关键词： 电力变压器   失效模式   危害性分析   风险优先数   网络分析法   模糊集理论  

摘要： 针对电力变压器的危害性分析较少考虑外部因素的关联性问题,提出了一种基于模糊理论和网络分析法的风险优先数综合评估方法。该方法以变压器失效模式为研究主体,将模糊集理论与风险分析优先数法相结合,解决了传统方法中对各失效模式与部件之间的隶属关系不明确和风险评估中未量化成本与评分之间关系的问题。通过模糊集理论,有效整合了确定的缺陷记录与不确定的模糊经验语言,实现了对变压器不同失效模型下失效概率的精确评估。此外独立考虑运行维护成本,扩充风险分析维度,实现对运维成本的关注。同时引入网络分析法细化了严酷度等级评定,综合考虑了各影响因素之间的关联关系。案例结果表明,该方法能够有效识别和评价失效风险,为优化维护策略、降低成本提供了一定的依据。

关键词： 自耦变压器   三相电压不平衡   绕组电容量   中性点偏移  

摘要： 为研究500 kV及以上单相自耦电力变压器绕组电容差异对低压不接地系统三相电压不平衡的影响规律,文中通过对变压器高、中压绕组间及对地电容量解耦,建立了变压器、补偿装置、测量装置等电气设备电源、负载特性的等效模型,对比分析了不同位置绕组电容差异对不接地系统三相电压不平衡的影响。结果表明,低压侧电压是否平衡主要取决于主变高、低压绕组间电容差异及低压侧CVT运行方式,可通过投入对地大电容CVT,或更换相间不同电容量CVT来改善三相电压不平衡;仿真与现场投切试验验证了所提方法的准确性与实用性。

关键词： 油浸式变压器   状态监测   同步信号   报头信息   跳频  

摘要： 为了及时、准确地监测变电站变压器的真实运行状态,考虑分布式电源接入,文中提出了变电站油浸式变压器运行状态监测方法。将变电站油浸式变压器状态监测数据分为同步信号和报头信息两部分,同步信号的默认长度为12个符号长度,通过微控制器将变电站油浸式变压器状态数据传输至多个跳频频道上,并根据不同变电站油浸式变压器的频率,自动调整通信速率、输出功率和带宽参数,实现油浸式变压器的状态监测。通过测试结果表明,设计方法输出的信号频率与变压器的额定频率一致,具有较好的监测效果。

关键词： 油中溶解气体   互补集合经验模态分解   沙丘猫群优化算法   长短时记忆神经网络  

摘要： 油中溶解气体浓度的预测可为电力变压器状态评估与早期故障诊断提供重要的数据依据。由此,针对长短期记忆网络(Long short-term memory network,LSTM)预测模型参数选择困难的问题,同时为提高变压器油中溶解气体浓度预测的精度,提出一种基于CEEMD联合TGSCSO-LSTM算法的变压器油中气体浓度预测方法。利用互补集合经验模态分解算法(Complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)将原始气体浓度序列分解为一系列具有一定频率特征的分量,以提高原始序列的可预测性能;针对各分量分别建立LSTM预测模型,同时利用经Tent映射随机初始化种群与高斯扰动改进的沙丘猫群优化算法(Sand cat swarm optimization,SCSO)对LSTM网络参数进行优化选取,以提高算法的预测精度;最后重构各个分量的预测结果以获取最终的油中溶解气体浓度预测结果。利用某500 kV变压器实际气体浓度数据对所提方法进行对比试验,试验结果表明,所提方法油中溶解气体浓度预测性能优良,具有较好的应用价值。

关键词： 变压器缺陷   文本分类   知识图谱   变压器检修  

摘要： 传统变压器运维需依靠人工从繁杂的运行缺陷记录中判断设备缺陷严重程度,然后做出检修决策导致缺陷处理效率偏低。为此,提出由卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)与注意力机制组合而成的CNN-BiGRU-ATTENTION算法实现变压器缺陷分类识别;然后,根据变压器运行标准、试验规程和运行经验基于知识图谱构建变压器检修决策库;最后,根据缺陷记录分类识别结果和检修决策库中缺陷检修措施的对应关系,由检修决策库推送缺陷检修措施,实现变压器缺陷记录到运维检修的智能化决策过程,以某一市级电网35 kV及以上变压器缺陷记录为训练样本,试验结果表明模型缺陷记录分类准确率达88%以上,基于缺陷记录分类结果由检修决策库智能化推送检修决策,有效提高运维效率,具有一定的实用价值。

