【摘 要】
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电力变压器作为电力系统中非常重要的电力设备,其运行状态的变化影响着发电厂生产工作和电力网络的稳定。如何能够及时发现电力变压器的异常运行,判断发生异常的原因,是能够及时有效制定检修方案,争取足够检修时间,保证发电厂安全稳定生产以及电力网络正常稳定运行的关键。为了对电力变压器的运行状态进行评估诊断,首先将电力变压器运行时常见的故障类型进行分类分析。然后以某发电厂500k V电力变压器作为研究对象,以传
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电力变压器作为电力系统中非常重要的电力设备,其运行状态的变化影响着发电厂生产工作和电力网络的稳定。如何能够及时发现电力变压器的异常运行,判断发生异常的原因,是能够及时有效制定检修方案,争取足够检修时间,保证发电厂安全稳定生产以及电力网络正常稳定运行的关键。为了对电力变压器的运行状态进行评估诊断,首先将电力变压器运行时常见的故障类型进行分类分析。然后以某发电厂500k V电力变压器作为研究对象,以传统定期监测的方式,运用红外热成像测温的方法对电力变压器进行测温,分析电力变压器设备本体的热量分布,与上一周期的测温情况进行比对,发现存在温度上升的情况,但均在可允许的范围内。其次,以状态检修的检修模式为主线,以DGA实时在线监测装置所采集的电力变压器内部气体含量数据为基础,运用改进三比值法、大卫三角形法对电力变压器的运行状态进行评估诊断,分析得出了在该发电厂中运行的变压器容易产生过热故障,并偶尔会出现低能放电现象。接着,为了打破只有设备本体参数变化的局限性,引入了变压器运行时所处的环境温度、湿度以及发电机组的日发电量三个参数,在参考变压器本身内部相关气体含量的基础之上,运用BP神经网络对电力变压器的运行状态进行评估诊断,得出了引入的三个新参数对变压器的运行有一定的影响,并且预测值与实际输出结果相比,其准确率达到了94.67%。最后,为了弥补BP神经网络收敛性差,可能出现局部最优解的情况,运用遗传算法对BP神经网络进行优化,建立了基于GA-BP算法的电力变压器优化评估诊断模型,准确率高达97.33%,在提升了BP神经网络的运算精度的同时还减小了运算时间,增加了在线监测结果的可信性与可比性,可以用于实际生产中作为变压器的绝缘状况的辅助诊断方法。
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