浅谈电力变压器铁芯多点接地故障的处理

电力变压器是电力系统中的重要设备之一,它是否正常运行直接影响系统的安全运行。变压器铁芯多点接地是一种常见故障,但接地点的查找和处理在实际运行中却十分困难,因此,怎样准确、及时地诊断与处理变压器铁芯多点接地故障,对保证变压器的安全运行具有重要意义。     

变压器铁芯多点接地故障分析及处理对策

电力变压器在正常运行时,铁芯有一点可靠接地。如果铁芯由于某种原因出现另一点接地,会形成闭合回路,在正常接地的引线中出现环流,造成铁芯多点接地故障。一旦发生多点接地后,不但使铁芯局部短路过热,以致烧损,酿成重大故障。本文从铁芯多点接地故障的形成原因进行分析,并提出预防性措施和故障发生后的处理对策。     

浅谈变压器铁芯多点接地故障检测及处理

变压器是电力系统的主要设备,具有变换电压、分配和传输电能等作用.变压器是电力系统稳定运行的保障,变压器铁芯多点接地故障是变压器最为常见的故障,占变压器总事故中的第三位,而大型变压器出现铁芯多点接地故障的台数占总运行台数的3％左右.变压器铁芯多点接地故障轻者会造成铁芯局部过热,严重者会造成铁芯局部烧损.及时发现变压器铁芯多点接地故障,可以准确的检测出变压器铁芯多点接地的故障点并尽快排除变压器铁芯多点接地故障.     

配电变压器铁芯多点接地故障和短路故障浅析

作为抽油机的稳定电源,配电变压器在油田中占有十分重要的地位,它的使用与维护直接影响到原油稳产,必须最大限度地防止变压器故障和事故的发生.该文对油田10 kV配电变压器较常见的铁芯多点接地故障和短路故障进行了分析,并提出了相应建议,以降低故障发生率,为维修工作积累经验.     

变压器铁芯接地故障的诊断及处理

针对变压器常见的故障之一铁芯多点接地,分析了故障产生的原因以及故障特征,介绍了应用气相色谱分析法结合电气实验进行铁芯故障诊断的方法,根据实际情况提出了检测处理的办法,并以一个主变的故障色谱分析结果为例,进行了故障分析。     

浅谈变压器铁芯多点接地故障成因及处理方法

变压器的绕组和铁芯是传递、变换电磁能量的重要部件。保证它们的安全是变压器可靠运行的关键。我国制造的大中型变压器的铁芯都经一只套管引至油箱体外部接地。这是因为电力变压器在正常运行时,绕组周围存在电场,而铁芯和夹件等金属构件处于该电场之中,且场强各异。若铁芯不可靠接地,则产生充放电现象,损坏其固体和油绝缘,如果铁芯两点接地时,则会形成闭合回路,正常接地引线上就会有环流。本文就变压器铁芯多点接地故障分析及处理方法进行讨论。     

对变压器铁芯多点接地故障的分析及处理

详细介绍了变压器常发性故障—铁芯多点接地的几种类型及成因,从而提出变压器铁芯多点接地故障的分析处理程序并列举了两个处理实例进行说明.     

变电站110kV主变压器铁芯多点接地故障分析及处理

本文结合一起变压器铁芯多点接地的处理过程,根据变压器油化试验和变压器高压预防性试验,介绍了一些变压器铁芯接地时的判断和处理方法;通过分析选取一种实用的方法,最终解决了我局的实际问题,保证了正常的供电和设备的稳定运行。     

变压器铁心多点接地故障分析与处理

分析变压器铁心多点接地故障的形成与原因，提出检测故障和处理故障方发。     

变压器铁心多点接地故障的处理与分析

变压器在电力系统中具有非常重要的作用,变压器是否正常运行直接影响到整个电力系统的安全运行.本文结合个人工作经验,将侧重介绍变压器铁心多点接地故障的危害、原因分析、诊断和处理方法,并结合现场实例进行分析.力求实现发现问题、分析问题、解决问题的最终目的,个人观点浅显,望引起相关人士的重视,起到抛砖引玉的作用.     

