浅谈变压器油色谱在线监测系统

对于油浸式电力设备,尤其是变压器,油中溶解气体进行在线或者离线的气体含量分析技术是一种可靠有效的诊断设备潜伏性故障的检测技术,可以判断设备内部的隐藏缺陷,目前它在变压器的预防性监测中其重要性列于首位。变压器油中溶解气体在线监测装置的出现弥补了常规油色谱分析的不足,实现了在线智能化监测与故障诊断,可以及时掌握变压器的运行状况,发现和跟踪潜伏性故障。本文就变压器油色谱在线监测的应用必要性、意义、理论及实际依据、设计进行简单分析。     

变压器油中溶解气体在线监测

基于变压器在电力系统中的重要性,介绍了一种可分别检测CO和H2等多种气体含量的智能型的在线监测装置,概述了变压器油中溶解气体在线监测的原理及装置要求的研究。     

变压器油色谱在线监测系统的应用和现状

变压器油色谱在线监测系统的应用,能有效地检测出溶解于变压器油中的气体,根据特征气体的组分含量,可以尽早发现变压器的潜伏性故障并可随时监视故障的发展情况。     

基于油色谱分析的变压器故障在线预测方法

电力变压器是电力系统中的关键设备之一,变压器故障可能会造成长时间的供电中断.因此,尽早发现变压器故障具有重要的意义.介绍了能够在线监测变压器油中H2, CO, CH4, C2H4, C2H2, C2H6等6种气体在线监测装置的基本结构.根据油中各溶解气体的在线监测数据,采用灰色预测技术建立了灰色预测模型,并利用BPNN进行变压器的故障预测.该方法能够有效地预测未来时刻变压器油中溶解气体的浓度、诊断变压器在未来时刻的绝缘状况.现场运行结果表明,该方法能够满足工程实际的需要.     

离轴积分腔输出光谱技术在变压器油中甲烷气体检测中的应用

研究变压器油中溶解的甲烷(CH_4)气体的高灵敏光学检测方法。基于离轴积分腔输出光谱技术,利用分布反馈半导体激光器实现了一种CH4的离轴积分腔输出光谱检测装置。该装置对CH_4的检测灵敏度达到4.1u L/L,为变压器油中CH_4的在线监测设计提供了参考。     

在线监测技术应用情况分析

1.前言近几年在线监测技术广泛应用于变电站一次设备,例如超高频测量GIS组合电器的内部局放以及断路器和组合电器中六氟化硫气体湿度的在线测量和安装在主变压器的油中溶解气体在线监测。在大连供电公司应用的在线监测技术应用时间较长效果较好的是安装在主变压器油中溶解气体在线监测。对于目前所采用的离线试验测量,由于它的     

微弱气体光声光谱监测光声信号影响因素分析

气体光声光谱检测技术灵敏度高,不消耗被测气体,能很好地应用于变压器油中溶解微弱气体的在线监测。检测中,微音器输出的光声信号是进行气体浓度分析的唯一特征量。基于光声光谱技术的基本原理,构建了一种便携式、可调谐的光声光谱装置。在分析气体光声信号激发机理的基础上,结合实验深入探讨了影响气体光声信号的多种因素,获得气体光声信号与压力、温度、激光功率、气体浓度、背景气体、斩波频率及谐振频率漂移之间的关系曲线,理论及实验结果为进一步完善油中气体光声光谱在线监测系统提供了技术参照和支撑。     

基于油中溶解气体的变压器内部故障分析

变压器油中溶解气体分析技术,是用气相色谱分析变压器油样中溶解气体的成分和含量,判定变压器有无内部故障,诊断故障类型,并推定故障点的温度、故障能量等。介绍了变压器故障时产气特征,分析了基于三比值法的变压器故障类型判断方法,并结合三个实际案例分析了此方法的故障诊断效果。     

通过变压器油色谱分析对其故障进行诊断

电力变压器是电力系统中最关键的设备之一,因此,对运行中的变压器等充油设备内部故障进行在线监测极其重要。经长期的实践证明,在所有绝缘监督手段中,油中溶解气体气相色谱分析诊断变压器等充油电气设备故障是最有效最灵敏的方法。通过色谱分析结果中的特征气体,来判断设备内部可能存在的故障类型,结合其它电气试验和设备运行工况进一步确定故障部位、产生的原因,可以使得检修工作有的放矢。     

基于油中溶解气体谱图的变压器故障识别方法

根据油中溶解气体含量对电力变压器进行故障诊断,一个关键环节是如何从故障气体数据中提取有效反映故障特性的特征量。论文提出了基于特征气体谱图形状参数识别变压器故障的方法,以5种油中溶解气体:乙炔、氢气、乙烷、甲烷和乙烯的相对含量构建了故障的特征气体谱图,并将图形偏斜性、突出性等形状参数作为特征量应用于变压器的故障诊断。应用的结果表明,这种方法有效区分变压器的放电性故障、过热性故障以及"氢主导型"故障,且识别效果达到90%以上,明显优于实践中常用的三比值方法。     

