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由于變壓器內部結構的復雜性,故障的形式也是多樣的,要準確地判斷出變壓器的故障性質及故障發生部位非常困難,常用的變壓器故障檢測方法主要包括: 絕緣電阻試驗,絕緣電阻試驗能有效的檢查出變壓器絕緣整體受潮、部件表面受潮、臟污以及貫穿性的集中缺陷。 泄漏電流試驗,泄漏電流試驗測量靈敏度較高,能有效地發現變壓器套管密封不嚴進水、高壓套管裂紋等其它試驗不易發現的缺陷。 介質損失角正切試驗 ,介質損失角正切試驗能發現變壓器絕緣整體老化受潮和油質劣化的情況。由于變壓器絕緣是由絕緣紙、絕緣油和瓷套管等構成的整體,由于表面泄漏電流的影響,測出的介損值無法有效反映絕緣局部受潮。 交流耐壓試驗 ,交流耐壓試驗能發現變壓器主絕緣的局部缺陷,如繞組主絕緣受潮、開裂或繞組松動、以及繞組絕緣上附著有臟物等。
以氣體繼電器中的氣體顏色和故障性質關系來判別故障方法 ,在運用以氣體繼電器中游離氣體為特征量的故障診斷方法,一般的情況下,都是根據繼電器中氣體的顏色與故障的性質的關系來進一步地分析和判斷內部故障的。但是另一方面來說,由于內部故障的初期所分解出的氣體將與油中的溶解氣體相互混合,聚集在氣體繼電器中的氣體成分和故障處的氣體成分并不一致,此時如果單以氣體有無顏色或者可燃與不可燃來判斷變壓器故障的性質并不可靠。所以在這種情況下,我們可以應用平衡診斷來解決潛伏性問題。 氣相色譜試驗與在線監測數據的對比分析 ,現代社會中,利用氣相色譜分析充油設備中的油中所溶解的氣體是監測變壓器等的充油設備過熱和放電等潛伏性危害故障的一種較為行之有效的性試驗方法之一,而且這種方法不需要變壓器停運,只需抽取少量油樣分析就能判斷設備運行中所存在的隱患、潛伏性故障的性質以及嚴重程度等,并且對這種故障進行早期預測,確保電氣設備正常運行,避免發生事故和無計劃停電等。
變壓器是輸變電系統中的主要設備之一,盡管它的效率很高,但由于它的總容量大(一般情況下變壓器的總容量為發電容量的5~7倍),加上在輸配電系統中變換級次多,損耗可占線路總損耗的17%。中小型配電變壓器雖然單臺容量小,但數量多。當今推廣使用低耗能變壓器,改造高耗能變壓器,這是節能挖潛、提高經濟效益的有效途徑。 變壓器的損耗 ,變壓器的基本原理,當變壓器的初級繞組通電后,線圈所產生的磁通在鐵芯流動,因為鐵芯本身也是導體,在垂直于磁力線的平面上就會感應電勢,這個電勢在鐵芯的斷面上形成閉合回路并產生電流,好像p一個旋渦所以稱為“渦流”。這個“渦流”使變壓器的損耗增加,并且使變壓器的鐵芯發熱變壓器的溫升增加。由“渦流”所產生的損耗我們稱為“鐵損”。另外要繞制變壓器需要用大量的銅線,這些銅導線存在著電阻,電流流過時這電阻會消耗一定的功率,這部分損耗往往變成熱量而消耗,我們稱這種損耗為“銅損”。所以變壓器的溫升主要由鐵損和銅損產生的。由于變壓器存在著鐵損與銅損,所以降低變壓器的損耗顯得很有必要。
變壓器內部故障診斷方法很多,如人工神經網絡方法、模糊集理論方法、專家系統方法等。由于人工神經網絡具有并行處理、學習和記憶、非線性映射和自適應能力等特點,為變壓器故障診斷開辟了一條新的途徑。 人工神經網絡與常規的電氣試驗不同,它不包含具體的診斷規則,能夠實現輸入輸出的非線性映射關系,但它并不是依賴于具體模型,其輸入與輸出之間的關聯信息分布地存儲于連接權中,它通過對己知故障樣本的學習,達到對未知故障樣本的診斷。研究 多的神經網絡是前饋型神經網絡(如BP網絡,RBF網絡),由于BP網絡采用按誤差函數梯度下降的方向進行收斂,不可避免會出現收斂速度慢及容易陷入局部 小點的問題。RBF網絡是以函數逼近理論為基礎而構造的一種前向網絡.
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