电力变压器论文范文参考 电力变压器毕业论文范文[精选]有关写作资料

目录

1. 第一篇电力变压器论文范文参考：电力变压器状态评估及故障诊断方法研究
2. 第二篇电力变压器论文样文：电力变压器故障诊断方法研究
3. 第三篇电力变压器论文范文模板：基于可靠性和风险评估的电力变压器状态维修决策方法研究
4. 第四篇电力变压器论文范例：基于振动信号分析方法的电力变压器状态监测与故障诊断研究
5. 第五篇电力变压器论文范文格式：基于油中溶解气体分析的电力变压器故障诊断技术的研究

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第一篇电力变压器论文范文参考：电力变压器状态评估及故障诊断方法研究

电力变压器是电网中能量转换、传输的核心,是电网安全第一道防御系统中的关键枢纽设备.目前,我国已有较多变压器运行年限超过20年,这些运行中的变压器面临着日益严重的如设备故障和绝缘老化问题,发生事故的概率不断增加.变压器一旦发生事故可能会造成设备资产和大停电等巨大损失,甚至会产生严重的社会影响.因此,对电力变压器进行有效的状态评估和深入的故障诊断研究,指导变压器的运行维护和状态检修,预防和降低故障的发生几率,具有重要的理论和实际意义.

论文在搜集整理大量技术标准、规程导则、专家经验以及变压器实际运行状态数据的基础上,深入研究了电力变压器状态评估的指标体系、评估方法和决策准则以及基于支持向量机和智能优化算法的变压器故障诊断技术,对变压器状态评估的集对分析方法和模糊与证据推理融合的绝缘状态评估模型进行了研究,在以油中溶解气体为特征量的变压器故障诊断方法研究上取得了一定进展,论文取得的创新性成果主要有：

在对变压器状态等级划分和指标参数提取的基础上,针对状态信息具有模糊和信息不完全所致的不确定性问题,提出了基于集对分析理论的电力变压器状态评估策略,构建了集对分析算法及实现步骤,用联系度及其数学表达式统一描述系统状态的不确定性问题,并结合信度准则实现了对变压器状态的评估,为电力变压器状态评估提供了一种新的思路.

针对变压器绝缘状态评估中存在影响评估结果因素多、评估因素不相容且影响程度又不尽相同的难题,提出了基于模糊和证据推理融合的变压器绝缘状态合决策模型,构建了模糊隶属度函数来描述评估模型的因素层指标,根据模糊评估结果确定证据推理决策模型的原始基本概率分配,利用证据融合得到了辨识框架中基本概率分配函数,最后基于最大基本概率分配函数决策规则进行评估目标判定.

将多分类最小二乘支持向量机（LS-SVM）应用于电力变压器故障诊断中,通过组合编码构造多个二分类LS-SVM分类器实现多类分类.利用粒子群优化（PSO）算法获得LS-SVM分类模型的最优参数,应用交叉验证（CV）的思想来提高分类算法的整体泛化性能,并采用加州大学欧文分校机器学习数据库的基准数据集进行验证.变压器故障诊断实例分析表明,提出的基于PSO和LS-SVM分类方法对电力变压器进行故障诊断是准确和有效的；与传统的IEC三比值法、反向传播神经网络（BPNN）、径向基神经网络（RBFNN）及标准支持向量机（SVM）的变压器故障诊断方法相比,提出的方法在训练和测试阶段都获得了较高的准确率.

针对经典PSO算法在实际应用中容易陷入局部最优的缺点,提出了带时变加速系数的PSO算法（PSO-TVAC）优化SVM模型.引入动态惯性权重和加速系数,控制了PSO算法的开发（exploitation）和探索（exploration）能力,平衡了PSO的全局搜索和局部搜索性能,实验证明,基于改进PSO算法的故障诊断收敛速度快,计算精度高,诊断效果更好.

研究了基于支持向量机回归（SVR）理论的预测方法,建立了基于PSO-TVAC优化最小二乘支持向量机回归（LS-SVR）和小波最小二乘支持向量机回归（W-LSSVR）的变压器油中溶解气体预测模型,避免了传统SVR方法中回归问题未知变量数目的膨胀,同时简化了支持向量机回归的参数优化.实例研究表明,提出的油中溶解气体预测模型较BPNN、RBFNN、广义回归神经网络（GRNN）及ε-SVR预测方法相比,无论在预测精度和稳定性方面均具有很大的优势.

在研究变压器油中溶解气体预测实质的基础上,为了能够进一步掌握油中溶解气体的发展变化趋势,首次提出了基于模糊信息粒化支持向量机回归的油中气体区间预测方法.建立了模糊信息粒化的时序模型,不丧失时间序列所蕴含的主要信息的基础上简化了时序的表现形式,利用PSO-TVAC优化的支持向量机回归模型来训练粒化集样本,根据获得的信息粒预测区间,得到了油中溶解气体变化趋势的最大值、最小值和平均值水平,与实际信息相吻合.

