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Characteristic Analysis of Partial Discharges and Dissolved Gases Generated Cavityin Oil-paper Insulation Under AC-DC Combined Voltages 被引量：2
1
作者 HE Zhiman LI Jian +2 位作者 BAO Lianwei JIANG Tianyan WANG Youyuan 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期2091-2096,共6页
关键词 局部放电 射频信号 放电量 高电压技术
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电力变压器油中溶解气体异常数据识别与含量预测研究 被引量：1
2
作者 杜江 范志远 +2 位作者 范仲华 王庆凯 李佩贤 《电网技术》 北大核心 2025年第2期844-853,I0116,共11页
采用神经网络模型对油中溶解气体含量进行预测是目前评估电力变压器运行状态的重要方法,数据质量是影响神经网络模型预测精度的关键因素,然而,由于变压器复杂的运行环境,使得采集到的气体数据中不可避免地存在多种类型的异常数据,进而... 采用神经网络模型对油中溶解气体含量进行预测是目前评估电力变压器运行状态的重要方法,数据质量是影响神经网络模型预测精度的关键因素,然而,由于变压器复杂的运行环境,使得采集到的气体数据中不可避免地存在多种类型的异常数据,进而造成数据质量下降,严重影响模型的预测精度。此外,神经网络模型的参数是否匹配也是影响其预测性能的重要因素,然而,传统依据人工经验选择参数存在主观性、低效性和不可扩展性等缺点,也在一定程度上影响了模型的预测性能。为解决上述问题,该文通过对最近邻集成隔离法(isolation using nearest neighbor ensemble,iNNE)进行修正,提出了修正最近邻集成隔离法(modified isolation using nearest neighbor ensemble,MiNNE),利用MiNNE综合考虑局部度量与全局度量的特性实现气体异常数据的准确识别,有效提升数据质量。同时,对鹈鹕优化算法进行改进,提出了改进鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA),并利用IPOA对影响神经网络模型预测精度的关键参数进行优化,有效克服了传统依据经验选参而导致模型预测精度低与传统POA易陷入局部最优的问题,提高了模型的预测性能。采用电力变压器实际运行数据对所提模型进行验证,结果表明,相较于其他模型,所提模型在7种特征气体预测中均取得了最佳的预测效果,充分证明了所提模型的优越性。 展开更多
关键词 电力变压器 油中溶解气体 异常数据识别 气体含量预测
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基于策略梯度优化的变压器油中溶解气体预测模型
3
作者 汤健 侯慧娟 +3 位作者 王劭菁 任茂鑫 盛戈皞 江秀臣 《高压电器》 北大核心 2025年第7期91-100,共10页
对变压器油中溶解气体浓度进行预测分析可为其运行状态评估提供重要依据,从而有效掌握设备状态发展趋势,为预警和检修提供参考。鉴于现有算法难以实现长期精确预测,文中首次提出一种基于策略梯度(policy gradient, PG)算法优化的变压器... 对变压器油中溶解气体浓度进行预测分析可为其运行状态评估提供重要依据,从而有效掌握设备状态发展趋势,为预警和检修提供参考。鉴于现有算法难以实现长期精确预测,文中首次提出一种基于策略梯度(policy gradient, PG)算法优化的变压器油中溶解气体体积分数预测模型。首先以门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)为基础,引入编码器—解码器结构搭建Sequence to Sequence(Seq2Seq)网络模型,并且结合注意力机制和Scheduled Sampling算法,提高长时间多步预测的准确性及稳定性。其次运用强化学习中策略梯度算法对网络模型进行超参数调优,并由基线函数和经验池结构改进算法减小策略网络决策方差。算例分析表明,文中方法能够深度提取特征参量时序间关系,准确预测特征气体体积分数发展趋势。相比Seq2Seq模型,平均相对误差和最大相对误差分别降低了23.91%和10.22%;相比LSTM模型,分别降低了61.54%和59.02%。 展开更多
关键词 变压器 油中溶解气体 策略梯度 Seq2Seq 多步预测
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计及时空特性的变压器油中溶解气体预测模型 被引量：1
