电力变压器的内部故障进行智能故障诊断

资 源 简 介

电力变压器的内部故障进行智能故障诊断

详 情 说 明

电力变压器作为电网的核心设备，其运行状态直接关系到整个电力系统的稳定性。针对变压器内部故障的智能诊断技术，已成为保障电力安全的重要研究方向。

基于油中溶解气体的故障特征分析 变压器油在高温或放电条件下会分解产生氢气（H₂）、甲烷（CH₄）、乙炔（C₂H₂）等特征气体。不同故障类型（如局部放电、过热、电弧等）会生成特定的气体组合及浓度比例。例如，乙炔通常与电弧故障强相关，而甲烷和乙烯的高浓度可能指向绝缘材料过热。传统方法通过比值法（如三比值法）分析这些气体，但存在边界模糊和误判问题。

BP神经网络在故障诊断中的应用 BP神经网络通过模拟人脑神经元连接机制，能够学习复杂的非线性关系。在变压器诊断中： 输入层：接收油中溶解气体的浓度数据（H₂、CH₄、C₂H₂等）及比值特征。 隐含层：通过反向传播算法调整权重，建立气体特征与故障类型的映射关系。例如，隐含层可能学习到“高乙炔+低甲烷→电弧故障”的规则。 输出层：输出故障概率（如局部放电概率70%、过热概率25%），实现多分类诊断。

智能诊断软件的设计要点 数据管理模块：需支持变压器台账（型号、投运日期）和色谱数据的历史存储，便于趋势分析。 诊断核心模块：BP网络的实现需注意训练样本的覆盖性（涵盖各类故障案例），避免过拟合。可采用交叉验证优化模型。 可视化辅助：动态展示气体浓度随时间变化的曲线图，辅助运维人员直观判断故障发展态势。

技术优势与挑战 智能诊断相比传统方法，能识别复合故障并提高准确率。但需注意： 数据质量依赖色谱监测精度； 神经网络需定期用新故障样本更新模型，以适应设备老化等变化。

未来可结合物联网实时数据与深度学习，进一步提升诊断的时效性和泛化能力。