本文關(guān)鍵詞： 動(dòng)態(tài)閾值 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 電力變壓器 異常狀態(tài)　出處：《電測(cè)與儀表》2017年21期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為提升電力變壓器狀態(tài)檢修效率和異常狀態(tài)檢測(cè)、預(yù)警能力,考慮變壓器在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、檢修數(shù)據(jù)及設(shè)備本體數(shù)據(jù)間的相關(guān)性,提出了一種基于動(dòng)態(tài)閾值的變壓器異常運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)方法,通過構(gòu)造動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型對(duì)特征參數(shù)基線進(jìn)行刻畫。在此基礎(chǔ)上,采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推算變壓器運(yùn)行狀態(tài),以概率大小判斷變壓器可能狀態(tài),并基于實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)所提方法進(jìn)行了驗(yàn)證分析。計(jì)算結(jié)果表明此方法可對(duì)異常檢測(cè)數(shù)據(jù)有效檢測(cè),能夠?qū)ψ儔浩鳟惓顟B(tài)準(zhǔn)確識(shí)別和預(yù)測(cè)。
[Abstract]:In order to improve the efficiency of power transformer condition maintenance and abnormal condition detection and early warning ability, the correlation among transformer on-line monitoring data, maintenance data and equipment body data is considered. In this paper, a method of transformer abnormal operation state detection based on dynamic threshold is proposed, and the characteristic parameter baseline is described by constructing dynamic prediction model. Bayesian network is used to calculate the operating state of the transformer and the probability is used to judge the possible state of the transformer. The proposed method is verified and analyzed based on the actual operation data. The calculation results show that the method can effectively detect the abnormal detection data and can accurately identify and predict the abnormal state of the transformer.
【作者單位】： 國(guó)網(wǎng)四川省電力公司;西南交通大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(521997140005)
【分類號(hào)】：TM41
【正文快照】： 0引言電力變壓器作為電力系統(tǒng)能量轉(zhuǎn)換和傳輸?shù)年P(guān)鍵設(shè)備,因受電、熱、機(jī)械等多種應(yīng)力,以及水分、氧氣等多種因素共同作用,其主絕緣性能會(huì)逐漸下降并最終失效[1-2]。在長(zhǎng)時(shí)間不間斷和高負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài)下,各種電、熱故障會(huì)隨著設(shè)備服役年限的增長(zhǎng)而逐步增多。在變壓器絕緣狀態(tài)在線

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本文編號(hào)：1455079