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基于智能算法的DGA变压器故障诊断研究及决策树验证

2021-03-18张英徐龙舞王明伟刘喆张倩潘云

电力大数据 2021年12期
关键词:故障诊断变压器故障

张英,徐龙舞,*,王明伟,刘喆,张倩,潘云

(1.贵州电网有限责任公司电力科学研究院,贵州 贵阳 550002;2.贵州大学,贵州 贵阳 550025;3.贵州电网有限责任公司凯里供电局,贵州 凯里 556000)

油浸式变压器在电力系统中担任着重要的输配电功能,其安全稳定运行关乎着电力系统的安全稳定。然而,系统中运行的变压器难免存在各种潜伏性故障,主要分为过热故障及放电故障[1-2]。油浸式变压器在过热及放电下,变压器油及变压器内部绝缘物质发生分解,释放出表征设备运行状况的特征气体。针对变压器故障状态不同,其特征气体的产气速率、组分以及含量信息也有区别,研究其气体信息可实现变压器的故障诊断。然而,从大量油中溶解气体组分(DGA)数据分析可知,特征气体信息与变压器故障类型,故障程度间为复杂的关联关系,从而给基于变压器油中溶解气体的变压器故障判断工作带来了困难,本文将对经典方法、智能算法等进行简要分析,从而为DGA数据分析方向提供一些建议。

1 经典分析法

利用变压器油中溶解气体分析变压器故障的工作起始于19世纪60年代,随着大量研究的开展,变压器油中溶解气体分析变压器故障的工作取得了一系列的成效。国际电工委员会在热力动力学基础及大量的实践基础上,相继推荐IEC三比值法和改良三比值法分析充油变压器内部故障;德国发展的四比值法较三比值法而言,加入了C2H6与CH4气体组分的比值,四比值法对过热类的铁芯接地故障判断最有效;……

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