基于神经网络的电力变压器状态监测

基于神经网络的电力变压器状态监测陈维荣“，宋永华，孙锦鑫（“西南交通大学电气化与自动化研究所，四川成都“；“布鲁内尔（AB1676832,A3B8）恢复电压法是一种基于总的绝缘系统状态来评估变压器寿命的监测方法，C，也就是广为采用的、熟知的界面极化法（531D272E821F238）。这种方法是利用一个直流电压对绝缘电器（或绝缘系统，如变压器）进行充电，到一个预定的充电时间后将电路短路，进行部分放电。短路时间为充电时间的一半，然后再开路，这里在电极两端会建立起一个恢复电压。该恢复电压的最大值直接正比于绝缘材料的极化能力，而初始斜率则正比于极化的传导率，即材料用的时间越长，退化越严重，则响应的初始斜率就越高。例如，一台绝缘非常干燥的变压器，可能表现出几百或几千秒的时间常数，而绝缘湿度很高的变压器，则可能给出纸中湿度百分比的定量表示，从而指出绝缘纸老化出现的最大运行温度。（G）油中气体分析法油中气体分析法是变压器绝缘监测最常用的方法之一，CHI。由于变压器内部不同的故障会产生不同的气体，如电弧会产生“J气体，而过热的纤维将产生碳氧化物。因此，通过分析油中气体的成分、含量和相对百分比，就可达到对变压器绝缘诊断的目的。几种典型的油中溶解气体，如J、“K、“J、“JC、“J和“J，常被用作分析的特征气体。在检测出各气体成分及含量后，常采用特征气体法和L或罗杰斯比值法来对变压器的内部故障，如局部放电、火花放电、过热等进行判别。然而，这些常规的分析方法，在某种程度上都是依赖于实际经验，同时变压器的容量、绝缘结构、负荷情况、维护水平等因数都会对分析结果产生影响。因此这些常规的方法具有一定的局限性。为此，采用模糊逻辑和神经网络来改善这种分析方法是一个有效的途径。（）局部放电检测法（E2132F7B21,9E）油中气体分析法可以从一个方面反映局部放电，而专门对局部放电进行测量，也是变压器状态监测的一个重要方面，M。局部放电检测法具有一些优点，但在实际应用上也有一定困难，主要是难于区分是内部产生的局部放电还是外部产生的放电。一种常用的局部放电检测是声学局部放电检测法。该方法是将一个高频声学传感器阵列附在变压器油箱的外部。这些传感器对局部放电或电弧放电产生的暂“陈维荣、宋永华、孙锦鑫基于神经网络的电力变压器状态监测增刊态声音信号非常敏感，而对振动和一般噪声不敏感。传感器内的电子器件将接收到的信号进行放大和缓冲，以便有效地去除电气噪声。这种方法采用时间间隔定位法来确定具体的放电位置，这与地震的定位方法一样，只不过扩展到三维空间。由于运行中的变压器故障往往是不连续的，且与运行条件，如负荷、触头位置、温度等相关。因此要求检测系统能够监测、记录和识别故障定位所需的数据和故障出现时的状态。这种声学局部放电检测系统可同时采集“路通道的暂态声音信号。（）振动分析法短路、绝缘老化等都可能造成变压器绕组变形或引线结构的偏移、扰动。这种具有机械缺陷的变压器，可能产生一种具有灾难性后果的内部绝缘失效。振动分析法就是一种广泛用于监测这种变压器故障的有效方法。在正常运行条件下，电力变压器具有一个固有的自然振动水平。由于紧固螺钉变松或出现变化，从而导致振动加剧，绕组绝缘将不可避免地遭到破坏。这种不可逆的损坏将逐渐导致变压器的故障。因此，变压器的振动水平是变压器运行状态好坏的一个重要指标。为了监测变压器的振动水平，常采用声学传感器和加速计来采集变压器的振动信号，然后对振动信号的强度和振动模式进行分析和判别。通过对变压器振动信号的监测和分析，从而达到对变压器状态监测的目的，365ABC2,610D12318B0）也被认为是一种有效的变压器状态检测方法，并且已经是一种用于确定变压器是否能通过短路试验的公认方法。但由于测试头的布置会影响到测试结果，因此这种方法很难获得可重复的结果。此外，绕组间的漏感测试、油的相对湿度测试、绝缘电阻测试1ABCADEAFDG73HI1V131KTH20LL3,403L7L6RBLFCFGEFRFP,00L1V1311/V1318L,1LM,0,1,4V1315/M2,00,LN90,A,0,1KIL41,V131V1311L,1L,0,N0NNL1,4111YYAM1,DG“01RE），男，西南交通大学电气化自动化研究所副所长，教授，博士生导师，主要研究方向为II系统、电力设备的状态监测、小波及其应用等；宋永华（AE），男，英国皇家工程院特聘教授，兼任北京博士杰电力技术