融合在线监测数据的变压器状态评估

发布时间：2018-07-24 16:49

【摘要】：随着技术的发展,变压器状态评估逐步趋向融合动态在线监测和静态预防性试验数据的综合评价。基于在线油色谱监测数据,提出利用小波模极大值识别快速渐变拐点和跃变点的算法,提高了在线监测评价的准确度。在此基础上,考虑在线监测和预防性试验数据的不同时效,在双层结构的变压器综合状态评价模型中,提出采用时间可信度指标修正各子证据体的可信度,实现了静态数据参与状态评估的动态化处理。实例分析结果表明,融合在线监测数据的变压器综合评估模型较传统变压器状态评估更加准确。
[Abstract]:With the development of technology, transformer condition evaluation has gradually converged on dynamic on-line monitoring and comprehensive evaluation of static preventive test data. Based on the on-line oil chromatographic monitoring data, an algorithm for identifying fast gradient inflection points and jump points by wavelet modulus maximum is proposed, which improves the accuracy of on-line monitoring and evaluation. On the basis of this, considering the different aging of on-line monitoring and preventive test data, in the comprehensive state evaluation model of transformer with double-layer structure, the time reliability index is proposed to modify the reliability of each sub-evidence body. The dynamic processing of static data participating in state evaluation is realized. The analysis results show that the comprehensive evaluation model of transformer based on on-line monitoring data is more accurate than that of traditional transformer condition evaluation.
【作者单位】： 南京工程学院电力工程学院;国网响水供电公司;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51607083) 江苏省产学研前瞻性项目(BY2015009-03) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20160778)~~
【分类号】：TM41

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本文编号：2142017