通过气相色谱分析变压器的潜伏性故障

利用气相色谱法预测变压器的潜伏性故障是通过定性、定量分析溶于变压器油中的气体来实现的。由于故障气体的组成和含量与故障的类型和故障的严重性有密切关系,所以定期分析溶解于变压器油中的气体就能及早发现变压器内部存在的潜伏性故障,并随时掌握故障的发展程度。通过一些成熟的分析方法,就能够充分掌握变压器的运行状态,提早发现变压器内部故障并给与准确的故障诊断,防止重大事故的发生。     

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...     

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。     

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.     

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。     

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。     

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.     

云广特高压直流换流变压器运行维护特性研究

通过总结±800 k V云广直流换流变压器自2010年4月~2015年8月出现的主要问题,利用油色谱数据分析换流变压器在运行过程中出现的具体问题,研究变压器油中特殊气体与换流变压器故障的对应关系,从而得到该直流换流变压器的故障判定规律。     

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。     

变压器油中溶解气体色谱分析与故障诊断

从变压器油中取出油样,对油中气体进行分离和分析,确定溶解在油中气体组分含量,并将其逐一定性和定量分析,判断可能产生的故障及性质,是早期发现充油电气设备内部存在的潜伏性故障的一种有效、灵敏的方法。     

整流变压器油总烃含量超标原因分析及故障处理

针对电解整流变压器油中总烃含量严重超标问题,根据变压器油色谱分析数据,进行三比值法和特征气体排列图分析变压器内部故障,经过改造处理,消除了部分故障点,降低了油中产气速率,使变压器能安全可靠运行。     

加权模糊聚类及其在电力变压器故障诊断中的应用

理论分析和实践表明,电力变压器绝缘故障与油中特征气体组分含量及特征气体组分比值密切相关.融合上述两类信息,对充油电力变压器DGA数据进行分析,提出针对特征气体组分含量和组分比值的规格化及提升与压缩数据处理方法,使用权值表示各类数据对于故障划分的相对重要程度,完成故障聚类,并设计出一种加权模糊聚类算法,该算法可实现故障聚类,计算故障聚类原型,完成权值的计算和优化.     

利用油中溶解气体分析判断设备故障部位

按照"变压器油中溶解气体分析和判断导则"来判断设备运行状况,可以准确的判断设备是否存在故障。本文对运行中油中溶解气体含量异常时如何进行分析,如何判断设备故障类型、故障大致部位提出综合的处理建议并举例说明。     

变压器故障油色谱分析方法探讨

电力变压器故障检测主要有电气量检测和化学检测方法.化学检测主要是通过变压器油中特征气体的含量、产气速率和三比值法进行分析判断,它对变压器的潜伏性故障及故障发展程度的早期发现具有有效性.实际应用过程中,为了更准确地诊断变压器的内部故障,色谱分析应根据设备历史运行状况、特征气体的含量等采用不同的分析模型确定设备运行是否正常.     

变压器油中溶解气体的分析与故障判断

在日常生产过程中,变压器油和纤维绝缘材料在运行中受到水分、氧气、热量以及铜和铁等材料催化作用的影响而老化和分解,产生的气体大部分溶于油中,但产生气体的速率是相当缓慢的。当变压器内部存在初期故障或形成新的故障条件时,其产气速率和产气量则十分明显,绝大多数的初期缺陷都会出现早期迹象,因此,对变压器产生气体进行适当分析即能检测出故障,对其有针对性地进行维护,从而提高其运转率。     

基于光纤通讯的变压器运行状态远程监测装置设计

本装置采用光谱吸收法,利用光纤传输实现对变压器油中故障气体的远程监测,使变压器的工作状态得到实时监测。     

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FNN及DGA的变压器故障诊断系统研究

本文在探讨研究了变压器故障类型与油中溶解气体的关系，分析了改良三比值法的原理、方法规则和优缺点的基础上，提出了基于FNN（模糊神经网络）及油中气体色谱分析法（DGA）的变压器故障诊断模型，实现了以模糊神经网络为基础的变压器故障诊断系统，实例表明该系统具有较好的诊断结果和工程应用价值。