电力系统中变压器和断路器故障诊断方法研究

发布时间：2020-09-04 18:43

　　随着国民经济的快速发展,各行业对电能需求逐渐增加,电力能源的稳定供应对各行业发展具有重要作用,伴随着“智能电网”、“中国制造2025”等政策的推进,对电力系统的稳定性安全性智能性也提出了新的要求。在电力系统中,电力变压器和高压断路器被广泛使用,是两个重要且故障频发的不可或缺器件,变压器和高压断路器发生故障会造成巨大危害并诱发重大的电力事故,本研究在省自然科学基金重点项目的支持下完成,针对传统的故障诊断手段已经不能满足快速、精准、智能、稳定的要求和现有的故障诊断方法不足,提出融合人工智能方法对变压器和高压断路器的故障诊断方法,具有重要研究价值和实用应用前景。本文分析了电力系统中的变压器和高压断路器的物理构造、工作原理及常见故障,介绍了变压器和高压断路器的常见故障类型和故障表征。提出一种基于粒子群优化的改进K均值聚类算法。所提方法对传统K均值算法的聚类中心初始化方式进行改进,并且改进了距离评价函数,为输入向量各维度添加权重因子构造一种新的距离评价函数;然后直接使用变压器油中气体百分比作为故障诊断数据,避免了比值法在编码过程中造成的信息损失,取得较高精度的诊断效果。本文提出一种多分类相关向量机故障诊断方法。该方法针对高压断路器具有复杂的结构和特殊的工况,故障具有类别较多且不易获取大量故障样本数据的特点,将在小样本数据条件下具有较好的分类效果的相关向量机方法与具有较高精度的“一对一”多分类模型结合,使其既能够进行多故障分类又能具有较高的精度。实验仿真结果表明:本文所提出的基于粒子群优化权重的K均值算法能够在变压器故障诊断领域取得准确的结果;提出的基于多分类相关向量机算法能够在小数据集上具有比BP神经网络算法和支持向量机算法具有更好的分类精度和分类速度,在高压断路器的小故障样本数据集上,具有较高的诊断可信度。
【学位单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TM407;TM561
【部分图文】：

电力系统,实景,断路器,变压器

(c) (d)图 1.1 电力系统中的变压器断路器实景实物图在电力系统中，变压器和断路器是数量众多，是电力系统中不可或缺的重器件，并且是故障发生率较高的电气设备，据统计，国家电网公司每年因变压故障带来的设备损失和维修费用高达上千亿元，由停电引起的间接损失每天超数亿元[9]，由于高压断路器故障引起的非计划性停电事故占据停电事故的百分六十以上[10]，变压器和断路器为电力系统的故障频发且影响较大的器件，一旦

变压器,实物,气体

硕士学位论文n1n2n1n2U1U2图 2.1 变压器原理简图图 2.2 变压器实物图2.2.2 变压器典型故障分析变压器在工作过程中，因为有线圈电阻、铁芯电阻等因素产生的热经有冷却系统得以正常运行。变压器内部的变压器油由各种碳氢化合物组成的混合物，主要有烷炔、环烷炔。芳香炔、烯炔等。变压器在长期运行过程中，在电和热故障情况下，进而产生少量的氢、低分子烃类气体和碳的氧化物，根据《变压器油中溶解气体分析和判断导则》[49]，规定了 9 种气体，包括 CO、CO2、H2、 4、 2 6、 2 2、 2 4、 2、 2，其中， 2和 2为正常状态可能包含的气体，其余为故障下才可能产生的气体，其中， 2 4、 2 6、 2 2、和 4这 4 种气体统称为总烃，简写为 C1+C2。在 101.3kPa，25℃条件下

操作室,断路器,实物,高压断路器

图 2.4 断路器操作室实物图路器动作过程分析器发生故障伴随振动变化、声波变化、温度变化和电流等动信号和声波信号受位置影响较大，温度变化相对故障发圈电流变化较为迅速，且能够精准测量。高压断路器分、合闸线圈电流随时间变化而变化，在此变化中电流信号蕴的故障信号[31][22]。本文通过采取高压断路器线圈电流数据，训练样本和测试样本是采用文[42]中从断路器分、合闸取的机械特征样本。高压断路器分合闸线圈电流信号中包合闸线圈及操动机构等器件的状态信息，发现故障征兆。圈电流信号图[23]。i1i/A

【参考文献】