高压并联电抗器作为电力系统的重要设备之一,其运行可靠性直接影响电力系统的安全运行。油中溶解气体分析(Dissolved Gases Analysis,简称DGA)是目前电力系统中诊断充油电气设备内部绝缘故障的主要方法,将在线监测及智能化故障诊断技术与常规的DGA方法结合,是电气设备状态监测与故障诊断领域国内外研究的重点和难点课题,具有重要的学术意义和工程实用价值。本论文针对葛洲坝水力发电厂500kV电抗器绝缘状态监测与故障诊断技术应用的需要,对常规油中溶解气体分析、在线监测技术和基于贝叶斯网络的故障智能化诊断方法进行了系统研究,主要研究内容有: 1) 分析油中多种溶解气体在线监测及故障诊断技术研究现状及发展趋势,针对葛洲坝电厂实施油中溶解气体在线监测与故障诊断的需要,提出了本文的工作目标和实施方案。 2) 分析了油中溶解气体产生原理,指出变压器内部常见故障与油中溶解气体对应关系;研究了常规比值故障诊断方法,指出影响其准确性的因素。 3) 结合葛洲坝电厂油中溶解气体在线监测装置的应用情况,通过实测数据分析,探讨了其取代常规离线色谱分析的可能性,并指出了在线监测装置在实用性方面需进一步改进之处。 4) 结合葛洲坝电厂9台500kV高压电抗器的故障历史记录,分析了大量油色谱历史数据,并根据分析结果,探讨了常规三比值方法的实用性和有效性,对未来葛洲坝电厂的电抗器安全运行管理提出建议。 5) 研究了贝叶斯网络的基本理论,并结合油中溶解气体分析的特点,研究了用于油中溶解气体分析的基本贝叶斯网络分类器和多树型贝叶斯网络分类器。讨论了两种分类器对大量变压器油色谱数据诊断的效果,并验证了多树型贝叶斯网络分类器用于葛洲坝电厂500kV电抗器的油色谱数据分析的可行性和有效性。