基于油中气体分析的多种人工智能技术在变压器故障诊断中的应用.pdf 全文免

  本文关键词：基于油中气体分析的多种人工智能技术在变压器故障诊断中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

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郑州大学硕士学位论文基于油中气体分析的多种人工智能技术在变压器故障诊断中的应用姓名:曹国慧申请学位级别:硕士专业:电力系统及其自动化指导教师:杨宛辉20040501郑州大学工学硕+论文摘要摘要变压器作为电力系统的枢纽设备,其运行可靠性直接关系到电力系统的安全与稳定。变压器由计划检修转变为状态检修是提高其可靠性的重要手段之一。对于电力变压器这个电力系统重要的电气设备的状态维修,是国内外研究的重点,而变压器内部故障的在线诊断是实现其状态检修的前提条件之一。本文针对应用油中溶解气体分析法(DissolvedGasesAnalysis,简称DGA)进行变压器绝缘诊断时所遇到的主要技术难点,提出了提高变压器故障诊断的准确性、可靠性的几种方法。国内外研究电力变压器内部故障诊断方法很多,如神经网络方法、模糊集理论方法、专家系统方法、综合人工智能技术以及变压器故障在线监测技术的应用等。然而要想准确、及时地诊断出变压器内部故障性质和故障部位,必须基于变压器油中溶解气体分析,综合多种人工智能技术、结合电气试验参数,利用在线监测才能诊断实施。当变压器内部局部过热或放电时,产生氢气(H。)、甲烷(CH。)、乙烷(c。H。)、乙烯(C2H4)、乙炔(GIt。)、一氧化碳(cO)、二氧化... 内容来自转载请标明出处.

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