关键词： 电力变压器   箔式绕组   涡流损耗  

摘要： 低压采用铝箔式绕组的变压器具有涡流损耗较高的特点。目前,工程设计中尚没有准确的体系公式计算涡流损耗,可能会带来低压损耗高于标准要求,甚至造成低压温升过高,影响变压器的整体寿命。为解决此问题,本文作者首先通过有限元仿真COMSOL软件,对低压铝箔式绕组进行电磁仿真分析,得出铝箔端部受横向磁密及集肤效应的作用,涡流损耗最大,容易出现局部过热的结论。然后,使用现有的试验数据集,采用多元线性拟合的方法,借用cftool拟合工具拟合铝箔宽度、厚度、匝数与涡流损耗百分数的关系。最后,使用2组试验数据验证拟合函数,标准绝对误差在1%内。研究成果有利于提高实际工程中箔绕变压器损耗计算的准确度,提升变压器运行的可靠性。

关键词： 变压器检测   声纹识别   声学降噪   声源分离   卷积神经网络  

摘要： 为降低环境噪声对变压器声纹识别的影响,提出了基于卷积时域音频分离网络的变压器音频降噪识别网络。首先使用卷积时域音频分离网络去除环境噪声,然后使用卷积神经网络实现声纹识别。通过故障模拟试验得到变压器音频数据集,并与其他降噪方法对比降噪效果。试验结果表明,所提方法将数据集音频尺度不变的信噪比提高了9.84 dB,识别准确率提高了25.85%,均优于其他降噪方法。在现场应用中,提出的降噪识别网络将误报率降低至1.2%,并成功实现了变压器故障检测。

关键词： 电力变压器   负载波动   绕组故障   漏磁场   Lissajous图形   卷积神经网络  

摘要： 漏磁检测作为变压器故障诊断最具潜力的在线方法之一,由于其漏磁信号受到外部环境和运行条件的影响,实用性还需进一步提升。为了解决这些问题,本文提出了一种基于Lissajous图形与卷积神经网络(CNN)相结合的变压器绕组故障诊断方法。首先,对变压器绕组进行仿真建模,并通过与实验平台测试数据进行一致性验证。然后,设置不同程度和位置的匝间短路故障,收集绕组外部不同位置的漏磁信号。最后,使用本文所提出的LG–CNN方法对绕组故障进行诊断。该方法包括以下3个关键步骤:1)对多工况变压器漏磁信号进行负载归一化;2)将负载归一化后的漏磁信号转换为2维Lissajous漏磁图像;3)使用卷积神经网络对2维漏磁图像进行特征提取并对绕组故障进行诊断。基于漏磁信号的Lissajous图像可以很好地整合各测点漏磁信息之间的关系,针对Lissajous图形随负载变化而变化的问题,本文提出了一种漏磁负载归一化方法,通过实体变压器和高仿真模型实验,验证了所提漏磁负载归一化方法的有效性以及所提检测方法在区分不同程度和位置绕组短路方面的可行性。

关键词： 变压器   故障信号   特征   变量预测  

摘要： 变压器故障信号的模式识别属于小样本分类,针对这一特点,提出了基于变量预测模型的变压器局部放电信号识别方法。通过构建响应面模型来近似求解各特征向量内部关系,并构造合适的函数模型来描述变量特征。首先,采集整个数据集的指纹特征;其次,对训练集中的每类样本建立变量预测模型;再次,将测试集数据放入训练好的模型中验证模型效果;最后,分析测试结果,得到可靠度指标。实验结果表明,该方法对变压器故障信号有着较好的分类效果。

关键词： 换流变压器   维护成本   故障   可靠性   帕累托最优  

摘要： 本文中作者提出了一种基于博弈论中帕累托最优法与以可靠性为中心的检修相结合的方法。首先,通过失效模式与影响分析,建立四种换流变压器故障类型与五种停机原因的关联关系,分析每种独特故障的可靠性因子、所需预算和收益;然后,利用成本效益因子w来衡量各维护策略的优先级;在此基础上,本文借助帕累托最优法则,考虑多种维护策略同时执行时检修效果之间的相互影响,对得到的一系列帕累托前沿策略进行筛选,从而能够在关键维护活动上合理分配维护预算;最后,本文通过算例分析验证了该方法在换流变压器维护中具有显著的经济性和可靠性优势。

关键词： 风力发电用机舱干式变压器   强迫风冷   温升   计算流体动力学仿真  

摘要： 为解决风力发电用机舱干式变压器在强迫风冷情况下温升计算存在偏差的问题,本文作者使用计算流体动力学仿真软件对风力发电用机舱干式变压器的温升进行仿真分析,与实际温升试验数值进行对比,最终仿真数据值与实际值基本一致。

关键词： 故障诊断   GCN   电力变压器  

摘要： 为了提高电力变压器故障诊断的准确性,提出了一种基于图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)的电力变压器故障诊断方法。该方法利用GCN的邻接矩阵充分表示未知样本与标记样本之间的相似度度量,以图卷积层作为分类器,寻找溶解气体与故障类型之间的复杂非线性关系,使用反向传播算法完成GCN的训练过程。对比分析结果表明,在不同的输入特征下,GCN的性能优于其他现有模型,显著提高了故障诊断的准确性。

关键词： 电工技术   机电装备   变压器技术   沈阳变压器   学术年会   陕西省西安市   《变压器》杂志   西安  

摘要： 由《变压器》杂志编辑部、沈阳变压器研究院、辽宁省电工技术学会等部门联合主办,中节能西安启源机电装备有限公司协办的2024全国变压器技术学术年会于2024年11月21日在陕西省西安市成功举行。

关键词： 变压器   机械故障诊断   数据增强   声纹识别   生成对抗网络   循环神经网络  

摘要： 在电力设备声纹监测领域,故障音频样本数据规模较小是一大难题。因此,提出了一种基于数据增强的变压器机械故障声纹识别方法。首先利用音频离线处理手段对音频样本进行一次增强,再利用波形生成对抗网络合成新的音频样本,最后使用增强后的样本训练循环神经网络实现声纹识别。在变压器上模拟机械故障,收集变压器不同工况下的音频样本用于测试。与其他音频生成方法相比,所提方法生成样本质量更高;单标签时长处于30~60 s区间时,可生成2倍有效样本。增强后识别准确率提升了2.95个百分点。试验结果表明:所提方法能有效扩充电力设备声纹样本,提高声纹识别准确率。

关键词： 科技工作者   期刊分级   中国科协   科研成果   科技期刊   国内外期刊   同等水平   成果评价  

摘要： 为探索认定发布供我国科技工作者使用、供学术文献成果评价参考的高质量科技期刊分级目录,推动同等水平的国内外期刊等效使用,体现应用实践类科研成果的应有价值,引导国内科技工作者将更多优秀成果在我国高质量科技期刊首发,推动建设适应世界科技强国需求的科技期刊体系,助推世界一流科技期刊建设,中国科协经过统一部署,2018年起,开展了高质量科技期刊分级目录发布工作。