【摘 要】
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变压器在电力系统中的作用可谓是举足轻重,其运行状态与电网的稳定程度密不可分,变压器一旦出现异常或故障情况,都将对电网的供配电造成不利影响。油中溶解气体分析法（Dissolved Gas Analysis,DGA）是一种较为准确的变压器故障诊断方法。本文基于DGA研究变压器故障数据与变压器故障类型之间的关系,采取故障数据处理与诊断模型优化相结合的思路来提升变压器故障诊断的准确率。通过研制变压器故障诊
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变压器在电力系统中的作用可谓是举足轻重,其运行状态与电网的稳定程度密不可分,变压器一旦出现异常或故障情况,都将对电网的供配电造成不利影响。油中溶解气体分析法（Dissolved Gas Analysis,DGA）是一种较为准确的变压器故障诊断方法。本文基于DGA研究变压器故障数据与变压器故障类型之间的关系,采取故障数据处理与诊断模型优化相结合的思路来提升变压器故障诊断的准确率。通过研制变压器故障诊断系统将二者整合,实现在线监测的过程。本文的主要研究内容如下:首先,探讨了变压器油中溶解气体检测技术。系统分析了几种变压器故障的检测方法进而引出本文采用的油中溶解气体分析法;介绍了变压器故障气体的产生原因并针对变压器的故障气体进行讨论;明确了变压器的不同故障类型和变压器发生故障时所产生的不同气体类型,将故障类型与故障气体的关系进行了对应;详细介绍了在线检测相关内容的同时确定油中溶解气体检测流程,并将其引入到在线检测方法当中。其次,构建了邻域粗糙集（Neighborhood Rough Sets,NRS）约简模型。研究变压器故障数据比值与故障之间的关系,采用不同于单一气体形式的比值型数据作为本文故障诊断样本,生成了十七组备选比值数据并利用NRS对其进行约简处理,得出了约简八比值数据;利用基础支持向量机诊断模型对三比值数据、十七比值数据、基础DGA数据和约简八比值数据进行诊断准确率对比实验。经过实验分析,采用NRS对变压器故障比值数据进行约简能够较为有效地剔除变压器故障数据中的冗余信息。再次,提出了基于NRS约简模型的GWO-SVM变压器故障诊断方法。以NRS约简出的八比值数据为诊断样本,利用灰狼算法（Grey Wolf Optimizer,GWO）优化支持向量机（Support Vector Machine,SVM）参数来构建变压器故障诊断模型;并且分别利用基础SVM诊断模型、遗传算法（Genetic Algorithms,GA）优化SVM诊断模型、粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）优化SVM诊断模型和GWO-SVM诊断模型对变压器故障进行诊断来对比验证本文诊断模型的准确率。经过实验分析,本文所建立的GWO-SVM模型有着较高的准确率。最后,研制了基于Lab VIEW的变压器故障诊断系统。该系统中包含用户登录模块、数据输入模块、数据约简模块、故障诊断模块和故障预警模块,通过调用MATLAB脚本将NRS程序与GWO-SVM诊断模型嵌入变压器故障诊断系统并实现了故障诊断的可视化,体现了本文研究内容的整体性。
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