关键词： 变压器   金属波纹储油柜   重瓦斯保护   防范措施   光伏电站  

摘要： 某光伏电站发生一起主变重瓦斯保护动作跳闸事件,通过故障录波图分析、主变检查和试验等,确定本次事件是一起由于储油柜金属波纹管卡涩引起的重瓦斯保护误动作事件。该文详细分析事件处理过程及事件发生的根本原因,提出防范措施,避免类似事件重复发生。

关键词： 计算机视觉   电力变压器检测   变压器油位检测   深度学习  

摘要： 随着工业化进程的加速和能源需求的持续增长,我国电力系统的稳定运行面临新的挑战。特别是在电力变压器的维护与监控中,传统的油位监测方法由于依赖人工巡检,导致工作效率低且易出现误差。提出了一种基于计算机视觉的电力变压器油位自动检测方法,该方法能够代替人工读表实现全时段液位监控。实验结果表明,该方法能够在不同环境条件下准确测量变压器油位,验证了其在实际应用中的可行性和准确性。

关键词： 变压器异常   继电保护   状态监测  

摘要： 随着使用时间的增长,变压器面临着各种潜在的故障风险,为尽可能降低故障发生概率,对变压器进行异常检测和继电保护就尤为重要,本文提出的利用传感器实时监测采集电力系统的电气量(如电流、电压、频率等),并将其转换为数字信号进行处理,实现对电力系统故障的快速、准确判断。同时再通过设定阈值和逻辑算法来进一步优化智能继电保护动作,以提高变压器的继电保护效果。

关键词： 电气工程   变压器   移相角   单芯式   双芯式  

摘要： 移相变压器(phase-shifting transformers,PST)是一种调节电压相角的特殊变压器,系统电压通过移相变压器时其幅值可以保持不变,在一定范围内可以连续调节其相角。本文对移相变压器的原理、分类、接线方式和技术特征进行了分析。移相变压器可用于控制电网中并联支路之间的潮流分布,避免因线路阻抗不同造成过负荷的问题,还可以控制不同输电网络中的潮流分布,使电能的分配更合理。

关键词： 变压器   冷却器   自动化监控系统  

摘要： 变压器是电力系统中的关键设备,而变压器冷却器的自动化监控系统发挥则是保证变压器稳定运行的关键。为了随时检测变压器的油温变化情况,确保油温在规定范围内,就要从冷却装置存在的问题入手,对自动化监测控制系统进行研究与分析。基于此,文章对变压器冷却器的自动监控系统概述进行了分析,总结了变压器冷却器自动化监控系统存在的问题,并针对这些问题提出相对应的解决策略,供相关人员参考借鉴。

关键词： 油浸式变压器   故障信号   快速增强   检测   安全保障  

摘要： 针对大型油浸式变压器在复杂运行环境中故障信号难以快速识别与增强的问题,提出了一种基于多源信息融合与信号增强技术的方法。该方法通过综合利用电气绝缘实验数据、油中溶解气体分析及智能算法,实现了对变压器故障信号的精准捕捉与高效处理。利用信息融合技术,将多种故障特征进行有机整合,有效提升了故障诊断的准确性和时效性。通过实例分析验证了该方法的有效性,通过实例分析结果表明:与传统方法相比,提出的方法能够更快速地识别并增强故障信号,为大型油浸式变压器的及时维护与安全保障提供了有力支持。

关键词： 特高压变电站   主变压器   事故应急排油装置  

摘要： 在特高压变电站设计方案消防能力要求提升的背景下,针对主变压器发生火灾易迅速扩大事故范围且现有技术下事故排油阀门无法满足远程开启需求的问题,通过对以往事故案例、规程规范、损失风险及不同设备厂家调研结果的分析,明确了主变压器及其附件设置应急排油装置的必要性,并进一步确定了主变压器事故应急排油装置1.5 h排油时间限制以及一、二次设计的基本设计原则,为后续工程的实施提供了设计依据。

关键词： 数据挖掘技术   变压器   故障诊断  

摘要： 本研究提出一种基于数据挖掘技术的变压器故障诊断方法,重点利用决策树算法实现对变压器不同故障类型的识别和分类。通过在线监测系统、历史故障记录和实验室测试数据构建数据集,并进行数据预处理和特征提取,最终形成用于训练和测试的特征矩阵。试验结果表明,决策树模型在故障诊断中的准确性和可靠性较高,准确率达到92%。此外,通过与支持向量机和随机森林等算法的对比,决策树算法表现出色,但随机森林表现更为优越。

关键词： 变压器   故障诊断   牛顿-拉夫逊算法   极度梯度提升决策树  

摘要： 为提高基于机器学习的变压器故障诊断精度,提出了基于油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis,DGA)的NRBO-XGBoost变压器故障诊断方法。选择极度梯度提升决策树(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)模型,结合牛顿-拉夫逊算法(Newton-Raphson-based optimizer,NRBO),通过迭代过程对模型进行寻找最优参数设置,每一轮迭代都会评估当前解决方案的性能,使用找到的最优参数重新训练XGBoost模型,根据比较优化前后的结果,可以明显看到模型性能的提升。通过算例分析对建立的NRBO-XGBoost方法性能进行评估,验证了所提方法对变压器故障诊断的有效性,且收敛性较好,精度较高。