4
作者 李紫豪 何怡刚 +1 位作者 周亚中 雷蕾潇 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第3期1-12,共12页
针对电力变压器复杂运行环境下油中溶解气体随时间呈现非平稳和非线性特性,仅考虑时间维度关联特征的神经网络预测模型难以满足高准确性、高可靠性需求,且在数据采集过程中不可避免的存在异常值,导致数据质量下降,进而影响预测模型精度... 针对电力变压器复杂运行环境下油中溶解气体随时间呈现非平稳和非线性特性,仅考虑时间维度关联特征的神经网络预测模型难以满足高准确性、高可靠性需求,且在数据采集过程中不可避免的存在异常值,导致数据质量下降,进而影响预测模型精度。因此首先采用基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)对油中溶解气体数据清洗,然后提出自适应非线性权重和莱维飞行策略改进鲸鱼优化算法,提高其局部及全局寻优能力,利用改进的鲸鱼优化算法优化DBSCAN中超参数提高数据清洗效果,最后分析气体成分间复杂关联关系,构建时空耦合卷积神经网络模型挖掘气体的时空特征,实现油中溶解气体时间序列预测。通过某电站变压器油中溶解气体实测数据验证,结果表明数据清洗后预测拟合优度(R^(2))提高0.727,在6种特征气体预测中R2都在0.9以上。相较于其他模型,所提模型在特征气体预测中均取得了最佳的预测结果,充分证明所提模型的有效性。 展开更多
关键词 改进的鲸鱼优化算法 数据清洗 时空耦合卷积神经网络 油中溶解气体预测
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基于OVMD-HWOA-KELM模型的变压器油中溶解气体体积分数预测方法 被引量：5
5
作者 谢明浩 张林鍹 +1 位作者 董小刚 许晋闻 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3793-3804,I0037,I0038,I0039,共15页
针对变压器油中溶解气体序列波动性、随机性较强难以精确预测的问题,提出一种基于最优变分模态分解(optimal variational mode decomposition,OVMD)、混合型鲸鱼优化算法(hybrid whale optimization algorithm,HWOA)和核极限学习机(kern... 针对变压器油中溶解气体序列波动性、随机性较强难以精确预测的问题,提出一种基于最优变分模态分解(optimal variational mode decomposition,OVMD)、混合型鲸鱼优化算法(hybrid whale optimization algorithm,HWOA)和核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的组合预测模型。首先,运用OVMD获取最优分解参数,并将原始序列分解为一系列相对平稳的分量;其次,通过在鲸鱼种群中融入混沌映射、非线性收敛参数、自适应权重因子和改进的算术优化算法提出HWOA算法,并利用测试函数验证HWOA算法的优越性;然后,对各分量分别构建KELM预测模型,使用HWOA优化KELM的关键参数。最后,将各分量的预测结果叠加重构,得到最终预测结果。案例分析表明,所提模型对变压器正常和异常案例预测的决定系数分别可达97.7%和93.46%,相较于现存方法,该模型具有更好的准确性和适应性,可为电力变压器运维管理提供有利技术支撑。 展开更多
关键词 油中溶解气体 最优变分模态分解 融合型鲸鱼优化算法 核极限学习机 变压器状态预测
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极端气象条件下基于深度学习网络特征的变压器故障预测 被引量：4
6
作者 龙玉江 姜超颖 +1 位作者 钟掖 田月炜 《现代电子技术》 北大核心 2024年第4期91-96,共6页
根据极端气象条件下变压器产生故障时的环境参数,结合变压器故障预测中常用的油中溶解气体的含量,提出一种基于深度学习网络的故障预测方法。针对已有的变压器故障诊断方法泛化能力弱、时效性低、精度低等缺点,引入极端气象参数,并通过... 根据极端气象条件下变压器产生故障时的环境参数,结合变压器故障预测中常用的油中溶解气体的含量,提出一种基于深度学习网络的故障预测方法。针对已有的变压器故障诊断方法泛化能力弱、时效性低、精度低等缺点,引入极端气象参数,并通过对多组数据序列进行时因分析,提取数据随着时间的变化关系;其次,设计一种新型的神经网络,将油气参数与极端气象参数的时间特征融合,并通过深度学习网络进行故障分类与预测。仿真实验结果表明,相比于其他传统故障预测方法,所提出的极端气象条件下基于深度学习网络的变压器故障预测方法准确率有显著提高。 展开更多
