220kV變壓器油色譜在線監(jiān)測數(shù)據(jù)的準確性分析.pdf

1、變壓器在線監(jiān)測與故障診斷是實現(xiàn)其狀態(tài)檢修的前提和基礎。油中特征氣體的濃度檢測是變壓器的主要試驗項目和診斷依據(jù)之一，但由于模塊內外不可避免的會存在噪聲干擾，以及目前電力局使用的油色譜故障判斷方法過于老舊等原因，油色譜在線監(jiān)測結果在實際工程應用中的準確度和可信度不高。為了建立一種不改變油色譜在線監(jiān)測裝置硬件，而通過數(shù)據(jù)處理手段提升其準確度的方法，本文首先利用小波變換對油色譜進行了濾噪和重疊峰辨析的處理，經過對比結果得出了一組有效的小波濾噪?yún)?/p>

2、數(shù)并利用提升小波提出了一種“對稱分割法”實現(xiàn)了對了重疊峰的辨析；隨后利用BP神經網(wǎng)絡對變壓器的故障進行預測，并以遺傳算法優(yōu)化其模型參數(shù)加快其計算速度，最后通過測試樣本驗證了方法的有效性，具有一定理論意義和實用價值。
　　本文完成的主要工作和取得的主要研究成果如下：
　　1、根據(jù)在線監(jiān)測模塊中的油色譜濃度圖的特點，利用泛化性較強的Tsaill數(shù)學模型模擬了變壓器油的色譜圖并運用小波變換對其進行濾噪處理。通過比較選擇不同小波基、

3、分解層數(shù)、閾值規(guī)則、閾值函數(shù)時的峰面積偏差、峰位偏差以及峰高偏差，得到了比較適合色譜濾噪的小波參數(shù)，達到了不錯的濾噪效果。
　　2、由于系統(tǒng)運行過久器件性能下降以及外部環(huán)境的干擾的影響，色譜峰會出現(xiàn)重疊。通過研究重疊色譜峰的特點，利用Tsaill數(shù)學模型對其建模，根據(jù)提升小波的特性提出了“對稱分割法”對重疊峰進行處理。結果表明，重疊峰經過分離后峰位誤差在規(guī)定的范圍內。并利用220kV安邊變的某一次在線監(jiān)測的問題色譜進行驗證，計算出

4、濃度后發(fā)現(xiàn)與離線測試的特征氣體濃度誤差很小。
　　3、提出了以BP神經網(wǎng)絡算法為核心的變壓器油色譜在線監(jiān)測數(shù)據(jù)處理方法。以三比值法為依據(jù)用氫氣、甲烷、乙烷，乙炔、乙烯的三組比值為輸入量，以變壓器的故障類型為輸出量，通過歷史數(shù)據(jù)進行訓練并形成模型，從而用以預測樣本范圍內變壓器的故障類型以及性質，再與經過試驗確認過后的實際故障類型進行對比，從而判斷該變壓器是否已存在自身絕緣缺陷。
　　4、為提升BP神經網(wǎng)絡的準確性和精度，提出基