变压器故障诊断的ANN技术研究

目的解决溶解气体分析法在变压器故障诊断中准确率不高之难题。方法采用人工神经网络方法和基于动量因子技术的改进BP网络训练算法。结果建立了一BP神经网络模型,使网络具有较强的学习能力、泛化能力和适应能力。结论神经网络能较准确的对变压器故障进行诊断,具有一定的应用及推广价值。     

一种新的遗传算法及其在变压器故障诊断中的应用

提出了一种新的遗传算法,其基本思想是:以网络权重和偏差的实数形式作为基因构成染色体向量,采用基因多点交叉和动态变异进行种群最优选择.研究结果表明,这种新的遗传算法是一种随机优化算法,克服了梯度下降法的不足,能够自动调节网络参数、网络的连接权重和偏差.在此基础上设计出一种基于遗传算法和溶解气体分析的变压器故障在线诊断系统.该系统只要将传感器测出的变压器中线圈电流、特征气体的含量作为输入参数,就能对信息进行融合分析,得到输入变量(线圈电流、溶解气体含量)与输出结果(故障类型、程度和部位)的复杂对应关系;能有效地减少输入层神经元的个数,改进网络内部结构,提高神经网络模型的学习效率和诊断的准确率,诊断精度高,漏报少,无误报现象.     

证据理论在变压器故障诊断中的应用

为了提高变压器故障诊断的准确性,引入了一种基于证据理论的诊断方法。根据变压器故障的特征数据,采用2个并行的BP神经网络对变压器进行局部故障诊断,以获得彼此独立的证据,再采用证据理论对各证据进行融合。实验结果表明,该方法可有效地提高诊断的准确率,减少诊断的不确定性。     

电力变压器热故障的在线诊断技术

提出了基于变压器表面的红外热图像对变压器热故障进行在线诊断的方法。利用红外热像仪实时拍摄变压器表面的热图像,建立其温度分布场。根据变压器的表面温度、内部结构参数、物理特性参数和环境温度,建立其传热模型,对变压器内部铁芯故障点温度进行反演计算,通过与离线DGA诊断结果进行比较,证明了该方法的可行性,实现了变压器热故障的非接触、在线诊断。     

虚拟现实变电站主变压器低压侧故障诊断模型研究

传统主变压器低压侧故障诊断模型需要大量故障特征数据;且故障特征数据不相互独立,很难找到最合适的特征实现故障诊断。为此,提出一种新的虚拟现实变电站主变压器低压侧故障诊断模型。介绍了虚拟现实变电站主变压器低压侧典型故障,主要包括漏电故障和短路故障,对这两种故障进行分析,发现出现故障时电压电阻变化特征,为建立故障诊断模型提供依据。依据贝叶斯定理,利用某对象的先验概率,通过贝叶斯公式求出其后验概率,构建单层贝叶斯分类器。在此基础上,利用径向基神经网络将故障类变量看作属性变量的父节点,构建故障特征相互独立的虚拟现实变电站主变压器低压侧故障诊断模型。实验结果表明,构建模型能够准确诊断低压侧故障,具有很高的应用性。     

基于故障树与案例相结合的故障诊断方法

针对惯性导航等航海装备的复杂性,提出了基于故障树和基于案例的故障诊断方法,分析了2种方法各自的优缺点,最后提出将两者相结合的故障诊断方法,充分发挥各自优势,建立案例库,通过学习机对案例进行解释,依据故障树方法建立规则,由推理机调用相关规则进行故障判断．     

数据参数分析在汽车故障诊断中的应用

介绍电控汽车故障诊断的数据参数分析方法,结合实例阐述数据参数分析方法在电控汽车故障诊断中的应用。     

基于LSSVM概率输出与证据理论融合的变压器故障诊断

为了利用相对较少的故障数据样本对变压器主要故障类型进行较准确的判断,基于智能互补和数据融合的思想,提出基于最小二乘支持向量机LSSVM( least square support vector machine)概率输出与证据理论融合的故障诊断方法。该诊断方法具有以下特点：可融合蕴含变压器运行状态的多种特征信息,输出变压器各种故障的概率,为变压器检修提供更多的可用信息;充分发挥了LSSVM在小样本情况下具有较强泛化能力的优势。算例结果表明,该诊断方法的故障诊断准确率达到91.1%,优于传统的IEC三比值法(故障诊断准确率75.6%)及LSSVM分类法(故障诊断准确率82.2%),有效降低了诊断误判的风险。     

基于小波-能量模式的回转支承故障诊断方法研究与应用

回转支承机械结构和工作条件特殊,导致其故障机制复杂,传统的信号分析方法难以对其进行有效的故障诊断.提出了一种基于小波分解与能量谱相结合的回转支承故障诊断方法.利用小波多尺度、多分辨率的特性,对回转支承振动信号进行多尺度分解;根据回转支承低频故障特性,对小波分解后的低频区进行频谱分析,再结合各尺度频带能量谱进行回转支承故障诊断.通过对回转支承加速寿命试验中各阶段数据分析表明,该方法能够有效、准确地诊断出回转支承故障模式,相比单一的小波频谱分析诊断精度更高、可靠性更好,具有一定的工程实用价值.