关键词： SF_(6)变压器   气体冷却循环风机   叶片断裂   智慧化管理   运行状态评估   故障诊断  

摘要： 气体冷却循环风机(气泵)被广泛使用在气体绝缘电力变压器的冷却系统内,是冷却系统的核心部件,因此,气体冷却循环风机的稳定性是变压器运行稳定的关键条件之一。然而随着设备使用年限的增加,不可避免的会产生各类机械故障,其中叶片断裂是最常见也是最严重的故障之一。为了确保风机的安全运行,需要实时监测和有效干预风机的运行状态,以防止故障发生。同时,出现故障时,要能准确诊断并采取应对措施。基于SF_(6)气体冷却循环风机的高效和安全需求,提出了SF_(6)变压器气体冷却循环风机智能监测系统的功能并加以实施。这项研究为SF_(6)变压器气体冷却循环系统的安全可靠运行提供了有力的支持。

关键词： 直流变压器   故障   自适应保护   差动电流   直流分量   交流分量  

摘要： 直流变压器(DCT)的故障特性受内部储能元件及其拓扑的影响，传统基于端口电流差动的保护原理难以有效识别区内外故障。针对非隔离型模块化多电平直流变压器（DCMT），提出了一种基于附加桥臂电流测量的改进差动保护方法。分析DCMT不同故障位置的故障电流特性，获得DCMT在区内外故障下的差动电流特性，构建基于附加桥臂电流测量的DCMT差动保护复合判据。考虑到故障严重程度对故障识别的影响，结合比率制动原理，确定了DCMT差动保护阈值自适应整定策略。仿真实验结果表明，与传统方法相比，所提的保护方法可准确识别DCMT内部匝间短路、端口母线故障和外部故障，在不同故障位置和故障电阻条件下有更高的灵敏性。

标准号: GB/T 1094.7-2024

摘要： 本文件描述了变压器在不同环境温度和负载条件下的运行对其寿命的影响。 本文件适用于矿物油浸渍式电力变压器。 注：电炉变压器的特殊负载能力由用户向制造方咨询。

关键词： 变压器油   石墨烯   掺杂   吸附   CO   CO  

摘要： 一氧化碳（CO）和二氧化碳(CO2)是检测变压器故障的重要特征气体，其组分可以有效反应变压器的运行状态。为实现特征气体的快速精准检测，文中提出一种新型材料硼（B）掺杂氮（N）基石墨烯用于检测变压器油中溶解特征气体CO和CO2的检测方法。结合密度泛函理论（DFT）探究了CO、CO2气体在B掺杂石墨氮（graphitic-N）、吡啶氮（pyridinic-N）和吡咯氮（pyrrolic-N）石墨烯基底上的吸附和活化行为。从理论上探讨B掺杂氮基石墨烯（BN-X/G）在特征气体吸附后的几何结构、电荷密度、电子态密度以及能带结构的变化。结果显示，CO、CO2在B掺杂graphitic-N基石墨烯上的吸附能分别为-0.18 eV和-0.20 eV，与其他掺杂基底具有显著的性能差异，表现出更强的吸附性能。电子局域函数（ELF）构型及Bader电荷结果显示，CO和CO2分别向BN-G/G基底输出0.013 e和0.009 e的电荷转移，加强了特征气体与基底之间的相互作用。态密度（DOS）结果表明，B掺杂提高了N-G/G的p带中心，B与graphitic-N原子之间有明显的轨道杂化现象并形成共价键，促进吸附性能的增强。本研究为变压器油中溶解性特征气体在杂原子掺杂石墨烯材料的吸附机理及气体传感器的理性设计提供参考。

关键词： 6kV配电网   星/三角转换   利用率   原理   效益分析  

摘要： 配电网作为电力供应的重要环节,其建设和改造对于提高供电质量和效率具有重要意义.然而,传统的6kV配电网由于设备老化、容量不足等问题,难以满足现代社会发展需求.因此,实现 10kV配电变压器在 6kV配网中的星/三角转换来提高配变利用率和节约成本,具有重要的现实意义和应用价值.本文以 10kV配电变压器在 6kV配网中的星/三角转换改造技术内容和作用为切入点,通过深入分析转换原理、设计转换方案、成本效益以及实验验证,旨在促进配电网优化升级,提升电力企业经济效益.