基于油色谱分析的变压器故障在线预测方法

摘要：

电力变压器是电力系统中的关键设备之一,变压器故障可能会造成长时间的供电中断.因此,尽早发现变压器故障具有重要的意义.介绍了能够在线监测变压器油中H2, CO, CH4, C2H4, C2H2, C2H6等6种气体在线监测装置的基本结构.根据油中各溶解气体的在线监测数据,采用灰色预测技术建立了灰色预测模型,并利用BPNN进行变压器的故障预测.该方法能够有效地预测未来时刻变压器油中溶解气体的浓度、诊断变压器在未来时刻的绝缘状况.现场运行结果表明,该方法能够满足工程实际的需要.

关键词：故障预测、在线监测、BP神经网络、油中溶解气体

所属期刊栏目：28

分类号：TM762(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金50425722

在线出版日期：2005-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：34-37