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《基于信息融合技術(shù)的變壓器多層次故障診斷-論文.pdf》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第51卷第16期電測與儀表VoI．51No．162014年8月25日ElectriealMeasurement&instrumentationAug．25，2014基于信息融合技術(shù)的變壓器多層次故障診斷水李志斌，李啟本，z(1．上海電力學(xué)院自動化工程學(xué)院，上海200090；2．國網(wǎng)上海市電力公司，上海200122)摘要：鑒于電力變壓器自身結(jié)構(gòu)復(fù)雜，運(yùn)行環(huán)境多變的特性，傳統(tǒng)的單一信息來源確定變壓器故障類型存在較大的局限性。因此將信息融合技術(shù)引入變壓器故障診斷中，將變壓器故障診斷分為兩個融合層次，第一層利用DGA數(shù)據(jù)確定過熱故障和放電故障，第二層利用電氣數(shù)據(jù)確定具
2、體故障位置或原因，兩個融合層次所用智能算法均為改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。最后通過實(shí)例分析，證明該方法的有效性。關(guān)鍵詞：電力變壓器；DGA；故障診斷；信息融合技術(shù)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中圖分類號：TM76文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B文章編號：1001—1390(2014)16—0037—04Multi-LevelFaultDiagnosisofPowerTransformersBasedonInformationFusionTechnologyLIZhi-bin．LIQi—ben。(1．AutomationEngineeringCollege，ShanghaiUniversityofEl
3、ectricPower，Shanghai200090，China．2．StateGridShanghaiMunicipalElectricPowerCompany，Shanghai200122，China)Abstract：Duetothecomplexstructureandchangeableoperatingenvironmentofpowertransformers，traditionalfaultdiagnosisforthetransformersbasedonsingleinformationsourcehassignificantlimitat
4、ions．Therefore，theinformationfusiontechnologyisintroducedintothefaultdiagnosisofpowertransformersinthispaper．Themethoddividesthediagnosisprogressintotwofusionlevels．Thefirstlevelusesdissolvedgasanalysis(DGA)datatodeterminethefaultofoverheatordischarge．Thesecondleveluseselectricdatat
5、odeterminetheexactlocationorthecauseofthefault．TheintelligencealgorithmsusedinthetwolevelsarebothimprovedBPneuralnetworkalgorithm．Finally，theeffectivenessofthemethodisvalidatedbytheanalysisresultofpracticalfaultdiagnosisa寰島．Keywords：powertransformer，DGA，faultdiagnosis，informationfus
6、iontechnology，neuralnetwork0引言將來自多傳感器或多源的信息進(jìn)行協(xié)調(diào)優(yōu)化和綜合電力變壓器是電力系統(tǒng)的樞紐設(shè)備，其安全運(yùn)行處理，產(chǎn)生新的有價值的信息，以得出更為準(zhǔn)確、可信直接關(guān)系到整個電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性，因此需的結(jié)論。以往的各種智能算法往往只注重油中溶解故采用適合的技術(shù)對變壓器故障進(jìn)行及時的診斷。國內(nèi)障氣體組分從而判斷故障類型，而忽略了一些因故障外對于電力變壓器的故障診斷技術(shù)大都是通過油中而產(chǎn)生異常波動的電氣量，從而使故障診斷準(zhǔn)確率降溶解氣體分析技術(shù)(DissolvedGasAnalysis，DGA)確低或無法更精確定位故障位置。
7、本文將信息融合技術(shù)定故障類型。但由于變壓器故障類型與故障特征氣體引入變壓器故障診斷中，通過收集變壓器工作時油中之間強(qiáng)烈的非線性特征的原因，人工智能技術(shù)被引入溶解氣體的變化和多種傳感器收集到的電氣信息，利變壓器故障診斷，常見的診斷方法有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1-2]遺用多種智能算法的優(yōu)勢排除冗余信息、交叉信息、互、補(bǔ)信息，從而提高變壓器故障診斷的準(zhǔn)確率并能更好傳算法、支持向量機(jī)H等技術(shù)。的定位故障位置。信息融合這一概念是20世紀(jì)80年代提出的，是1變壓器故障診斷融合層次鑒于變壓器運(yùn)行環(huán)境的復(fù)雜性、故障征兆的繁雜基金項(xiàng)目：“上海市電站自動化技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室”項(xiàng)目(04DZ059
8、01)和故障類型及位置的多樣性，準(zhǔn)確的
