電力變壓器絕緣故障診斷技術(shù)及熱狀態(tài)參量預(yù)測模型研究.pdf

1、變壓器故障智能診斷技術(shù)是正確評估變壓器絕緣狀態(tài)的前提，而對變壓器內(nèi)部熱狀態(tài)的準(zhǔn)確把握很大程度上決定了變壓器的負(fù)載能力和使用壽命，也是變壓器絕緣故障診斷技術(shù)的延伸與擴(kuò)展。只有正確地評估變壓器的絕緣狀態(tài)，跟蹤變壓器的使用壽命，才能根據(jù)變壓器的實(shí)際狀態(tài)來作出正確的檢修決策。論文從電力變壓器故障智能診斷和內(nèi)部熱狀態(tài)預(yù)測出發(fā)，對實(shí)現(xiàn)變壓器狀態(tài)檢修這兩個重要環(huán)節(jié)進(jìn)行了深入研究，主要研究工作如下：
　　 ①針對常見的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行電力

2、變壓器絕緣故障診斷方法，論文著重就其網(wǎng)絡(luò)的選定、學(xué)習(xí)樣本的建立、輸入方式選擇、學(xué)習(xí)過程的收斂性及算法改進(jìn)等問題展開研究，建立了基于帶動量項(xiàng)和變學(xué)習(xí)率的改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電力變壓器故障診斷方法，分析和仿真結(jié)果表明經(jīng)過改進(jìn)的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠較好地實(shí)現(xiàn)油中溶解氣體含量數(shù)據(jù)到故障類型的映射。
　　 ②在推廣的多輸入多輸出的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式上建立電力變壓器絕緣故障診斷模型，對其診斷結(jié)論與差異進(jìn)行詳細(xì)的數(shù)學(xué)機(jī)理分析，結(jié)果表明小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在

3、識別變壓器故障類型時表現(xiàn)出優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度、分類性能和判正準(zhǔn)確率。
　　 ③研究了遺傳算法進(jìn)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于電力變壓器故障診斷，即將遺傳算法與小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩者相互結(jié)合，使小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能更好地映射電力變壓器故障類型與實(shí)際油中溶解氣體參數(shù)之間的非線性關(guān)系，從而對電力變壓器故障進(jìn)行準(zhǔn)確的分類識別。大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明采用遺傳算法進(jìn)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更能深入挖掘變壓器數(shù)據(jù)中有關(guān)故障信息，在故障模式識別中具有最高的辨識度，且對變壓器

4、多故障的識別診斷也有很好的效果。
　　 ④系統(tǒng)地分析變壓器內(nèi)部發(fā)熱過程和溫度分布規(guī)律，研究變壓器穩(wěn)態(tài)溫度計(jì)算模型和暫態(tài)計(jì)算模型?；谧儔浩鲀?nèi)部熱過程和溫度分布，類比傳熱學(xué)理論和基爾霍夫理論的相似性，提出了冷卻方式為強(qiáng)迫油循環(huán)(OF)油浸式電力變壓器的一種等效頂層油溫預(yù)測熱模型，結(jié)果表明提出的熱模型較之IEEE推薦的頂層油溫預(yù)測模型能更準(zhǔn)確預(yù)測油浸式OF變壓器頂層油溫。
　　 ⑤注意變壓器的各種負(fù)載狀況、冷卻方式等具體條件