关键词 输变电变压器 故障预测 深度学习 卷积神经网络 极端气象 故障分类 溶解气体分析
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电力变压器油中溶解气体离群值识别和数据重构 被引量：2
7
作者 江军 张文乾 +2 位作者 李波 李晓涵 范利东 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第17期5521-5533,共13页
高质量传感数据是驱动新型电力系统数字化和智能化发展的基础,而由于传感器性能退化、传输中断或其他干扰因素,数据时常出现错误和异常值,造成数据利用率低等问题。针对在役电力变压器油中溶解气体在线监测数据,该文提出了基于COPOD、... 高质量传感数据是驱动新型电力系统数字化和智能化发展的基础,而由于传感器性能退化、传输中断或其他干扰因素,数据时常出现错误和异常值,造成数据利用率低等问题。针对在役电力变压器油中溶解气体在线监测数据,该文提出了基于COPOD、孤立森林(IForest)与Grubbs的联合方法提升油中溶解气体数据的价值。首先,通过COPOD和IForest筛选出包含离群点的数据集,再采用Grubbs对其进行检验,有效识别离群值。进一步地,采用掩码方式优化训练Transformer神经网络模型,填补空缺值重构油中溶解气体数据序列。在相同气体数据序列上,所提算法正确识别点数、正确识别离群点数和受试者工作特征曲线平均面积相比于传统K-近邻算法分别提升了3.5%、29.4%和5.0%。对于数据填补,对比双向缩放算法,填补后的数据与实际数据的方均根误差均值为7.29μL/L,平均绝对误差均值为2.7μL/L,性能分别提升了9.7%和9.2%,有效地提高了数据的质量和利用率。最后,通过11台500 kV变压器油中溶解气体数据分析,有力支撑了变压器状态评价和设备数字化管理。 展开更多
关键词 电力变压器 油中溶解气体 联合检测方法 离群点检测 数据重构技术
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110 kV变压器高压套管绝缘受潮缺陷分析 被引量：1
8
作者 刘钊 周若琪 +2 位作者 蒲倩 田小龙 刘小琰 《农村电气化》 2024年第3期51-54,共4页
文章介绍了一起通过油中溶解气体分析发现的110 kV变压器高压套管受潮缺陷的案例。根据变压器油化试验、停电高压试验、外观及解体检查情况综合分析判断出缺陷发生的部分及原因。对由于套管顶部注油孔螺栓未安装胶垫,密封不严,导致潮气... 文章介绍了一起通过油中溶解气体分析发现的110 kV变压器高压套管受潮缺陷的案例。根据变压器油化试验、停电高压试验、外观及解体检查情况综合分析判断出缺陷发生的部分及原因。对由于套管顶部注油孔螺栓未安装胶垫,密封不严,导致潮气入侵导致的套管绝缘受潮缺陷,提出检修建议,为此后处理同类缺陷积累宝贵经验。 展开更多
关键词 油中溶解气体 套管 受潮 局部放电
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基于灰关联和模糊支持向量机的变压器油中溶解气体浓度的预测 被引量：28
9
作者 司马莉萍 舒乃秋 +2 位作者 左婧 王波 彭辉 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第19期41-46,共6页
提出一种基于灰关联分析和模糊支持向量机的电力变压器油中溶解气体浓度预测模型。该模型考虑了变压器油温、负荷对油中气体浓度的影响,先利用灰关联度分析各因素间的相关性,提取影响气体浓度的主要因素作为支持向量机回归建模的输入样... 提出一种基于灰关联分析和模糊支持向量机的电力变压器油中溶解气体浓度预测模型。该模型考虑了变压器油温、负荷对油中气体浓度的影响,先利用灰关联度分析各因素间的相关性,提取影响气体浓度的主要因素作为支持向量机回归建模的输入样本属性。再将模糊数学和支持向量机结合起来,引入模糊隶属函数,将样本按照时间由近及远赋予由大到小的权重,反映出近期数据对后续预测结果的影响大于早期数据。该模型提高了预测精度,克服了传统支持向量机和只考虑某种或全部气体预测方法的不足。通过实例分析,验证了模型的有效性和优越性。 展开更多
关键词 变压器 油中溶解气体 灰关联分析 模糊支持向量机 预测
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基于支持向量机及油中溶解气体分析的大型电力变压器故障诊断模型研究 被引量：185
10
作者 董明 孟源源 +1 位作者 徐长响 严璋 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第7期88-92,共5页
