电力变压器绝缘监测与局部放电故障诊断

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电力变压器作为电力系统中的重要设备,其安全可靠性关系到整个系统的运行状况。在实际运行过程,电力变压器不可避免地会受到电、机械、热等外界因素的影响,进而造成其绕组绝缘劣化,产生对外放电现象,威胁系统的安全运行。局部放电(partial discharge,PD)作为电力变压器主绝缘体老化的前兆信息和主要诱因,准确检测并提取局部放电信号的特征信息对掌握变压器设备的绝缘劣化程度具有重要意义。
  鉴于此,论文以我国甘肃地区某330kV变电站为研究对象,对变压器主绝缘系统的老化机理、电力变压器绝缘在线监测与局部放电故障诊断进行了研究。
  由于局部放电信号的非线性和时变性,经典信号处理方法提取效果较差,本文在故障信号特征提取中引入了熵的概念,利用故障信号在不同频带的能量和复杂度的差异,将局部放电信号的能量参数和样本熵参数结合,从多维度能量参数和多维度样本熵参数入手,建立了描述局部放电信号特征信息的多维度特征域,有效地去除背景噪声干扰,解决了局部放电信号频带分散,去噪困难等问题。
  结合变压器的实际运行情况,将变压器局部放电现象划分为三大典型的绝缘缺陷,以局部放电信号的多维度特征域为输入参数,基于超球面支持向量机算法,建立了电力变压器局部放电故障诊断模型,并将其应用于实际故障分析,故障识别精度达到95%以上。
  以上研究结果表明,本文所提出的用于描述故障信号特征信息的多维度特征域与基于超球面支持向量机算法的电力变压器局部放电故障诊断模型都具有重要的学术意义和工程应用价值。
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