油浸式电力变压器可靠性评估及故障诊断模型研究

发布时间：2017-07-04 08:23

  本文关键词：油浸式电力变压器可靠性评估及故障诊断模型研究

  更多相关文章： 油浸式电力变压器 可靠性评估 故障诊断 热点温度 相关向量机

【摘要】：油浸式电力变压器作为电力系统重要的组成部分,是电能传输与转换的枢纽,其稳定运行关乎电力系统的安全性、可靠性与经济性。因此准确评估其运行可靠性,及时诊断出其内部故障类型,把握故障发展趋势对于电力系统运行具有重大意义。油浸式电力变压器作为多个子系统的复杂集合体,各个子系统对变压器可靠性贡献度是不一样的。绕组油纸绝缘系统作为电力变压器最核心也是最薄弱的部位,一旦发生故障将导致变压器停运,如果处理不及时可能导致变压器寿命终止。因此,准确评估其运行可靠性、快速识别其潜在故障一直是研究的热点。受变压器组成结构的限制,油纸绝缘系统处于变压器内部,除非吊罩解体大修,很难直接对其进行评估,只能依靠变压器在运行过程中表现出的状态信息量,采用间接的方法建模评估。在变压器可靠性评估方面,本文以绕组油纸绝缘系统为评估的立足点,结合评估对象自身的运行状态信息量建立差异化的可靠性评估模型,该模型采用基础老化模型加灰色修正模型架构,其中基础模型选取热点温度(HST)为建模的出发点,结合威布尔分布(Weibull)和阿列纽斯反应定律建立油纸绝缘系统在正常老化状态下的可靠性评估模型。灰色修正模型以等效热点温度为修正的核心点,选取灰色理论对电力变压器的状态信息整合处理,并基于役龄回退理论量化检修对变压器可靠性的影响,充分考虑了可靠性评估中的个体差异性。基础模型加动态修正模型的框架,确保可靠性评估模型能很好地跟踪变压器的实际健康状态,提高评估的准确性。在变压器故障诊断方面,本文以DGA样本数据作为可靠性评估及故障诊断的基础数据。针对三比值法和改良三比值法存在的编码覆盖不全、诊断精度低的缺点,本文提出了基于殖民竞争算法优化相关向量机的故障诊断模型,相对于其他诊断方法而言,达到了提高故障诊断准确性的目的。
【关键词】：油浸式电力变压器 可靠性评估 故障诊断 热点温度 相关向量机
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM411
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 课题研究的背景和意义10-11
• 1.2 课题研究现状11-14
• 1.2.1 油浸式电力变压器可靠性评估研究现状11-12
• 1.2.2 油浸式电力变压器故障诊断方法现状12-14
• 1.3 本文的研究内容及结构14-15
• 第二章 基于灰色修正的电力变压器可靠性评估模型研究15-32
• 2.1 引言15
• 2.2 模型基础理论介绍15-20
• 2.2.1 电力变压器老化进程分析15-16
• 2.2.2 电力变压器老化因素16-18
• 2.2.2.1 热老化16-17
• 2.2.2.2 电老化17
• 2.2.2.3 机械应力老化17-18
• 2.2.3 模型状态指标量的选取18-20
• 2.2.3.1 基础模型指标量的选取18-19
• 2.2.3.2 修正模型指标量的选取19-20
• 2.3 油浸式电力变压器可靠性评估基础模型研究20-24
• 2.3.1 Weibull分布介绍21
• 2.3.2 计算绕组热点温度HST21-23
• 2.3.3 计算变压器故障率23-24
• 2.4 基于灰色理论的修正模型研究24-31
• 2.4.1 油浸式变压器运行状态量的筛选24
• 2.4.2 灰色系统理论介绍24-28
• 2.4.2.1 灰关联分析25-26
• 2.4.2.2 加权灰靶理论原理26-28
• 2.4.3 基于运行状态量的模型第一次修正28-30
• 2.4.4 考虑检修影响的模型第二次修正30-31
• 2.5 本章小结31-32
• 第三章 基于ICA-RVM的变压器故障诊断模型研究32-45
• 3.1 引言32
• 3.2 帝国主义殖民竞争算法理论32-35
• 3.3 相关向量机算法理论35-38
• 3.3.1 基础理论介绍35-38
• 3.3.2 核函数的选择38
• 3.4 MKL-RVM算法介绍及其改进38-42
• 3.4.1 MKL-RVM算法介绍39-41
• 3.4.2 MKL-RVM算法的改进41-42
• 3.5 油浸式电力变压器故障诊断优化算法流程42-43
• 3.5.1 算法的总流程42-43
• 3.5.2 核函数的选择及最优目标函数的确定43
• 3.6 本章小结43-45
• 第四章 实例分析45-57
• 4.1 电力变压器可靠性评估模型算例分析45-51
• 4.2 电力变压器故障诊断模型算例分析51-56
• 4.3 本章小结56-57
• 结论与展望57-59
• 参考文献59-65
• 攻读硕士学位期间发表的论文及成果65-66
• 致谢66-67
• 附件67

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本文编号：517077