基于在线监测的变压器状态综合评估及软件开发

发布时间：2016-11-06 16:10

  本文关键词：人工神经网络和信息融合技术在变压器状态评估中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

《上海交通大学》 2014年

基于在线监测的变压器状态综合评估及软件开发

雷兴列  

【摘要】：大型电力变压器是电力系统中极其重要的设备之一，其运行状态的稳定性及可靠性会对整个电力系统的正常与安全运行造成直接的影响。准确、有效地评估变压器的运行状态可以有效的控制变压器事故，保证电网的安全运行；此外，合理的预测变压器过载能力，不仅可以提高变压器输电能力，，还能控制其过负荷风险，保证电网安全。本文就以上两方面做出了以下工作研究： 在变压器状态评估方面，本文提出利用变压器在线监测系统的实时监测数据，根据信息熵原理获取变压器状态评估因子的权重，避免完全依靠专家评分得出的主观权重中人为因素的影响，使得评估因子的权重更为客观和科学。为了避免造成权重均衡分配，采用变异系数对信息熵权进行科学客观的校正。最后通过模糊理论综合评估模型得出初步评估判据，利用D-S证据理论将多组证据进行融合,通过实例计算以及实际运行记录数据综合分析，验证了该方法的科学性和实用性。 对于变压器负载能力评估及预测研究，根据变压器在线监测实时数据及出厂试验数据核算变压器过负载能力，根据核算结果合理调整变压器负载分配，尽可能的释放变压器输电容量，确保电网稳定运行。 最后，本文开发了基于变压器在线监测的状态综合评估软件系统，该系统通过获取智能服务器组件监测数据，实现对变压运行状态的综合评估以及过载能力评估等功能，为变压器状态检修及提高变压器输电能力提供了有效的手段和依据。

【关键词】：
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM41
【目录】：

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本文编号：166417