关键词： 开口变压器法   交流电机定子   片间短路   感应电动势   间隙  

摘要： 为解决开口变压器法检测交流电机定子铁心叠片片间短路故障时易因贴合不良造成误判,通过理论分析了开口变压器铁心断面与定子齿顶间隙对检测结果的影响规律,提出在原铁心断面上加装绝缘垫片材料,推导验证了绝缘垫片后开口变压器铁心内部磁通对测量过程中贴合不良的耐受性,进一步得到开口变压器的感应电动势特征。随后以QFSN-300-2型汽轮发电机定子作为研究对象进行了二维电磁仿真验证,进一步在一台小型三相异步电机定子铁心上完成了实验验证。研究结果表明:开口变压器法在测量过程中,铁心断面和定子齿顶面的贴合不良对检测结果影响较大,可能导致误判,在开口变压器铁心断面加装一定厚度的绝缘垫片能够大幅减小间隙的影响,提升检测的抗扰能力。

关键词： 配电变压器   过流保护   配置   分析   完善  

摘要： 配电变压器是电力系统中的重要组成部分,具有电能转换与分配的作用。配电变压器将高压电网中的电能转换为适合用户需求的低压电能,在确保安全的情况下,将电力输送到千家万户及各个工业领域。因此,配电变压器的正常运行直接关系到电力系统的稳定性和可靠性,是保障社会经济正常运转和居民日常生活用电的重要基础设施。在电力系统中,由于短路、过载等异常情况,配电变压器会遭受电流的冲击,不仅会损坏变压器本身,还可能引发更广泛的电力故障,影响整个电网的安全稳定。而过流保护装置能够检测到异常电流,并迅速做出反应,切断故障电流,防止变压器受损,从而保障电力系统的连续与可靠供电。

关键词： 市政工程   给排水工程   变压器容量  

摘要： 通过分析变压器年运行费用与现今政策,以实例阐述市政给排水工程中给水厂、污水厂变压器容量经济性选择方案,并论述变压器容量选择合理的实际意义。

关键词： 电气强度   短路电动力   器身   绕组制造   机械强度   尺寸控制   电路部分   工艺及措施  

摘要： 0引言绕组是构成电力变压器器身和电路部分的核心,要保证变压器长期稳定可靠地运行,绕组除了满足电气强度和耐热强度要求外,还必须满足机械强度要求,确保变压器能够承受住突发短路电动力的作用。要满足这一要求,除了结构设计和材料选择上要保证绕组具有足够的机械强度外,绕组制造和装配工艺及措施也尤为重要。

关键词： 变压器目标检测   YOLOv8   深度学习   街景图像  

摘要： 街景图像是一种城市街道级别信息地理大数据,利用街景图像不仅能够实现大范围、高效率的变压器巡检,还能降低巡检成本。但是,街景图像中的变压器往往像素少、分辨率低、背景复杂,导致现有目标检测方法对变压器的检测准确度不理想。针对上述问题,本文提出一种改进的YOLOv8算法YOLOv8-WSX。首先,使用WIoU作为损失函数,强化模型对困难样本的检测性能;然后,引入空间分组增强(SGE)注意力机制模块,提高模型的特征提取能力;最后,增加微小目标检测头,解决微小变压器目标漏检的问题。实验结果表明,相较于YOLOv8,YOLOv8-WSX的F1值提升了5.9个百分点,IoU阈值为50%时的平均精确率均值提升了6.3个百分点,IoU阈值在50%~95%范围内的平均精确率均值提升了3.2个百分点,且模型的参数量有所下降。

关键词： 5G通信   主变压器   在线监测   运行状态   变电站  

摘要： 为提高变电站主变压器运行状态在线监测精度,实现对其运行状态的准确判定,引入5G通信技术,开展变电站主变压器运行状态在线监测方法设计研究。利用5G通信技术,实现对监测数据的传输。通过小波包分解,提取变电站主变压器运行状态特征量。最后,对变电站主变压器异常状态进行诊断,并完成在线监测。通过对比实验证明,新的监测方法可以准确判定主变压器的运行状态,实现对其高精度监测。

关键词： 变压器   故障诊断   混合特征选择   光学显微镜优化算法   卷积神经网络  

摘要： 为解决变压器油中溶解气体故障特征种类不足和诊断模型准确率较低的问题,提出一种混合特征选择方法。并利用改进光学显微镜优化算法(improvedopticalmicroscopealgorithm, IOMA)优化卷积神经网络(convolutional neuralnetworks, CNN),实现变压器故障诊断。首先,基于相关比值法构建30维变压器故障候选特征集,采用混合特征选择方法,通过两次特征选择确定输入集的特征维数。其次,引入Tent混沌映射、自适应t分布变异与动态选择策略改进光学显微镜优化算法(optical microscope algorithm, OMA),提升其寻优性能。然后,利用IOMA算法对CNN模型的学习率、卷积核大小和数量等超参数进行优化。最后,构建IOMA-CNN变压器故障诊断模型并通过算例分析对其性能进行评估。实验表明,所提方法故障诊断准确率达到98.5%。与常规特征选择方法相比,利用混合特征选择方法所选择的输入特征进行故障诊断能够有效提升诊断准确率。相较于其他优化诊断模型,IOMA-CNN具有更高的准确率和更好的稳定性。

关键词： 地震响应   卷积神经网络   损伤识别   振动台试验   特高压变压器套管  

摘要： 为了研究特高压(ultra-high voltage,简称UHV)变压器套管在地震作用下的结构损伤实时识别方法,首先,将结构加速度响应进行高通滤波后通过连续小波变换得到滤波尺度图,并将其作为判定套管损伤的特征;其次,通过有限元计算了不同损伤工况下套管的加速度响应,将其作为训练数据输入卷积神经网络(convolutional neural network,简称CNN)进行训练;最后,通过振动台试验验证了该方法的准确性。结果表明:该方法抗噪性能优异且识别较为精准;地震作用下套管结构损伤所导致的加速度响应异常高频信息可以作为损伤判定依据;套管单处结构损伤信息在不同位置的采样信号中均有体现,使用训练完成的神经网络进行识别时无需未损伤结构响应进行对比,可实现对地震造成的特高压套管结构损伤进行快速识别判定。

关键词： 变电站   变压器   跳闸   故障   变压器低压侧  

摘要： 通过一起220 kV主变低压侧故障引起主变跳闸的事故,根据事故前变电站运行方式、跳闸后保护动作信息及故障录波信息,详细分析低压侧开关至主变本体之间发生故障引起主变跳闸的过程。通过故障研判,准确分析出故障点位置,为发生此类故障的事故处理提供理论支持。

关键词： 变压器   密封   氢化丁腈橡胶   助交联剂   交联密度   耐油性能  

摘要： 研究助交联剂Ricon154DA对硫化剂DCP硫化变压器密封用氢化丁腈橡胶(HNBR)胶料性能的影响。结果表明:助交联剂Ricon154DA能有效提高HNBR胶料的硫化速率和交联密度;随着助交联剂Ricon154DA用量的增大,HNBR硫化胶的硬度、100%定伸应力和拉伸强度增大,拉断伸长率减小,撕裂强度先增大后减小,抗压缩永久变形性能改善;助交联剂Ricon154DA用量为1.5份时HNBR硫化胶具有良好的物理性能、抗压缩永久变形性能、耐油性能、耐高低温性能和耐臭氧老化性能,可以用于变压器的密封。