[發明專利]一種用于變壓器放電性故障診斷的方法

無效

• 申請號: 201310486901.1
• 申請日: 2013-10-17
• 公開（公告）號: CN103576061A
• 公開（公告）日: 2014-02-12
• 發明（設計）人: 潘瑾;劉宏亮;尹毅;朱超杰;范輝;陳志勇;高駿;高樹國;趙軍;劉偉;杜大權
• 申請（專利權）人: 國家電網公司;國網河北省電力公司電力科學研究院;河北省電力建設調整試驗所
• 主分類號: G01R31/12
• 分類號: G01R31/12
• 代理公司: 北京匯澤知識產權代理有限公司 11228
• 代理人: 程殿軍

技術領域

?本發明有關一種用于變壓器放電性故障診斷的方法，具體是一種基于BP神經網絡的變壓器雙參數聯合診斷方法。

背景技術

電力行業是支撐國民經濟和社會發展的基礎性產業和公共事業，所有行業的發展都離不開穩定的電力供應。隨著我國經濟發展的穩步推進，整個社會對電力的依賴程度也越來越高。

電力變壓器作為變電站的核心高壓設備，其運行的可靠性直接關系到電力系統的安全與穩定。據統計，我國110kV及以上電壓等級的大型變壓器事故中，一半是匝間絕緣事故，且都是正常運行過程中損壞的。變壓器的內部絕緣主要是油紙絕緣，在工作電壓下變壓器內油紙絕緣老化并發展到擊穿的主要因素便是局部放電。油紙絕緣中的局放大多是從其中的氣隙、導電懸浮體、導電體本身表面的尖端、不同絕緣介質的表面和油隙等處開始的。局放的發生預示著變壓器絕緣的劣化，如果局放持續發生而不加以處理，其放電強度有時會愈演愈烈，加速變壓器內部絕緣的劣化。變壓器運行時的局部放電在線監測技術則可以有效地發現因長期運行使得絕緣發生老化而產生的局部隱患，可以將故障的發生扼殺在早期的形成階段。

不同于傳統的定期檢修，局部放電和油中溶解氣體兩大類變壓器在線狀態監測技術在實際變壓器上的應用越來越多，國內外相關產品種類繁多且相比其它變壓器參數的檢測技術更為成熟，比如基于脈沖電流法、超聲波法和超高頻法的局部放電在線監測儀器，基于氣相色譜原理和光聲光譜原理的油中溶解氣體在線監測儀器等。這些由國內外各廠商研制的獨立的在線監測設備可以實時監測變壓器的各項參數和運行狀態，但是它們互相之間不能協同合作，且由于這類技術還沒有發展得很成熟，其監測數據還只能提供一些參考的意見，不能讓電網工作人員隨時隨地且非常準確的獲取各電力變壓器的運行狀態及故障參數，電力變壓器的自我診斷與自我故障恢復更無從談起。

發明內容

有鑒于此，本發明的主要目的在于提供一種基于BP神經網絡、并結合變壓器雙參數的用于變壓器放電性故障診斷的方法。

為達到上述目的，本發明提供一種用于變壓器放電性故障診斷的方法，其特征在于，該方法結合了變壓器在線監測所涉及的局部放電和油中溶解氣體兩種參數，利用神經網絡，將上述兩種參數有機結合，通過檢測到的局部放電參數和油中溶解氣體參數，對變壓器內部發生的放電性故障類別進行聯合診斷。

所述神經網絡為一個有30個隱藏節點的BP神經網絡，其輸入向量為10維，輸出向量為4維。

所述局部放電參數是通過對超高頻天線傳感器測得的寬帶信號取其150MHz~450MHz、450MHz~750MHz、750MHz~1.05GHz三個頻段的歸一化功率譜含量作為10維輸入特征向量的3個變量。

所述油中溶解氣體參數是通過對變壓器內的油樣用離線色譜法或光聲光譜法進行油中溶解氣體分析，得到H₂、C₂H₂、C₂H₄、C₂H₆、CH₄、CO、CO₂七種氣體組分的濃度，作為10維輸入特征向量的7個變量。

變壓器放電性故障包括有懸浮放電、尖端放電、沿面放電和氣隙放電四種故障類型，該神經網絡的輸出向量為0或1的四位故障編碼，分別對應于上述四種故障類型。

將上述七種氣體的濃度轉化為相對百分含量作為輸入特征向量的7個變量。

將CO₂與H₂的濃度分別作????????????????????????????????????????????????與處理后再計算其相對百分含量。

本發明的方法提高了對于放電性故障診斷的準確性，克服了局部放電信號分析和油中溶解氣體分析在故障診斷中的局限性；在構建人工神經網絡時，只要做一系列典型實驗，即可完成對神經網絡的訓練，實現簡便。

附圖說明

圖1為本發明中的變壓器放電性故障診斷原理框圖；

圖2為本發明中的模擬變壓器立體示意圖；

圖3為本發明中的模擬變壓器內部結構示意圖。

具體實施方式

為便于對本發明的方法及達到的效果有進一步的了解，現結合附圖并舉較佳實施例詳細說明如下。

圖1為本發明中的變壓器放電性故障診斷原理框圖，其中，T為高壓試驗變壓器，R為保護電阻，6為模擬放電源，Ck為無局放耦合電容，Z為檢測阻抗，天線為寬帶超高頻天線。