【摘 要】
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变压器作为电力网络发、输、配各个环节的核心设备，对其状态的准确评估和故障风险的及时预警与电网安全息息相关。为克服传统状态评估方法的不足，本文在溶解气体分析法(Dissolved Gas Analysis,DGA)的基础上增加气象因素构建新的特征量，并基于智能算法极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)构建了基于气象及状态检测数据的变压器故障风险预警模型。 本文首先
【机 构】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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变压器作为电力网络发、输、配各个环节的核心设备，对其状态的准确评估和故障风险的及时预警与电网安全息息相关。为克服传统状态评估方法的不足，本文在溶解气体分析法(Dissolved Gas Analysis,DGA)的基础上增加气象因素构建新的特征量，并基于智能算法极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)构建了基于气象及状态检测数据的变压器故障风险预警模型。
本文首先介绍了故障类型及其发生机理，从理论关系上阐述了各气象及状态检测特征量与变压器故障之间的关系，选择气象因素：湿度、环境温度、降水量、日照辐射、自然风速以及状态检测量：变压器油温、溶解气体、变压器负载率构建了变压器故障诊断及风险预警指标体系。接着在MATLAB仿真平台中，基于ELM算法建立了变压器故障诊断及风险预警模型。最后以实际历史数据作为输入量，代入模型进行仿真分析，对比DGA与本文模型性能差异，并通过对比其他智能算法验证了本文采用ELM算法的准确性。
仿真结果表明，相比传统DGA法，本文方法故障诊断率提升10%，所建模型的诊断及预测效果均高于其他智能算法，最终验证了本文所提方法可以较为有效地对变压器故障风险做出预警。
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