提出用支持向量机作为分层决策电力变压器故障诊断模型。首先通过相关统计分析,选择典型油中气体作为支持向量机输入参数,然后在深入发掘油中气体所含故障信息基础上,利用典型故障气体的相对含量在高维空间的分布特性进行变压器故障类... 提出用支持向量机作为分层决策电力变压器故障诊断模型。首先通过相关统计分析,选择典型油中气体作为支持向量机输入参数,然后在深入发掘油中气体所含故障信息基础上,利用典型故障气体的相对含量在高维空间的分布特性进行变压器故障类型诊断。该方法基于小训练样本条件下寻求最优解,具有很好的推广能力及一致性等优点,还适用 于变压器典型故障数据少的特点。文中还给出了两种不同支持向量机核函数分类结果的比较。为了提高故障诊断的正判率,该模型同时在相关性强的特征气体之间,利用K-近邻搜索聚类在最优分类面附近对分类结果进行精确逼近,使分层决策模型可靠性显著改善。计算结果表明,该模型具有很好的分类效果。 展开更多
关键词 大型电力变压器 故障诊断模型 支持向量机 溶解气体分析 绝缘油
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光声光谱技术应用于变压器油中溶解气体分析 被引量：45
11
作者 陈伟根 云玉新 +1 位作者 潘翀 孙才新 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2007年第15期94-98,共5页
变压器油中溶解气体在线监测装置中的色谱柱和气敏传感器存在消耗被测气体和长期稳定性差等不足。光声光谱气体分析技术灵敏度高,不消耗被测气体,克服了传统油中溶解气体在线监测技术的缺点。文中对其在变压器油中溶解气体在线监测中的... 变压器油中溶解气体在线监测装置中的色谱柱和气敏传感器存在消耗被测气体和长期稳定性差等不足。光声光谱气体分析技术灵敏度高,不消耗被测气体,克服了传统油中溶解气体在线监测技术的缺点。文中对其在变压器油中溶解气体在线监测中的应用进行了研究。构建了用于变压器油中溶解气体分析的光声光谱平台,给出具有红外特征吸收峰的CH4,C2H6,C2H4,C2H2,CO和CO2这6种主要故障特征气体的特征频谱,采用加权最小二乘法对2种混合气体中的CH4,C2H6,C2H4,C2H2,CO和CO2进行了定性和定量分析。分析结果与气体各组分体积分数真实值或气相色谱仪测量值的比较表明,光声光谱技术能有效地对变压器油中溶解气体进行分析。 展开更多
关键词 变压器 光声光谱 油中溶解气体 多组分气体分析
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基于突变理论的油浸式变压器过热性故障预测方法 被引量：29
12
作者 全玉生 谌军 +3 位作者 李巍 张学东 彭晓洁 劳国强 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第18期100-106,共7页
变压器过热性故障在变压器故障中出现的几率最高,对其预测方法的研究具有重要的工程实际意义。选取选变压器的温度为状态变量,C2H4/C2H6和CH4/H2为控制变量,建立一个变压器过热故障的尖点突变模型,通过大量的变压器过热故障案例数据对... 变压器过热性故障在变压器故障中出现的几率最高,对其预测方法的研究具有重要的工程实际意义。选取选变压器的温度为状态变量,C2H4/C2H6和CH4/H2为控制变量,建立一个变压器过热故障的尖点突变模型,通过大量的变压器过热故障案例数据对该模型能否区分不同状态的过热故障进行验证。在此基础上,提出一个基于突变理论的油浸式变压器剩余寿命预测方法,该方法能对发生潜伏性过热故障变压器的损坏时间进行预测。最后,采用两个实际案例的数据进行验证,结果证明了所提方法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 突变理论 电力变压器 过热故障 变压器油中溶 解气体 油纸绝缘
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油纸绝缘系统中含高水分绝缘纸板的沿面爬电特性 被引量：11
13
作者 王伟 周冰 +3 位作者 徐剑峰 汪鑫 陈明 李成榕 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1924-1929,共6页
水分是导致沿面爬电的重要原因之一,为研究高水分质量分数绝缘纸板的沿面爬电特性,分析了实际变压器中绝缘纸板可能达到的高水分质量分数值,建立了绝缘纸板沿面爬电特性试验装置,制备了相应高水分质量分数的绝缘纸板,对其沿面爬电过程... 水分是导致沿面爬电的重要原因之一,为研究高水分质量分数绝缘纸板的沿面爬电特性,分析了实际变压器中绝缘纸板可能达到的高水分质量分数值,建立了绝缘纸板沿面爬电特性试验装置,制备了相应高水分质量分数的绝缘纸板,对其沿面爬电过程进行了观测。研究结果表明:油中水分质量分数在30×10-6时,变压器中绝缘纸板的局部水分质量分数有可能达到7%以上,其沿面爬电平均起始场强仅为约0.3 kV/cm,远低于实际变压器中的许用场强;沿面爬电首先在高低压电极处的卡槽连接处起始,放电量可达20000 pC,呈间歇性发展,会在绝缘纸板表面造成碳痕与"白斑"等损伤;沿面爬电的产气率较大,产生气体中H2、C2H2和CO的体积分数较高。 展开更多
