的75.2%。

关键词： 变压器   电弧放电   流速传感器   多普勒效应   光散射   流速场分布  

摘要： 大容量变压器造价昂贵、设备结构复杂,一旦出现故障,会引起变压器本体出现损坏,而且会影响电力系统运行的稳定性,产生巨大的经济损失,甚至会造成人身安全事故,因此,实现变压器运行状态的在线监测十分紧迫。电弧放电故障是变压器的主要缺陷,能够及时有效的检测到变压器的电弧放电故障,可以最大程度的保证变压器的安全稳定运行。但目前对于变压器电弧放电故障,缺少有效的在线监测手段,无法实时掌握变压器内部的健康状况。当出现电弧放电故障时,放电产生的能量以及温度会导致油液分解出多种气体,进而导致变压器中油流涌动,使得变压器油流速度发生变化,直接改变变压器内部油流场分布,因此,研究基于流场特性的变压器电弧放电故障在线检测方法意义重大。本文开展了变压器油流场测量方法及分布特性研究,以此为基于流场特性的变压器电弧放电故障在线检测方法提供依据。为获得变压器流速场分布特性,本文建立了三绕组变压器模型,仿真研究正常运行、电弧放电两种情况流速场分布,获得电弧放电对流速场分布的影响规律。结果表明,不同位置处的电弧放电故障,变压器流速场具有不同分布特征。基于此,提出了流速场传感器最优布置方案、以及内部电弧放电故障的诊断依据。同时根据结果给出了传感器的性能要求为测量范围应在0.01-3m/s,分辨率为0.01m/s。本文基于光学的多普勒效应,根据变压器油中存在的粒子大小,确定适用的光散射理论,并根据该理论分析油液粒子对光的散射作用。同时,根据多普勒效应原理——测量流体速度即测量流体中粒子的速度,对油液中存在的粒子进行跟随性分析,确定了油液中存在跟随性良好能够用来示踪的粒子,既分析了油液流速测量的可行性,同时也为后续传感器的研制提供理论依据。基于传感器基本结构以及性能要求,得到光学流速传感器的最终结构,确定激光器、光电探测器等主要器件的规格,在此基础上,对传感器性能进行分析,结果表明传感器的理论参数满足要求,并完成了传感器的研制,搭建不同实验平台,基于所研流速传感器进行流速场测量试验,验证了传感器在实际测量中的可行性,同时进行了真型110kV变压器上模拟电弧放电的实验,实验结果和仿真结果相匹配。

关键词： 变压器   油纸绝缘   介电响应特性   X-Y模型   状态评估  

摘要： 电力变压器是电力系统的核心枢纽设备,其运行状态关系着电力系统的安全运行水平。油纸绝缘作为油浸式变压器的“心脏”,掌握其绝缘状态至关重要。目前,时/频域介电响应测量方法广泛应用于油纸绝缘体系绝缘状态的检测分析,但传统的低压时/频域介电响应测量存在现场抗干扰能力不足和检测精度低的问题,本文研究油纸绝缘的高压频域介电响应（High Voltage Frequency Domain Spectroscopy,HV-FDS）特性,以及基于该特性的油纸绝缘受潮和老化状态评估方法研究,来解决现场测量中存在的问题,具有重要理论和工程价值。论文主要开展三方面工作,首先建立高压时域介电响应特性测量平台,开展油纸绝缘高压时域介电响应特性测量,分析电场强度对油纸绝缘电导率和界面电荷特性的影响规律;其次,建立高压频域介电响应特性测量平台,开展矿物油、油浸纸板及“液-固”油纸绝缘体系HV-FDS特性测量,研究适用于高电压激励下的油纸绝缘频域介电响应改进X-Y模型,并对其进行试验验证;最后,开展不同受潮和老化程度油浸纸板HV-FDS特性测量,构建基于HV-FDS特征量的油纸绝缘受潮和老化程度评估模型,并对其进行试验验证。论文主要结论如下:（1）获得了电场强度对油纸绝缘电导率及界面电荷特性影响规律。矿物油电导率随电场强度增大呈先下降后上升的“浴缸曲线”,单层油浸纸板电导率随电场强度增大呈指数增长关系,低水分含量和高水分含量“液-固”油纸绝缘体系电导率随试验电压增大呈不同形式指数函数增长;“液-固”油纸绝缘体系界面电荷密度随试验电压增大呈指数函数增长,随水分含量增大而显著降低。（2）获得了油纸绝缘的HV-FDS特性,建立了考虑电场强度影响的频域介电响应改进X-Y模型。矿物油复电容的实部随电压增加在1 Hz以下频率时显著提高,虚部随电压增加在频率小于0.22 Hz时先下降后上升、在0.22 Hz以上频段显著提高;建立了考虑电场强度影响的油纸绝缘频域介电响应改进X-Y模型,对比传统X-Y模型的计算结果表明,改进X-Y模型计算结果与实测结果更吻合。（3）获得了受潮和老化对油浸纸板HV-FDS特性的影响规律,并据此建立了油纸绝缘受潮和老化状态评估的拟合模型。高电压下油浸纸板介损值随水分含量、老化程度增大而显著增加,特征频率点介损值与水分含量呈指数增长关系,10-2-10 Hz频段介损积分值与聚合度呈指数增长关系;根据上述特性建立了油纸绝缘受潮和老化状态评估的拟合模型,油浸纸板与真型配变的HV-FDS测试及评估验证结果表明,该模型的测量误差在10%以内。

