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电力变压器状态评估方法的研究

发布时间:2018-10-14 11:47
【摘要】: 电力企业为了提高经济效益和社会效益,要求电气设备的检修体制逐渐由定期维修向状态维修转变。变压器状态评估是电力变压器状态维修的前提和基础工作。变压器油中溶解气体分析技术是发现变压器故障的有效手段,本文从变压器油中溶解气体分析数据出发,选取油中溶解气体中的H_2、CH_4、C_2H_6、C_2H_4、C_2H_2五种气体含量作为评价指标,将变压器状态划分为优秀、良好、一般、注意、故障五种状态,分别建立了基于多级支持向量机分类器和贝叶斯分类器的变压器状态评估模型。文中详细介绍了多级支持向量机分类器和贝叶斯分类器在变压器状态评估中的应用,给出了具体的评估方法和过程,并结合现场实际试验数据进行了实例分析。最后结合实际数据对两种方法进行了分析比较。
[Abstract]:In order to improve economic and social benefits, electric power enterprises require the maintenance system of electrical equipment to change from regular maintenance to state maintenance. Transformer condition evaluation is the premise and basic work of power transformer condition maintenance. The technology of dissolved gas analysis in transformer oil is an effective means to find transformer fault. Based on the analysis data of dissolved gas in transformer oil, this paper selects the gas content of H2C2CH4 in the dissolved gas as the evaluation index. The transformer state is divided into five states: excellent, good, general, attention and fault. The transformer state evaluation model based on multistage support vector machine classifier and Bayesian classifier is established respectively. In this paper, the application of multistage support vector machine classifier and Bayesian classifier in transformer condition evaluation is introduced in detail, and the concrete evaluation method and process are given. Finally, the two methods are analyzed and compared with the actual data.
【学位授予单位】:华北电力大学(河北)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TM41

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本文编号:2270362

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