关键词 变压器 纸板 水分质量分数 爬电 溶解气体 白斑
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基于贝叶斯网络和DGA的变压器故障诊断 被引量：24
14
作者 王永强 律方成 李和明 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期12-13,36,共3页
用 3步法构造贝叶斯网络 (BN)方法 ,结合油中溶解气体分析 (DGA)的三比值法后 ,引入大型变压器的故障诊断 ,提出了基于BN理论和DGA方法的变压器智能故障诊断模型。 2
关键词 电力变压器 故障诊断 溶解气体分析 DGA 贝叶斯网络
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灰色理论–变分模态分解和NSGA-Ⅱ优化的支持向量机在变压器油中气体预测中的应用 被引量：37
15
作者 肖怀硕 李清泉 +2 位作者 施亚林 张同乔 张纪伟 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期3643-3653,共11页
为了利用有限的历史数据准确地预测未来一段时间变压器油中的气体含量,该文将一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)方法和优化的支持向量机(support vector machine,SVM)引入到预测模型中。首先,采用灰色模型(grey mod... 为了利用有限的历史数据准确地预测未来一段时间变压器油中的气体含量,该文将一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)方法和优化的支持向量机(support vector machine,SVM)引入到预测模型中。首先,采用灰色模型(grey model,GM)对原始序列进行去趋势处理,然后对去趋势的序列进行VMD,得到了一组平稳的模态分量。再通过经改进的非支配排序遗传算法-II优化的SVM对各模态分量分别进行预测,最后重构获得了最终的预测结果。实验结果表明,该方法既在气体预测中具有较高精度,还能够反映气体变化趋势,并为电力系统其他领域的预测模型提供了新思路。 展开更多
关键词 灰色理论 变分模态分解 支持向量机 油中溶解气体 预测
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用于变压器在线监测的傅里叶红外定量分析 被引量：29
16
作者 李红雷 周方洁 +1 位作者 谈克雄 高文胜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2005年第18期62-65,共4页
目前,色谱柱和气敏传感器已广泛应用于变压器油中溶解气体在线监测装置中。但这些装置存在消耗载气、需定期标定的不足。基于傅里叶红外技术的气体分析具有准确度高、免标定、免消耗气体的优点,对其在变压器油中溶解气体在线监测中的应... 目前,色谱柱和气敏传感器已广泛应用于变压器油中溶解气体在线监测装置中。但这些装置存在消耗载气、需定期标定的不足。基于傅里叶红外技术的气体分析具有准确度高、免标定、免消耗气体的优点,对其在变压器油中溶解气体在线监测中的应用进行了研究。设计了“流动气体法”实验装置,针对故障诊断中最重要的C2H2,用傅里叶红外光谱仪采集了吸收谱;对输出特性进行了曲线拟合,并讨论了浓度范围和定量特征的选取对定量准确度的影响;此外,还试验了傅里叶红外光谱的最低检测限。实验及计算结果表明,在低浓度区用峰高度、高浓度区用峰面积作为定量特征,用三次多项式对傅里叶红外光谱的输出特性进行拟合,有利于提高准确度;使用2.4m气体池的最低检测限可以达到0.3μL/L以下,10cm气体池的最低检测限在3μL/L以下。 展开更多
关键词 变压器 在线监测 傅里叶红外光谱 油中溶解气体
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变压器油中溶解气体浓度的区间预测 被引量：17
17
作者 林湘宁 黄京 +4 位作者 熊卫红 翁汉琍 朱黎明 张贞 谢志成 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期73-77,共5页
