摘要：变压器油中溶解气体体积分数可对变压器潜伏故障诊断提供重要依据,为了更精确的预测变压器油中溶解气体体积分数,提出了CEEMDAN结合BiLSTM网络的组合预测方法,先针对EMD中的模态混叠现象和EEMD重构误差较大的问题,提出了CEEMDAN,将气体序列分解,得到模态分量,并对高频波动分量进行Savitzky-Golay(SG)滤波,消弱高频分量中的极值点和噪声干扰。然后利用BiLSTM网络对各个分量进行预测,进一步提高特征提取的完整性。叠加重构所有分量的预测结果,得到变压器油中溶解气体体积分数预测值。经算例验证,相较其他模型,所提方法精度更高,证实其有效性。

摘要：针对目前变压器油中溶解气体分析装置体积庞大、抗电磁干扰能力弱、油路复杂等问题,将光纤传感和光声光谱技术结合,设计了一种基于光纤光声传感的变压器油中溶解气体分析系统,用于检测油中溶解的微量乙炔气体。通过谱线分析优化激光波长,并设计了恒温激光驱动模块。采用两根单模光纤分别将泵浦激光和探测光传输到光声探头中,气体吸收光能产生的光声信号由法布里-珀罗干涉型悬臂梁探测,并利用设计的光谱测量和信号处理模块进行解调。实验结果表明,设计的光纤光声传感系统可有效探测出变压器油中溶解的乙炔气体的光声信号,检出限达到0.5μL/L。

摘要：变压器油中溶解气体组成及浓度变化可以有效反映变压器的运行状态。若能准确预测其变化趋势,则能为变压器状态检修提供有效依据。为此,提出了一种基于信息熵的油中溶解气体组合预测方法。首先,对单一预测方法的平均预测误差进行扫描,选择在油中气体预测场景下表现优异的径向基函数神经网络算法(RBF)和支持向量机算法(SVM);其次,采用信息熵理论对上述两种预测方法进行赋权,形成一种组合预测方案;最后,采用一系列实例验证了组合预测方法的准确性以及预测结果在实际工程中的有效性。

摘要：基于单一检测手段的变压器故障诊断方法难以对油纸绝缘的同一类型缺陷进行细化识别,无法满足深远海风电快速发展背景下电力系统对设备运行可靠性的要求。因此,本文提出了一种基于局部放电相位(PRPD)图谱和油中溶解气体分析(DGA)信息融合的油纸绝缘缺陷识别方法,设计并制作了6种电极模型,模拟变压器中不同电场不均匀系数的沿面放电典型缺陷,并采集其PRPD及DGA数据;分别采用卷积神经网络(CNN)和反向传播神经网络(BPNN)对6类缺陷的PRPD图谱和DGA特征向量进行模式识别;提出基于D-S证据理论的CNN-BPNN信息融合模型,实现基于PRPD图谱与DGA数据的联合诊断。结果表明:基于D-S证据理论的CNN-BPNN模型可有效纠正单一判据模型的错误输出,并降低分类结果的不确定度,当PRPD图谱输入维度为8×8、16×16、32×32时,融入DGA特征向量的模型识别准确率分别为93.21%、97.53%、99.17%,较PRPD图谱单一判据模型的识别准确率分别提升了4.81%、2.78%、0.84%,该模型可有效融合局部放电的电气物理信息和化学产物信息,既提高了缺陷识别准确率,又增强了输出结果的置信程度,且降低了数据存储要求,可为变压器智能运维提供精确、可靠、轻量的缺陷识别方法。

摘要：拉曼光谱气体检测技术能利用单一波长的激光对气体样品进行无接触、无损耗检测,适用于油浸式变压器油中溶解气体检测。结合拉曼光谱检测机理,分析了拉曼光谱谱线特征,建立了由洛仑兹函数与高斯函数卷积表示的拉曼光谱Voigt线型模型,其表现出较好的拉曼谱峰线型轮廓基本特征。以谱峰高、中心位置、半峰全宽等为代表的拉曼谱峰线型轮廓基本特征是寻峰的主要目标,其根本目的在获取样本定性及定量检测分析依据。故针对拉曼光谱实验数据设计了基于比较法的自动寻峰模型以实现检测目标。对引入到Voigt线型模型中的寻峰模型进行的模拟实验结果表明,模拟中谱峰高、中心位置等数据均与模型输出数据相吻合。依托实验室构建的变压器油中溶解气体拉曼光谱检测平台,分析检测实验数据表明,Voigt线型模型中半峰全宽参数实际取值区间为(8.7,11.5)(cm^(-1)),模型与其存在偏差。修正该参数取值为10.257cm^(-1),并对比研究表明:修正后的Voigt线型模型及寻峰模型具有更好的适应性及实用性。结合实验平台的拉曼光谱气体检测数据的寻峰结果,有效地完成了七种变压器故障特征气体的检测及分析。针对甲烷气体,获得单位气体含量、拉曼特征峰强度与面积三者之间的线性关系,为变压器油中溶解气体拉曼光谱检测定量分析奠定基础。

摘要：介绍了变压器油中溶解气体在线监测装置的原理、安装情况、设备选型和网络设计等,通过实例,说明了其在状态检修中的重要作用。

摘要：变压器绝缘油中溶解气体的成分及浓度分析可对变压器绝缘性能、故障类型预定做出有效判别。该文从传感器技术方面优化设计了绝缘油中溶解气体含量在线监测系统,首次提出传感器采集桥式分压电路,用副传感器补偿传统采集电路所具有的非线性误差,以改善传感器的响应特性,提高了系统的工作性能,已投入现场运行。色谱测试数据分析结果表明,该系统能够很好地反映变压器的绝缘性能状况,实现提前预警,具有工程应用价值。

摘要：油中溶解气体分析技术可有效发现变压器的潜在故障,设计的基于气体光声光谱检测原理的变压器油中溶解气体检测系统,可对溶解于变压器绝缘油中的CO和CO2的体积分数进行检测。系统采用红外光源,窄带滤光片,小体积非共振式光声池与驻极体麦克风进行测量,其中斩波器的调制频率为15 Hz,其对CO体积分数测量的极限灵敏度为3×10-6,对CO2的体积分数测量的极限灵敏度为10×10-6。该系统在满足变压器油中溶解气体分析与判断导则的同时,拓展了变压器油中溶解气体的测量手段,对维护变压器安全运行具有积极意义。

摘要：介绍了变压器油中溶解气体在线监测技术的应用与研究现状,分析比较了现有的油中溶解气体在线监测技术。

摘要：为了对变压器的运行状态和潜伏性故障进行有效预测,提出了基于基因表达式程序设计(Gene Expression Programming,GEP)滑动窗口预测模型的变压器油中溶解气体浓度的预测方法。根据变压器油中溶解气体量的变化特点,选择合适的嵌入维度、终结点集、函数集等GEP运行参数后由适应度函数驱动进行遗传操作,演化出各气体的预测模型。结合变压器运行实例,给出了7种主要气体的预测结果以及H2含量的预测公式,并与MGM(1,7)模型进行比较。对比结果表明,该方法能有效地提高预测精度。