文档介绍：山东大学
硕士学位论文
油浸式电力变压器故障诊断技术的研究
姓名:王伟
申请学位级别:硕士
专业:高电压与绝缘技术
指导教师:李清泉
20080405
摘要山东大学硕士学位论文电力变压器作为电力系统中最重要的输变电设备之一,准确地掌握其运行状态和故障情况,并及时采取相应的处理措施,对于提高电力系统运行的安全性、可靠性和经济性具有重要的意义。电力变压器的故障诊断实际上是完成一个由故障信息到故障类型的复杂非线性映射,电力变压器故障涉及面较广,具体类型的划分方式较多,如按故障回路划分,按变压器的主体结构划分,按故障性质划分等。电力变压器故障信息的检测手段也多种多样,目前与变压器状态评估有直接关系的试验项目可分为油色谱分析、电气试验、油化试验、局部放电试验、红外测温和绕组变形试验六类,这些检测项目反映不同故障的有效性和灵敏性也不尽相同。而电力变压器复杂的结构和恶劣的运行环境使故障信息具有随机性、模糊性和不确定性。如何在一个科学的划分模式下,合理充分地利用变压器的故障信息,确定变压器故障的真实状态,即准确可靠的诊断技术是实现电力变压器状态检测与维修的关键。,结合人工智能技术对变压器故障进行定性分析入手,选取人工神经网络珹魑4恚紫壤肕纳窬绻ぞ呦涠员溲蛊鞴收险断的模型进行了仿真,对学习样本的选择、输入输出模式的确定、网络参数的选择等问题做了分析与探讨。在此基础上,讨论了变压器故障诊断的概率神经网络P停⒃谙嗤奶跫拢邮樟菜俣群头夯芰α椒矫娑訠和秸叩男阅芙辛硕员取7抡娼峁っ鳎珺蚉都可以较好地实现变压器故障的诊断,相比之下,峁辜虻ァ⒐こ躺弦子谑迪郑鞘迪直压器故障在线监测的有效途径。現于结合了处理不确定信息能力的模糊逻辑,以及具备知识储存能力的神经网络两种技术,在模式识别领域中具有独特的优势。本文选取作为模糊神经网络代表,对其在变压器故障诊断中的应用做了初步的探讨。首先根据输入输出模式确定网络结构,然后在有监督学习和误差最小化的前提下,利用变量梯度法和惴ㄈ范ㄍ绮问=峁っ鳎媚P陀行У馗纳屏松窬络收敛速度慢,易陷入局部最小的缺点,分类效果较好,将其应用于变压器故障本文从油中溶解气体分析模糊神经网络甶猳
山东大学硕士学位论文在上述研究的基础上,本文从信息融合的角度出发,提出了一种基于和证据推理的模块化综合故障诊断模型。该模型分为定性、一级定位和二级定位三个模块,首先利用收敛速度快、不易陷入局部最小的优点对故障进行定性,然后利用证据推理处理不确定性问题的优势,逐步确定故障的具体部位。结果证明,该模型能有效地模拟专业人员的决策思维,提高了故障诊断的可靠性和准确性,为运行人员制定相应的检修策略提供了直观、全面的参考依据。关键词:电力变压器;故障诊断;油中溶解气体分析;人工神经网络:模糊神经网络;证据推理诊断是切实可行的。
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论文作者签名:毕导师签名:乏奎奄塾日竺堑关于学位论文使用授权的声明原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。C苈畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑
涣銄暑锱廿绪论山东大学硕士学位论文引言第中国电网是伴随着电力工业的发展而不断扩展的,目前东北、华北、华东、华中、西北和南方电网均己形成鞲赏埽鞯缍汀⒛媳被ス⑷ü联网的格局正在形成【俊=刂甑祝ü⒌量·⒄挂环矫媸沟缌π枨罂焖僭长,预计在未来的年间,我国新增装机将超过谇咄牛涣硪环矫娑匀绱大容量电力系统的安全运行和供电可靠性提出了更高的要求。作为电力系统最重要的电力设备之一,电力变压器将发电厂发出的电能升压后送到电力网,然后又要将电力网的高电压降压变成符合用户电器设备要求的额定电压。同时,它还负责区域电网的主干网架与受端网架之间的电压等级变化、各区域电网的主系统与分系统间的连接、区域电网到大区电网以及大区电网之间的互联。其运行状态对电力系统运行的可靠性具有决定性的意义。表列出了中国电力科学研究院统计的年全国不同地区耙陨系缌Ρ溲蛊鞯氖图泄缌ひ捣⒄雇臣故损失情况。孙”舱拍拈“¨::柚‘
山东大学硕士学位论文电力变压器故