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油浸式變壓器在線故障綜合診斷方法,油浸式變壓器在線故障綜合診斷方法：電檢測法、超聲波檢測法、紅外成像檢測法、脈沖電流檢測法、RIV檢測法、光檢測法、微水分析法、超高頻檢測法、化學檢測法（DGA法）。 基于人工智能的油浸式變壓器在線故障診斷系統 ,目前很多人工智能的方法如神經網絡、專家系統、聚類分析、灰色理論、支持向量機、粗糙集等，它們中的一種或幾種集成的方法被應用于電力變壓器絕緣診斷中，并取得了較好的診斷效果。其中將神經網絡與專家系統結合對變壓器進行故障診斷；文獻[4]利用不同算法改進了神經網絡，提高了診斷準確率；將神經網絡與其他智能診斷方法結合，對變壓器故障進行組合診斷。用模糊聚類與其他算法結合，對變壓器故障進行組合診斷，但模糊聚類分析中采用了模糊C均值（Fuzzy C-Means，FCM）算法，其無需任何先驗知識，只考慮故障在特征氣體空間上的聚集效應，自動將故障進行分類。因此存在受樣本的分布和初始參數影響大，容易陷入局部 小的缺點；文獻[7]利用灰色關聯度進行變壓器故障診斷。根據其嚴重程度，熱性故障常被分為輕度過熱（一般低于150℃）、低溫過熱（150～300℃）、中溫過熱（300～700℃）、高溫過熱（一般高于700℃）四種故障情況。電故障通常指變壓器內部在高電場強度的作用下，造成絕緣性能下降或劣化的故障。根據放電的能量密度不同，電故障又分為局部放電、火花放電和高能電弧放電三種故障類型。
變壓器損耗有兩種:一種是銅損,另一種是鐵損。在正常運行狀態下,鐵損幾乎不變,稱不變損耗;銅損則隨負荷電流的平方而變化,又稱可變損耗。而損耗與負荷的關系是,在不變損耗和可變損耗相等的條件下,變壓器的效率 ,變壓器在這樣的負荷下運行 經濟,即在此負荷下,其產生的銅損等于鐵損。變壓器的損耗,按其性質分為有功損耗和無功損耗。從經濟觀點來確定幾臺變壓器并聯投入時,必須考慮到變壓器內的有功損耗和無功損耗,因為供應無功也會引起有功損耗,設備消耗的無功功率是電力系統供給的,無功功率的存在,會使得系統中的電流增大,從而使電力系統的有功損耗增加。計算設備的無功損耗在電力系統中引起有功損耗增加量,因此,引入一個換算系數,即無功經濟當量,也就是電力系統多發送1kVar無功功率時,將在電力系統中增加有功損耗kW數,其符號為kq,單位為kW/kVar,對于變電所,kq=0.02～0.15,把無功損耗折算成有功損耗。
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