关键词： 电力变压器   故障诊断   蝗虫优化算法   支持向量机   气体检测  

摘要： 电力变压器是电网中必不可少的电压转换和传输设备，其运行状态密切关系着电网能否安全稳定地工作。基于油中溶解气体分析法(DissolvedGasAnalysis,DGA)的变压器故障识别是当前非常有效可靠的方法，在该领域中得到了广泛应用。传统的DGA诊断方法存在编码绝对和准确度较低等缺点，随着智能算法和气体检测技术的发展，智能的DGA诊断方法的普及已经成为一种趋势。　　由于变压器发生故障的几率低，并且变压器DGA数据的收集过程也很麻烦，使得带有明确故障的样本数量一直不多，而神经网络需要的数据量大且结构难以选择，因此，本文选择在小样本数据多分类问题中，具有处理非线性关系方便以及泛化性强等优势的支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)作为构建变压器故障诊断模型的分类器。　　本文将支持向量机分类器应用于变压器故障诊断，针对支持向量机模型的超参数调整问题，提出了蝗虫算法优化的支持向量机的变压器故障诊断的新模型。由于常规的蝗虫优化算法(GOA)存在搜索前期易陷入局部最优、收敛速度过慢等缺点，本文提出多策略融合改进的蝗虫优化算法(MIGOA)。首先，采用Circle混沌映射初始化蝗虫个体位置，提高初始种群的多样性和每只蝗虫个体的利用效率，然后，提出一种自适应非线性权重系数递减方式，以平衡算法的全局勘探与局部开发能力，其次，通过t-分布算子使每个蝗虫个体的位置都有概率发生逐维变异，从而提高算法的搜索范围和跳出局部最优的能力，最后，利用7种测试函数对改进后的蝗虫算法进行性能检验，得出改进后的蝗虫算法(MIGOA)相较于常规的蝗虫算法、粒子群算法(PSO)、差分进化算法(DE)及遗传算法(GA)的搜索性能更强，寻优结果更接近全局最优值，并且收敛速度更快。　　将改进的蝗虫算法与支持向量机相结合，建立MIGOA-SVM故障诊断模型。该模型以变压器DGA数据作为输入，输出为故障类型，通过训练获得支持向量机优化后的最佳超参数，再利用该参数构建MIGOA-SVM变压器故障诊断模型，并使用测试集数据验证该模型的诊断预测能力。最后将基于MIGOA-SVM变压器故障诊断模型与GridSearch-SVM、PSO-SVM、DE-SVM、GOA-SVM模型进行实验对比，得出各模型的故障预测结果准确度分别为94.0%、81.9%、85.6%、89.7%、89.2%，因此，本文创建的模型能提高变压器的故障诊断准确率，具有一定的工程应用价值。

关键词： 变压器   气体浓度预测   机器学习   XGBoost  

摘要： 电力变压器作为电网运行中的关键设备之一,其工作状态与电力系统的安全与稳定运营有密切关系,一旦发生故障,会给社会用电安全和经济建设带来巨大损失,因此,对变压器故障诊断技术开展研究具有重要意义。变压器的故障诊断常采用油中溶解气体分析方法,随着智能电网的普及与在线监测技术的发展,借助于大数据,对变压器油中溶解气体的准确预测成为了可能。论文工作首次将XGBoost算法用于油中溶解气体的浓度预测,并考虑了外部环境因素和不同电压等级的变压器情况,预测了油中溶解气体的含量。首先,本文提出了一种改进的XGBoost模型,在验证了 XGBoost对气体浓度的预测具有可行性和可靠性的同时,为弥补原始模型的不足,运用孤立森林算法校正气体浓度数据,利用多项式拟合法对气体时间序列作去趋势处理,然后通过特征选择剔除冗余特征并添加预测中所欠缺的重要特征,并应用贝叶斯优化算法求取模型的最佳超参数组合。根据预测结果,XGBoost的预测精度在上述优化过程中不断提升,误差有效降低。最终,改进的XGBoost模型相比原始XGBoost模型,各气体浓度的预测均方根误差的减少率均在13.2%～91.4%之间,绝对百分比误差的减少率在20.1%～97.5%之间,模型拟合效果显著提升,验证了本文方法的有效性。接着,为了弥补油中溶解气体的预测较少考虑变压器外部环境参数影响的不足,论文工作基于四处不同地理位置变压器的油中溶解气体数据,结合当地的日平均温度、日平均相对湿度、日累计降水量及日平均气压,获得多维度的输入变量。从而观察气象数据对气体浓度预测的影响,并依据实验结果推断环境因素与气体之间的关系。研究表明,甲烷、氢气和一氧化碳对环境数据较为敏感,气象数据的输入可以有效提升对它们的预测准确度,而乙烷、乙烯以及二氧化碳则无法通过气象数据减少误差。最后,论文工作探究了对不同电压等级的变压器油中溶解气体预测的规律。利用来自两台110kV变压器、三台220kV变压器、三台500kV变压器与两台1000kV变压器的实时采样数据,应用改进的XGBoost模型对气体浓度的预测效果会由于电压等级的不同而有所差异,且不同类型气体的最佳模型预测精度也和变压器等级密切相关,但对1000kV变压器的气体预测时,误差总是相对较大。论文研究结果为不同等级变压器的油中溶解气体预测提供了有益的参考。