第二篇电力变压器论文样文：电力变压器故障诊断方法研究

电力变压器是电力系统中重要的电气设备.研究电力变压器故障诊断方法对及早发现变压器潜在故障、提高电力系统的安全性具有重要意义.鉴于变压器故障机理复杂,本文重点借助变压器振动信号、局部放电信号和油中溶解气体含量数据,提取状态特征,并结合机器学习的理论,对变压器故障诊断方法进行了研究.

论文提出了采用局域波进行变压器器身振动信号分析的方法.鉴于变压器器身振动信号能有效反映变压器内部绕组与铁芯的状况,应用局域波方法,通过识别信号中的振动模式,可更好地理解发生故障时振动信号包含的特征,进而可判断变压器是否出现故障.

论文提出了因子分析方法与基因表达式编程算法相结合的变压器故障诊断新方法.首先用因子分析方法对原始DGA数据提取主成分,然后用基因表达式编程算法对变压器油色谱样本进行智能训练,建立变压器故障诊断模型.该方法可有效降低DGA属性维数,克服属性间的相关性,提高诊断正确率.

论文提出了物元理论和云模型相结合的变压器故障诊断方法.该方法采用云模型改造物元的结构,解决了变压器故障诊断中信息的不确性问题,且模型可在无数据样本的情况下建立,可有效解决变压器数据样本、特别是故障样本少的情况下的故障诊断问题.

论文提出了首先利用多种故障诊断模型进行初步诊断,再利用支持向量机进行二次组合诊断的新的变压器组合诊断方法.该方法采用智能互补融合的思想,克服了单一诊断模型在变压器故障诊断中的不足,提高了模型的诊断正确率和适用范围.

论文提出了基于EEMD的对局部放电信号加窗分段去噪的新算法,以有效减少信号数据的EEMD分解所需要的计算量；计算并选取了放电二维谱图的8种特征量,并利用Fisher方法对实验样本集进行了分类.结果表明,使用这些特征量和所提方法能够很好地甄别局部放电类型.

第三篇电力变压器论文范文模板：基于可靠性和风险评估的电力变压器状态维修决策方法研究

电力变压器是电网中能量转换、传输的核心,是电网中最重要和最关键的设备之一.长期以来,变压器的健康水平和绝缘运行状况的判断都是通过停电预防性试验和定期维修来实现的,这种不顾变压器的实际运行状态,“到期必修”的维修方式,容易出现“过修”和“欠修”状态.因此,在电力系统高可靠性和经济性的迫切要求下,状态维修取代定期维修已成为电力变压器维修方式的必然发展趋势.本文在对电力变压器进行故障模式和影响分析的基础上,就变压器的可靠性、故障的发生概率、故障的风险以及状态维修决策方法等关键问题进行了深入的研究:

①电力变压器的故障模式和影响分析.在对电力变压器的结构和功能进行深入细致分析的基础上,综合采用硬件法和功能法对电力变压器进行组成结构划分,然后对各组成部分所有可能的故障模式及影响进行深入分析,避免了完全按照系统结构进行故障模式和影响分析的复杂性,为变压器可靠性和故障风险评估奠定基础.

②基于多特征参量的电力变压器故障发生概率综合评定方法.通过对变压器故障模式及特征参量进行归纳、整理,针对各特征参量的具体特点,提出基于模糊隶属函数和相对劣化度的电力变压器故障发生概率评定方法,针对具有多种特征参量的故障模式,为了充分利用各特征参量的信息,建立了基于改进层次分析法的电力变压器故障发生概率综合评定方法,实现不同评定方法的有机结合,并在一定程度上克服了专家评定方法主观性太强的缺点,使评定结果更符合客观情况.

③基于故障树分析的电力变压器可靠性评估方法.目前变压器的可靠性评估主要根据统计数据来实现,评估结果并不能准确反映单台变压器的可靠性.因此,本文在变压器的故障模式和影响分析基础上,利用故障树分析方法构建完整的电力变压器故障树,结合故障模式的重要度,提出基于故障树分析的电力变压器可靠性评估方法,采用模糊层次分析法确定故障模式的重要度,弥补了故障模式重要度确定过程中主观赋权方法主观性太强的不足.

④基于模糊多属性决策的电力变压器故障风险评估方法.在深入研究多目标决策理论和方法的基础上,建立电力变压器故障风险评估指标体系,运用三角模糊数对评价指标进行模糊化处理,提出基于模糊多属性决策的电力变压器故障风险评估方法,解决了传统评价方法存在人为因素影响、不区分各指标重要程度以及因风险优先级指数相同而无法评价等问题.

⑤基于灰局势决策的状态维修决策和优化方法.在深入研究灰局势决策方法的基础上,结合电力变压器的可靠性和故障风险评估结果,提出基于灰局势决策的变压器状态维修决策方法,克服了仅以变压器运行状态或重要度等单一指标为依据确定维修方案的不足.同时,针对维修方案不能给出最优维修时间的不足,提出了基于蒙特卡罗模拟方法的维修间隔优化方法.