电力变压器状态评估的加权灰靶心度分析法

针对电力变压器状态评估采用极大值极性不能正确评估正常运行状态的问题,提出一种采用加权灰靶心度算法根据电力变压器油中溶解气体含量数据以正常运行状态为标准模式的电力变压器状态评估方法。在对电力变压器状态按程度分级统计资料的基础上,提出了5级分级策略;根据电力变压器故障标准谱采用灰贡献度分析法研究确定了电力变压器油中溶解气体的权重;依据电力变压器油中溶解气体之间此消彼长的关系,提出了以正常状态为标准模式的电力变压器状态评估的加权灰靶心度分析方法,克服了采用极大值极性不能评估正常状态的问题。实验表明,该方法更符合电力变压器状态评估的实际情况,是一种科学有效的评估方法。     

变压器油中溶解气体含量检测故障诊断仪的设计

研究了应用变压器油中溶解气体含量检测来诊断变压器故障的方法,针对气体传感器之间存在的"交叉敏感"设计了基于人工神经网络的气体检测系统.神经网络采用使用最为广泛的BP网络.从而能构成对气体的较准确的分析测试.单片机选择Intel 16位的80C196KB,简化了接口电路的设计.设计中采用了油中气体分析法来确定变压器的故障并通过数码管显示出故障类型并由单片机来实现.     

基于油中溶解气体在线监测的变压器故障动态预警方法分析

目前,我国110kV及以上等级的大型电力变压器主要采用油纸绝缘结构,变压器油同时承担着绝缘介质和冷却媒质的作用,是油浸式变压器的重要组成部分.变压器油中包含70％的变压器故障信息,对油中溶解气体进行色谱分析是常用有效的一种变压器故障诊断方法.通过总结利用变压器油中溶解气体进行故障诊断的两大类经典方法,在此基础上分析并提...     

变压器在线监测用的新型油气分离膜

高分子油气分离膜已广泛应用于变压器在线监测仪中,但这些膜的气体渗透率比较低,导致在线监测仪的响应时间和测量准确度不能令人满意。该文运用自由体积理论分析了膜油气分离的机理,研究了一种新型的油气分离膜——M 40。设计了油气分离试验平台。该平台由油箱、温控器、色谱分析仪等组成。在此平台上将M 40与聚四氟乙烯、F 46、GP 100等3种膜做了对比实验。结果表明,M 40膜的渗透率远远超过了其他的膜,可以在12 h内实现H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2、CO、CO2七种变压器故障特征气体的油气分离。M 40膜能够满足变压器油中溶解气体在线监测的需要。     

变压器油中溶解气体变化及原因分析

通过对变压器油中溶解气体的变化分析，实现充油设备的不停电检测和早期故障诊断。     

色谱分析法在变压器故障诊断中的应用

应用变压器油中溶解气体色谱分析,可以准确地判断变压器故障性质和严重程度他是早期发现变压器潜伏性故障的一种有效方法．也是色谱分析法的特点。     

光纤测量技术在变压器状态检测中的应用研究

实现对变压器等电力系统关键设备的状态检修,迫切需要强电场环境下的各种无损在线监测技术。本文重点论述了用于变压器的油温和线圈温度、绕组等振动、油溶解性气体分析、局放检测、输变电系统、高压开关气体压力等参数检测的的全光纤敏感传感器和传感器的应用。     

基于XGBOOST算法的变压器故障诊断

介绍了目前常用的变压器油中溶解气体分析方法的不足之处,针对油色谱在线监测系统产生的大量数据,尝试运用机器学习算法进行变压器故障诊断判别。由于变压器故障诊断中存在的小样本特点,运用一般的机器学习算法泛化能力差,通过运用XGBoost方法来拟合模型,并与几种常见的机器学习算法性能进行了比较,实验结果证明采用XGBoost提取特征的方法加上简单分类器可以达到很好的效果。     

基于油中溶解气体分析的变压器绝缘故障模糊诊断及应用

变压器绝缘故障诊断问题是电力系统维护中的关键问题,常用的故障诊断方法一般是基于油中溶解气体分析法的。重点介绍了基于油中溶解气体分析的一种新方法,即变压器绝缘故障模糊诊断法,在分析一般故障诊断方法优缺点的基础上,根据实例验证了将模糊诊断法应用于电力变压器绝缘故障诊断的可行性。     

基于数据不确定性的变压器故障诊断研究

针对采集的变压器油中溶解气体数据的波动性和不确定性,通过引入蒙特卡洛算法进行数据处理.根据油中溶解气体试验,将处理后的变压器油中溶解气体数据进行两两比值.分别根据变压器运行规程、DGA知识以及模糊c均值聚类法对气体含量和比值进行离散化处理,再进行属性约简,并将约简结果作为神经网络的前置输入,对神经网络训练及故障进行诊断.实验结果表明,该方法可以对变压器故障进行准确判定,具有更好的工程实用性.