【摘 要】
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传统的定期检修制度存在着严重的“过修”或“欠修”问题，对变压器实行状态检修不但可提高其可靠性，还可以增加变电站的经济效益。 本文提出了一种预测变压器油状态的变压器
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传统的定期检修制度存在着严重的“过修”或“欠修”问题，对变压器实行状态检修不但可提高其可靠性，还可以增加变电站的经济效益。
本文提出了一种预测变压器油状态的变压器状态检修策略。该策略用BP神经网络综合绝缘油气体含量、局部放电量、微水量来估计变压器油的当前状态，采用时间序列模型进行负荷预测，采用马尔科夫理论来进行未来变压器油劣化状态的预测，最后以检修费用和电量收益损失之和最小为目标函数，来确定变压器状态检修的最佳检修时间。在确定变压器最佳检修时间问题上，提出了宏观和微观相结合的分步策略。在进行变压器寿命评估时，一步转移概率矩阵是重要的一步，本文采用单纯型算法对大量统计样本进行拟合，得出一步转移概率矩阵。
为了考虑电力负荷、环境、气候等因素对变压器油劣化速度的影响，本文提出了采用步伐因子来衡量这些因素对变压器劣化速度的影响。由于这些因素都可以在变压器油的温度上反映出来，故把步伐因子和变压器油温度挂钩，且使它们之间的关系符合阿累尼乌斯定律。这样，通过步伐因子，就可以将许多复杂的因素对变压器油的综合影响折算成变压器油劣化的快慢；另一方面，步伐因子还可以将不同间隔时段的变压器油劣化状态观测值折算成星期观测值，以便统计变压器油劣化的一步转移概率矩阵。
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