第四篇电力变压器论文范例：基于振动信号分析方法的电力变压器状态监测与故障诊断研究

振动信号分析方法是一种通过测量和分析变压器箱体表面的振动信号来诊断变压器状态的技术,是对传统电参量监测方法的有力补充.本文以振动信号分析方法作为研究手段,以变压器绕组和铁芯作为研究对象,通过理论分析和试验验证相互结合的方式,对绕组和铁芯正常工作和故障运行时的振动特性进行研究.研究的主要内容包括：绕组和铁芯的受力情况,绕组变形和铁芯压紧状况对其振动的影响,如何准确采集变压器箱体表面的振动信号,箱体表面传感器位置的选择,变压器箱体振动与加载电压和负载电流之间的关系,如何建立箱体振动预测模型,振动预测模型的可扩展性问题,箱体振动信号的特征表示和提取问题等.

围绕上述研究内容,本论文开展的主要研究工作和得出的结论如下所述：

介绍了国内外电力变压器监测与诊断方法的研究现状,重点分析了振动分析方法存在的不足：振动信号特征提取方法存在缺陷,振动预测有限元模型难以准确建立.

论文研究了变压器振动的构成和传播途径,建立了绕组振动的等效数学模型,进行了受力分析,得到绕组振动与绕组压紧状况之间的关系,即绕组位移和变形引起其压紧力变小,引起绕组振动增大；研究引起铁芯振动的磁致伸缩现象及其影响因素.

描述了振动在线监测平台的设计,包括振动传感器的选择、安装,硬件的设计,软件的实现,以及在数据采集时需考虑的干扰问题和相应的抗干扰措施等；对试验用单相变压器和三相电力变压器进行了振动测试,结果显示该振动测试平台满足在线监测的要求；针对三相变压器,进行了油箱表面测点选择的试验研究.此外,研究了不同时刻负载电流的变化规律.

论文根据变压器本体振动产生、传递的机理,以加载电压和负载电流为输入变量,结合机械振动理论,建立了变压器箱体振动预测模型；借助非负线性最小二乘法完成对单相变压器箱体振动模型的参数辨识；利用振动模型预测了某负载和加载电压下的箱体振动,与实测信号进行了比较分析；人为设置了绕组变形故障,利用振动模型进行了初步故障诊断,结果验证了模型的有效性.从振动模型的理论分析基础、输入变量的获取等角度,分析了振动预测模型从单相变压器扩展到三相电力变压器的可行性；结合单相变压器和三相变压器结构方面的异同点,对模型扩展需要考虑的问题进行了探讨,包括温度、有载调压分接开关、冷却方式以及模型时效性等.

总结分析了小波包分析(WPT)在铁芯压紧状况检测中的应用情况及存在的不足；重点针对变压器空载条件下箱体振动(铁芯振动)信号的特点,通过仿真信号进行验证、分析希尔伯特黄变换(HHT)在处理箱体振动信号时出现的问题；据此,提出一种基于小波包变换和希尔伯特黄变换的时间-尺度-频率分析方法.通过计算重构信号与原振动信号之间的平均误差和残差百分比选择合适的小波母函数,利用相关度阈值方法筛选与原信号有更强相关性的频带,借助HHT对小波包处理过的信号进行时间-频率域内的特征表示,将结果与相关文献中的方法进行了比较.利用该方法对铁芯压紧松动故障进行分析和诊断,验证了该方法的有效性.

本文得到安徽省自然科学基金资助(No 070414153).

第五篇电力变压器论文范文格式：基于油中溶解气体分析的电力变压器故障诊断技术的研究

本文在深入研究电力变压器油中溶解气体与故障类型之间关系的基础上,从状态评估、故障诊断和故障预测三方面研究基于油中溶解气体分析的电力变压器故障诊断技术.主要研究内容如下:

(1)针对电力变压器状态评估,提出了基于加权灰靶理论的电力变压器状态评估方法.以不同程度故障的均值构造标准模式,并提出了档次分级和具体评分相结合的分级策略,提高了评估方法的稳定性和通用性.

(2)针对电力变压器故障诊断,提出了基于改进的非线性同伦BP算法的电力变压器故障诊断方法.在避免陷入局部极小点的能力大大提高的同时,也提高了故障诊断的准确性和可靠性.

(3)针对电力变压器故障预测,提出了基于改进的灰色预测GM(1,1,ρ)模型的电力变压器故障预测方法.能够有效预测变压器油中溶解气体在未来时刻的浓度,为故障预测提供依据.

(4)构建了电力变压器故障诊断专家系统,并设计了其软件平台.提出了基于综合关联度分析的最佳源范例推理机制,在一定程度上弥补了专家系统浅层推理的不足.

本文提出了对电力变压器进行状态评估、故障诊断和故障预测三位一体的研究理念,为电力变压器的状态维修提供了理论依据,对降低电力变压器的维修费用和提高电力变压器的可靠性具有重要的理论意义和实际应用价值.

本文是一篇电力变压器论文范文,可作为选题参考.

电力变压器引用文献:

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