应用灰色关联度分析方法确定了与待预测状态量关联度较高的因素,并利用熵理论建立了具有客观权重的组合预测模型。预测区间可有效量化由不确定因素引起的油中溶解气体浓度波动,应用比例系数法和粒子群优化算法建立了一定置信水平下油中... 应用灰色关联度分析方法确定了与待预测状态量关联度较高的因素,并利用熵理论建立了具有客观权重的组合预测模型。预测区间可有效量化由不确定因素引起的油中溶解气体浓度波动,应用比例系数法和粒子群优化算法建立了一定置信水平下油中溶解气体浓度的区间预测模型,且不受传统区间预测方法中必须服从正态分布的限制。实例结果验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 变压器 溶解气体 关联度 熵 预测 组合预测 正态分布 预测区间 模型
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基于SVM SMOTE的电力变压器故障样本均衡化方法 被引量：60
18
作者 刘云鹏 和家慧 +3 位作者 许自强 王权 李哲 高树国 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期2522-2529,共8页
在变压器故障诊断领域,数据集不平衡性带来的极端值、噪声等问题严重影响了分类算法的故障识别能力。为此,提出了一种基于支持向量机(supportvectormachine,SVM)合成少数类过采样(syntheticminority over-samplingtechnique,SMOTE)算法... 在变压器故障诊断领域,数据集不平衡性带来的极端值、噪声等问题严重影响了分类算法的故障识别能力。为此,提出了一种基于支持向量机(supportvectormachine,SVM)合成少数类过采样(syntheticminority over-samplingtechnique,SMOTE)算法的电力变压器故障样本均衡化方法,并结合机器学习进行故障诊断,以解决不平衡数据集下变压器故障诊断整体精度低的问题。首先,从原理、特点、应用等方面对传统SMOTE算法和SVM SMOTE算法进行了大量研究和分析;然后,以变压器油中溶解气体为样本集,构建了基于故障样本均衡化的变压器故障诊断模型;最后,对所提方法进行了算例仿真。结果显示:相较于传统变压器故障诊断算法,采用SVMSMOTE算法对故障样本进行均衡化后,各评价指标均有大幅提升,其中整体分类准确度αmacro-F1提升了18.9%。研究结果证明所提方法可以有效解决不平衡数据集下变压器故障样本漏判率高的问题,并在其分类上具有更高的精度。 展开更多
关键词 变压器 SVM SMOTE 样本均衡化 油中气体分析 评价指标 故障诊断
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应用弱化缓冲算子与最小二乘支持向量机的变压器油中溶解气体浓度预测 被引量：26
19
作者 卞建鹏 廖瑞金 杨丽君 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期195-199,共5页
变压器油中溶解气体浓度是评估油浸式变压器绝缘状态的重要依据。变压器油中溶解气体浓度的时间序列数据具有随机振荡性,往往不能准确把握溶解气体浓度的发展趋势,因此应用缓冲算子首先对原始数据进行弱化处理,减少其随机性。现有溶解... 变压器油中溶解气体浓度是评估油浸式变压器绝缘状态的重要依据。变压器油中溶解气体浓度的时间序列数据具有随机振荡性,往往不能准确把握溶解气体浓度的发展趋势,因此应用缓冲算子首先对原始数据进行弱化处理,减少其随机性。现有溶解气体浓度预测模型仅实现了点预测,为此采用最小二乘支持向量机与区间参数估计理论建立了溶解气体浓度的区间预测模型,确定未来溶解气体浓度在一定置信度下的变化区间。算例结果验证了该模型的有效性。 展开更多
关键词 电力变压器 溶解气体 最小二乘支持向量机 弱化缓冲算子 区间预测
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基于贝叶斯网络和油中溶解气体分析的变压器故障诊断方法 被引量：23
20
作者 王永强 律方成 李和明 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期74-77,共4页
电力变压器属电力系统中的重要设备,目前油中溶解气体分析(DGA)的三比值法是对变压器进行故障诊断的最方便、有效的方法之一。本文结合改良的三比值法,将贝叶斯网络方法引入大型变压器的故障诊断,提出了基于贝叶斯网络(BN)理论和变压器... 电力变压器属电力系统中的重要设备,目前油中溶解气体分析(DGA)的三比值法是对变压器进行故障诊断的最方便、有效的方法之一。本文结合改良的三比值法,将贝叶斯网络方法引入大型变压器的故障诊断,提出了基于贝叶斯网络(BN)理论和变压器油中溶解气体分析方法的变压器智能故障诊断方法,并据此建立了变压器故障诊断模型。通过实例判断验证了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 贝叶斯网络 油中溶解气体
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