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變壓器的常見故障 ,變壓器的結構比較復雜,這種特性導致變壓器故障類型的多樣性,以至于很難以某一判據診斷出具體的故障類型。當變壓器發生故障時,按變壓器本體可分為內部故障和外部故障,即把油箱內發生的各相繞組間的相間短路、繞組的匝間短路、繞組或引線與箱體接地等稱為內部故障;而油箱外部發生的套管閃絡、引出線間的相間短路等故障稱為外部故障;按變壓器結構可分為繞組故障、鐵芯故障、油紙故障、附件故障;從故障發生的部位又可分為鐵芯故障、分接開關故障、套管故障等。對變壓器危害大的故障主要有以下幾種: 繞組故障 ,繞組是變壓器主要部分,繞組故障主要分為:匝間短路、相間短路、繞組斷路,由于繞組各部分絕緣老化以及受潮,導致繞組匝間、相間、高低壓繞組間發生短路、斷路、擊穿或燒毀。產生故障的原因是制造工藝不良,機械強度不能經受短路沖擊,使繞組變形,絕緣損壞;檢修時,局部絕緣受到損害,遺留下缺陷,導致變壓器繞組損壞;長期過載,溫度過高引起絕緣老化;繞組受潮,引起局部過熱, 導致局部放電,造成匝間短路。
研究表明無論在逼近能力、模式識別和學習速度等方面,RBF均優于BP網絡,典型的RBF網絡是由輸入層、隱含層和輸出層組成,如圖所示: 層是輸入層,它由信號源節點組成,第二層是隱藏層,第三層是輸出層,隱藏層的變換函數采用RBF網絡,RBF網絡的輸出為: 基于人工神經網絡的DGA故障診斷 ,利用神經網絡可有效地通過分析變壓器油溶解氣體來診斷電力變壓器的內部故障。變壓器故障按性質可分為熱故障和放電故障,熱故障又可分為低溫過熱(≤300°)故障和高溫過熱(≥700°)故障;電故障可分為高能量放電(電弧放電和比較強烈的火花放電)和低能量放電故障(局部放電和比較微弱的火花放電),統計變壓器油中分解出的H2、C2/H2、CH4和C2H4一共4種特征氣體含量,作為4個輸入神經元的輸入向量。對輸出層采用低溫過熱、高溫過熱、低能量放電、高能量放電作為四個輸出值,輸出值在[0,1]的范圍內變化,表示故障發生的概率,數值越大則表明該類型故障的可能性越大,輸出值 為1,表示屬于此類故障,輸出值 小為0,表示不屬于此類故障。三相變壓器的繞組連接方法,應根據中性點是否引出和中性點的負載要求及與其他變壓器并聯運行等來選擇。常用的繞組連接方法分為星形、三角形及曲折形(Z形)。
變壓器故障診斷的新型模式 ,一般來說,變電站的變壓器的故障診斷與烴類氣體甲烷(CH4)、乙烷(C2H6)、乙烯(C2H4)和氫氣(H2)、一氧化碳(CO)、二氧化碳(CO2)等氣體組成的所謂“特征氣體”的含量和組成息息相關。在電和熱的共同影響下,電力變壓器的有機絕緣材料和絕緣油會逐漸老化和分解,產生特征氣體,因此,想要探討電力變壓器可能存在的潛伏性故障,應先分析特殊氣體的組成成分是什么以及其含量比例。在此理論基礎上,灰云模型和Levenberg-Marquardt算法應運而生,具有創新性和實踐性。灰云模型 ,變電站變壓器故障診斷具有信息的不完全性、模糊性和隨機性的特點,而灰云模型有助于提高變壓器故障診斷的準確率。灰云模型即以電力電壓器故障診斷的標準值為基礎,引入軟化因子將分類界限值進行適度擴展,得到相對應的分類界限區間。其主要結合變壓器故障診斷的實際情況,利用灰云理論將正太云應用到白化權函數中,同時綜合基于正態云的灰數百化模型得出的灰色聚類系數,通過未確知有理數法確定合聚類系數以及各指標的權重值,得到 終的診斷結果。與傳統的變壓器故障診斷系統相比,灰云模型具有同時處理事務的模糊性和隨機性的特點。
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