【摘要】： 電力企業(yè)為了提高經(jīng)濟(jì)效益和社會效益,要求電氣設(shè)備的檢修體制逐漸由定期維修向狀態(tài)維修轉(zhuǎn)變。變壓器狀態(tài)評估是電力變壓器狀態(tài)維修的前提和基礎(chǔ)工作。變壓器油中溶解氣體分析技術(shù)是發(fā)現(xiàn)變壓器故障的有效手段,本文從變壓器油中溶解氣體分析數(shù)據(jù)出發(fā),選取油中溶解氣體中的H_2、CH_4、C_2H_6、C_2H_4、C_2H_2五種氣體含量作為評價指標(biāo),將變壓器狀態(tài)劃分為優(yōu)秀、良好、一般、注意、故障五種狀態(tài),分別建立了基于多級支持向量機(jī)分類器和貝葉斯分類器的變壓器狀態(tài)評估模型。文中詳細(xì)介紹了多級支持向量機(jī)分類器和貝葉斯分類器在變壓器狀態(tài)評估中的應(yīng)用,給出了具體的評估方法和過程,并結(jié)合現(xiàn)場實際試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行了實例分析。最后結(jié)合實際數(shù)據(jù)對兩種方法進(jìn)行了分析比較。
[Abstract]:In order to improve economic and social benefits, electric power enterprises require the maintenance system of electrical equipment to change from regular maintenance to state maintenance. Transformer condition evaluation is the premise and basic work of power transformer condition maintenance. The technology of dissolved gas analysis in transformer oil is an effective means to find transformer fault. Based on the analysis data of dissolved gas in transformer oil, this paper selects the gas content of H2C2CH4 in the dissolved gas as the evaluation index. The transformer state is divided into five states: excellent, good, general, attention and fault. The transformer state evaluation model based on multistage support vector machine classifier and Bayesian classifier is established respectively. In this paper, the application of multistage support vector machine classifier and Bayesian classifier in transformer condition evaluation is introduced in detail, and the concrete evaluation method and process are given. Finally, the two methods are analyzed and compared with the actual data.
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)（河北）
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號】：TM41

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本文編號：2270362