【摘要】：作為電力網(wǎng)絡(luò)中最為關(guān)鍵的高壓電氣設(shè)備,變壓器在電能的傳輸、分配以及轉(zhuǎn)換中擔(dān)負(fù)著核心任務(wù)。因變壓器故障造成的非計劃停電可能導(dǎo)致能量傳輸?shù)闹袛?從而影響整個系統(tǒng)的運行穩(wěn)定性,并帶來巨大經(jīng)濟(jì)損失。因此,隨著狀態(tài)檢修策略在電力系統(tǒng)的不斷推廣運用,進(jìn)行變壓器故障診斷相關(guān)研究,對變壓器內(nèi)部異常狀態(tài)或故障做出準(zhǔn)確判斷,及時制定相應(yīng)的檢修或維修策略,從而盡可能降低因變壓器異常事故對整個系統(tǒng)帶來的損失與危害,對整個系統(tǒng)而言意義重大。本文根據(jù)當(dāng)前變壓器故障診斷方法所具備的問題以及特點,考慮將變壓器在線、離線等數(shù)據(jù)相結(jié)合作為故障特征參量運用于故障診斷中,探索以多維特征量為基礎(chǔ)的故障判定模型。構(gòu)建了基于粗糙集與多類支持向量機(jī)相結(jié)合的故障診斷模型。對變壓器故障因素進(jìn)行細(xì)致分析,考慮將多種故障特征相關(guān)信息進(jìn)行協(xié)同分析及綜合處理,對故障特征參量進(jìn)行初步補充,并給出了該模型故障分類規(guī)則的提取方法及流程。該方法實現(xiàn)了故障信息的綜合利用,并將粗糙集在不完備數(shù)據(jù)與復(fù)雜模式刻畫方面所具備的優(yōu)良表現(xiàn)以及一對一支持向量機(jī)優(yōu)良的分類與泛化性能進(jìn)行有效融合。經(jīng)故障診斷實例驗證該方法能有效提升故障判定效率。構(gòu)建了基于多維特征量相結(jié)合的故障診斷模型。將電氣以及油試驗等特征數(shù)據(jù)作為特征參量應(yīng)用到故障診斷中,解決故障特征參量數(shù)量匱乏、攜帶的故障信息較為有限等問題,并利用特征評估與核主元特征分析方法進(jìn)行特征降維融合,實現(xiàn)故障特征信息之間的互補融合。實例分析證明,該方法不僅能解決與彌補故障特征參量單一等不足,而且具有良好的判定效果。針對多維特征信息的故障診斷模型中單一智能算法故障判斷能力有限的問題,基于信息融合中決策融合的理念,考慮采用D-S證據(jù)理論對其進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)建了基于多維特征量與故障決策相結(jié)合的多層次信息融合的故障類型判定模型,以期能夠同時解決信息單一和方法單一的問題。實例分析證明了該方法的準(zhǔn)確性、可行性,且能進(jìn)一步改進(jìn)與提升故障識別效率。
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2551337