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基于DGA的变压器在线监测与故障诊断方法研究

更新时间：2020-03-23 13:33:33 大小：9M 上传用户：xiaohei1810查看TA发布的资源 标签：dga变压器 下载积分：3分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

随着智能电网的提出，电力变压器向着智能化、特高压和大容量的方向发展，而变压器作为电力系统中最为关键的电力设备，其运行状况对整个电力系统的可靠运行将产生越来越重大的影响，所以及时准确地检测出早期潜伏性的故障，显得尤为重要。

  油中溶解气体分析(DGA)方法是被公认的预防和发现变压器故障最为有效的方法之一。为了实时监测变压器的运行状态，提高变压器故障诊断的准确率，本文在研究了电力变压器现有的监测方法和故障诊断方法的基础上，结合DGA方法，设计了油中溶解气体的在线监测系统。在建立特征气体样本集后，利用深度神经网络中的深度置信网络(DBN)方法，构建了分类深度置信网络(CDBN)诊断模型，进行变压器的在线故障诊断。本文的主要工作如下:

  首先，阐述了本课题的相关研究背景与意义，综述了变压器在线监测和故障诊断技术的研究现状，对目前系统存在的问题进行了分析，并确定出本课题的研究内容。

  其次，着重分析了变压器油中溶解气体和故障类型的关系，在此基础上，确立了以油中溶解气体含量来监测变压器运行状况的技术方案。设计了油中溶解气体的在线监测系统，选用STM32F103T8U6嵌入式单片机为主控制器，采用NB-IoT技术进行远程通信，并对系统所需功能模块进行了电路设计及软件开发。

  最后，在建立好样本集的基础上，构建了基于CDBN的变压器故障诊断网络模型。利用MATLAB平台对所建立的模型进行实验仿真，调整模型参数，确定出该网络的层数、迭代次数等。参数确定后进行系统测试，在样本集数量不是很大的情况下，诊断准确率能达到94％左右，结果表明CDBN诊断模型应用在变压器的故障诊断方案中是有效可行的。

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