基于动态阈值的变压器异常状态检测

发布时间：2018-01-22 15:43

  本文关键词： 动态阈值 贝叶斯网络 电力变压器 异常状态　出处：《电测与仪表》2017年21期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为提升电力变压器状态检修效率和异常状态检测、预警能力,考虑变压器在线监测数据、检修数据及设备本体数据间的相关性,提出了一种基于动态阈值的变压器异常运行状态检测方法,通过构造动态预测模型对特征参数基线进行刻画。在此基础上,采用贝叶斯网络推算变压器运行状态,以概率大小判断变压器可能状态,并基于实际运行数据对所提方法进行了验证分析。计算结果表明此方法可对异常检测数据有效检测,能够对变压器异常状态准确识别和预测。
[Abstract]:In order to improve the efficiency of power transformer condition maintenance and abnormal condition detection and early warning ability, the correlation among transformer on-line monitoring data, maintenance data and equipment body data is considered. In this paper, a method of transformer abnormal operation state detection based on dynamic threshold is proposed, and the characteristic parameter baseline is described by constructing dynamic prediction model. Bayesian network is used to calculate the operating state of the transformer and the probability is used to judge the possible state of the transformer. The proposed method is verified and analyzed based on the actual operation data. The calculation results show that the method can effectively detect the abnormal detection data and can accurately identify and predict the abnormal state of the transformer.
【作者单位】： 国网四川省电力公司;西南交通大学电气工程学院;
【基金】：国家电网公司科技项目(521997140005)
【分类号】：TM41
【正文快照】： 0引言电力变压器作为电力系统能量转换和传输的关键设备,因受电、热、机械等多种应力,以及水分、氧气等多种因素共同作用,其主绝缘性能会逐渐下降并最终失效[1-2]。在长时间不间断和高负荷运行状态下,各种电、热故障会随着设备服役年限的增长而逐步增多。在变压器绝缘状态在线

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本文编号：1455079