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基于CEEMDAN-SG-BiLSTM的变压器油中溶解气体体积分数预测
Gaoya dianqi, 2023 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 ...
陈铁 +5 more
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基于GWO-LSTM与NKDE的变压器油中溶解气体体积分数点——区间联合预测方法
Gaoya dianqi, 2022 变压器油中溶解气体体积分数是表征变压器健康状态及故障特性的重要参量。因此，准确预测变压器油中溶解气体的体积分数，有助于及时把握变压器的状态演化与故障发展趋势。现有对气体体积分数预测的研究多集中在点预测方面，难以全面反映气体体积分数的不确定性信息。针对此问题，提出了一种基于灰狼优化长短期记忆网络（long short-term memory based on grey wolf optimization,GWO-LSTM）与非参数核密度估计（non-parametric kernel density ...
栗磊 +6 more
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Ni掺杂单层PtSe2检测变压器油中溶解气体CH4和C2H4的DFT研究
Gaoya dianqi, 2023 甲烷(CH4)和乙烯(C2H4)是变压器故障的重要特征气体，其组分可以有效反应变压器的运行状态。为实现特征气体的快速精准检测，文中提出一种新型材料Ni掺杂单层PtSe2(Ni-PtSe2)用于检测变压器油中溶解特征气体CH4和C2H4的检测方法。基于第一性原理密度泛函理论，文中对单层Ni-PtSe2吸附变压器油中溶解特征气体CH4和C2H4进行理论计算，从理论上探讨单层Ni-PtSe2在气体吸附前后的几何结构、单层NiPtSe2电子态密度以及能带结构的变化。计算发现 ...
孙仲明 +4 more
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基于多级特征提取和IHHO-KELM的变压器油中溶解气体体积分数预测
Gaoya dianqi油中溶解气体分析是变压器早期故障诊断的主要方法，准确预测未来特征气体体积分数有助于提前获取变压器的运行状态。为此提出了一种基于多级特征提取和IHHO-KELM的变压器油中溶解气体体积分数预测方法。首先，通过自适应白噪声完全集合经验模态分解将气体体积分数序列分解为多个子序列，利用奇异谱分析对子序列做进一步降噪处理，降低其非平稳性；其次，建立核极限学习机预测模型分别对各子序列进行预测，再将各子序列的预测结果叠加得到油中溶解气体体积分数的最终预测结果，并通过改进哈里斯鹰算法优化其超参数；最后，通过算例验证表明，
傅雨晨 +5 more
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Gaoya dianqi, 2021 变压器油中溶解气体在线监测是对油浸式变压器绝缘状况进行实时监测的有效技术手段。对油中溶解气体在线监测装置进行运行质量评价,对装置选型、供应商评价和保障变压器运行可靠性具有重要意义。现有的变电在线监测装置运行质量评价研究存在数据规模小和评价指标有限等问题。为提高评价水平,文中统计分析了大型数据集中在线监测装置的厂家分布、运行年限分布、数据质量等重要信息,然后建立了油中溶解气体在线监测装置运行质量的模糊层次综合评价模型;最后对数据集进行评价结果分析统计,证明了该评价体系反映各厂家监测装置实际应用情况的准确性。
刘慧鑫 +4 more
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Gaoya dianqi针对非平稳变压器油中溶解气体序列既有长期趋势又有短期细微波动的复杂特性，文中将黄金正弦算法（GSA）优化的麻雀搜索算法（SSA）与变分模态分解（VMD）组合构成GSSA-VMD模型；对原始变压器油中溶解气体序列使用GSSA-VMD分解，最终得到一组平稳的模态分量；其次，为了精准预测变压器气体序列长期趋势和短期波动，文中将时序卷积网络（TCN）与长短期记忆网络（LSTM）组合起来，并与GSSA-VMD组合构成变压器油中溶解气体含量组合预测模型；最后，文中选用变压器油中溶解气体CO2进行实验验证，与VMD ...
代浩 +6 more
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Gaoya dianqi, 2023 油中溶解气体分析是电力变压器常用的状态检测手段，在变压器运行与维护中发挥了显著作用，但因现有油中溶解气体在线监测系统可靠性问题及现场干扰，监测数据中充斥着大量的伪数据及错数据，易引起误判。针对此问题，监测系统常采用基于数据分布统计的阈值法判定数据真伪，因数据分布规律预先难以掌握，造成异常数据检出率普遍低下问题。文中依据油中溶解气体在线监测数据时间序列特点，提出了一种基于凝聚层次聚类的异常数据检测方法。首先，利用滑动时间窗对多种油中气体监测数据进行预处理，获得监测数据时间序列集，接着通过综合应用均值、阈值、
王文森 +4 more
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基于TVFEMD和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法
Gaoya dianqi油中溶解气体分析可以反映变压器的运行状态，对其体积分数精准预测可以为变压器早期故障判别和预警提供理论支撑。为此提出了一种基于时变滤波经验模态分解和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法。首先，通过时变滤波经验模态分解将气体体积分数序列分解为多个子序列，降低其非平稳性；其次，利用多模型融合策略，将4种不同单模型的预测结果进行融合重构，因单模型权重系数对预测结果有显著影响，利用改进黏菌算法对权重系数进行优化，以提高预测精度；最后，通过算例验证表明，相比于传统的预测模型，所提方法具有更高的预测精度 ...
曹正江, 付文龙, 文斌, 花雅文
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Gaoya dianqi, 2005 通过实际工作中正确消除变压器内部缺陷的几个典型例子,介绍了油中溶解气体分析法在变压器故障综合判断中的应用,并提出了存实际工作中使用《变压器油中溶解气体分析和判断导则》应注意的问题。
王美荣, 傅丽君
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Gaoya dianqi变压器油中溶解气体分析已广泛应用于变电站中。但是一些在线监测装置常常出现数据异常或缺失，影响对变压器状态的实时准确判断，因此亟需对在线监测数据中被剔除的“脏数据”和缺失数据进行修复。在总结现场变压器油中溶解气体在线监测数据特点的基础上，综合考虑数据修复的时效性和准确度要求，提出了由滑动平均、径向基函数神经网络和多项式拟合3种缺失数据修复算法组成的修复策略；利用现场典型数据，分析了这3种方法的修复效果、最佳参数、优缺点和相互配合方式，实现了对油中溶解气体在线监测数据的快速准确修复。
何宁辉 +7 more
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