雷电冲击下换流变压器绕组故障模拟与诊断方法

发布时间：2018-03-30 07:22

  本文选题：换流变压器　切入点：缩比模型　出处：《中国电机工程学报》2017年05期

【摘要】：现有的雷电冲击下换流变压器绕组故障诊断方法灵敏度较低,且难以判断故障类型;绕组在雷电冲击下发生故障的试验数据较少,难以深入分析故障特征。针对上述问题,设计并制作了具有典型换流变压器绕组结构、比例约为1/5的缩比模型,并模拟不同故障类型进行试验研究。分析故障情况下的试验数据,利用故障情况与正常情况传递函数不同频率段的相关系数作为特征参数;提出了基于学习矢量量化(learning vector quantization,LVQ)网络的变压器绕组短路故障诊断方法,利用特征参数对LVQ网络进行训练,并对训练后的网络进行测试。结果表明:通过特定频率段相关系数的对比可以区分不同故障;LVQ网络故障诊断测试准确率达到98%,验证了诊断方法的有效性。
[Abstract]:The existing fault diagnosis methods of converter transformer windings under lightning shock are less sensitive and difficult to judge the fault type, and the test data of winding failure under lightning shock are less, so it is difficult to analyze the fault characteristics in depth. A scale reduction model with typical converter transformer windings with a ratio of about 1 / 5 is designed and fabricated, and different types of faults are simulated for experimental study. The correlation coefficients of different frequency segments of the transfer function between the fault and the normal condition are used as characteristic parameters, and a fault diagnosis method of transformer winding short circuit based on learning learning vector quantization (LVQ) network is presented. The characteristic parameters are used to train the LVQ network. The results show that the accuracy of fault diagnosis of LVQ network can be distinguished from different faults by comparing the correlation coefficients of specific frequency segments, and the accuracy of the fault diagnosis is up to 98, which verifies the effectiveness of the diagnosis method.
【作者单位】： 三峡大学电气与新能源学院;国家电网公司高压电气设备现场试验技术重点实验室(国网湖北省电力公司电力科学研究院);中国电力科学研究院;
【基金】：国家自然科学基金面上项目(51577106) 国家电网公司重大科技项目(52153213020Z)~~
【分类号】：TM407

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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4 文，

本文编号：1684898