基于油色谱监测数据的变压器动态可靠性分析

被引:43
作者
赵婉芳
王慧芳
邱剑
何奔腾
机构
[1] 浙江大学电气工程学院
关键词
电力变压器; 油中溶解气体分析; 特征气体含量; 产气速率; 设备役龄; 最小二乘支持向量机; 故障率预测;
D O I
暂无
中图分类号
TM41 [电力变压器];
学科分类号
080810 [电力电子与电能变换];
摘要
动态可靠性是电力变压器进行短期风险评估、检修决策等的依据。文中首先分析能反映变压器可靠性的因素,选择油中溶解气体分析(DGA)数据中特征气体含量、气体总量产气速率、设备役龄为关键影响因素。然后采用最小二乘支持向量机作为动态可靠性模型,进行变压器动态故障率预测。最后用算例分析了影响因素和模型的合理性,并与采用马尔可夫状态空间模型计算的故障率结果进行了比较。结果表明,设备役龄是影响变压器内部潜伏性故障率的重要因素,最小二乘支持向量机方法作为变压器动态可靠性模型具有计算速度快、监测信息的识别度高的优点。
引用
收藏
页码:38 / 42+49 +49
页数:6
相关论文
共 9 条
[1]
变压器油色谱分析与故障诊断.[M].操敦奎; 编著.中国电力出版社.2010,
[2]
电气设备状态监测与故障诊断技术.[M].朱德恒等; 编著.中国电力出版社.2008,
[3]
小样本多元数据分析方法及应用.[M].张恒喜等著;.西北工业大学出版社.2002,
[4]
基于T-S模型的电力变压器顶层油温预测研究 [J].
熊浩 ;
陈伟根 ;
杜林 ;
孙才新 ;
廖瑞金 .
中国电机工程学报, 2007, (30) :15-19
[5]
基于DGA的变压器故障诊断多专家融合策略 [J].
梁小冰 ;
王耀龙 ;
黄萍 ;
韩昆仑 .
电力系统自动化, 2005, (18) :80-84
[6]
基于优化最小二乘支持向量机的小样本预测研究 [J].
朱家元 ;
杨云 ;
张恒喜 ;
王卓健 .
航空学报, 2004, (06) :565-568
[7]
Least squares support vector machine classifiers [J].
Suykens, JAK ;
Vandewalle, J .
NEURAL PROCESSING LETTERS, 1999, 9 (03) :293-300
[8]
基于油气分析的油浸式变压器时变停运模型及故障诊断研究 [D]. 
尹玉娟 .
浙江大学,
2012
[9]
变压器内部温度光纤传感监测及绕组热点温度计算改进方法 [D]. 
刘军 .
重庆大学,
2009