论文部分内容阅读
在电力系统中大型电力变压器属于最关键和最重要的设备之一，电网主系统和分系统之间以及主干网架和受端网架之间电压等级的变换均需要变压器来实现。电力变压器结构复杂，故障原因、故障部位、故障机理、故障现象以及故障类型多种多样，因此变压器的故障诊断是对应关系错综复杂的多因素、多评估指标、多类型识别的诊断问题。现阶段，大型油浸变压器的故障诊断一般采用预防性试验来诊断。预防性试验对变压器损伤大，且试验数据采集量少、精度低，更重要的是预防性试验必须在停电时进行，影响正常运行，造成巨大的经济损失。而变压器征兆现象，即变压器部分结构的颜色、运行的声音、油温、油位等，这些通过实际经验获得数据很大程度上可以有效反应变压器的故障状态。因此，本文采用融合故障诊断的方法，综合了变压器的试验数据和征兆现象，利用Dempster—Shafer（简称D-S）证据理论对变压器故障进行诊断。三个应用实例的计算结果表明，基于D-S证据理论融合故障诊断方法有效提高了故障诊断的准确率，相对单一故障诊断方法具有明显的优势。本文主要研究工作如下: ①在了解大型变压器结构、组成、运行的基础上，介绍了变压器故障产生原理，归纳了故障产生时的现象以及对应的指标参量。 ②总结现有的故障诊断判据，阐述了油中溶解气体故障诊断现阶段常用的两类数学算法-模糊隶属函数理论、极值理论。针对每种算法，将现场获得实验数据代入进行了初步的模式识别与故障诊断。 ③在单一算法的基础上，引入基于D-S证据理论变压器故障融合方法，该方法综合试验数据和征兆现象两类数据，既保证了完善的数学理论计算，又合理利用了变压器的现场运行经验，采用D-S证据理论建立了变压器故障融合诊断模型。 ④结合重庆市三处变压器故障诊断的案例，本文验证了基于证据理论的变压器故障融合诊断方法的有效性。案例表明，该方法综合利用了变压器运行中故障的特征参量、运行状态信息，实现了对变压器故障的有效识别和判断，为变压器的故障诊提供了技术支持。