【摘 要】
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特高压输电系统的发展引起的设备激增为电网设备的管理维护带来了挑战。大型变压器作为特高压电网枢纽设备,是电网安全稳定运行的核心,其在线监测装置数据准确性是实现变压器故障有效识别的重要前提。本文以500k V及以上电压等级的大型变压器为研究对象,研究变压器油色谱在线监测装置异常识别和变压器故障预警两方面内容。在变压器油色谱在线监测装置的异常识别方面,以装置故障与数据偏差识别为切入点,建立了油色谱在线监
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特高压输电系统的发展引起的设备激增为电网设备的管理维护带来了挑战。大型变压器作为特高压电网枢纽设备,是电网安全稳定运行的核心,其在线监测装置数据准确性是实现变压器故障有效识别的重要前提。本文以500k V及以上电压等级的大型变压器为研究对象,研究变压器油色谱在线监测装置异常识别和变压器故障预警两方面内容。在变压器油色谱在线监测装置的异常识别方面,以装置故障与数据偏差识别为切入点,建立了油色谱在线监测装置异常识别模型。针对装置故障研究,结合统计学曲线特征,基于多分类最小二乘支持向量机,建立了油色谱在线监测装置故障诊断模型;针对数据偏差研究,在数据曲线分段线性拟合的基础上,应用K-means聚类算法实现了分段曲线符号化,通过Apriori算法构建曲线间的内在耦合联系,借鉴数据分段思想,建立了油色谱在线监测装置偏差识别模型。以某省500k V主变数据为例,验证了故障诊断模型可有效识别在线监测装置的数据故障;偏差识别模型可有效识别异常偏差区间。在变压器故障预警方面,以主变数据预测与故障诊断为切入点,建立了变压器故障预测模型。针对主变数据预测研究,为了克服NARX神经网络在指标数据预测精度低的缺陷,在APSO算法优化其网络结构和参数的基础上,建立了APSO-NARX预测模型;针对故障诊断研究,借鉴三比值法的诊断原理,构建了基于气体比值的状态特征参数,在二叉树分类的基础上,建立了主变故障诊断模型。以某省500k V主变数据为例,验证了APSO-NARX预测模型可有效实现气体数据预测;主变故障诊断模型能有效克服三比值法编码信息缺失的缺点,实现主变故障的准确识别。本文的研究成果已应用到某省电网公司的科技项目中,开展了主变数据智能分析与故障预警工作,实现了设备故障的超前预警。
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