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Gaoya dianqi, 2019 油中溶解气体分析是监测电力变压器运行状态最常用的方法之一。针对现有标准对油中溶解气体体积分数预警阈值设定单一和裕度过大等不足,提出了一种基于数据统计和分布模型的220 kV变压器油中溶解气体体积分数动态预警方法。首先,对某电网近10万条220 kV变压器油中溶解气体体积分数数据进行统计与分类处理,并建立了油中溶解气体体积分数的分布模型;然后,根据油中溶解气体体积分数实际预警数据统计结果,通过分布模型的逆累积运算计算得到动态预警值,从而实现了一种油中溶解气体体积分数的动态预警方法;最后 ...
陈太 +6 more
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基于非负矩阵分解与改进极端学习机的变压器油中溶解气体浓度预测模型
Gaoya dianqi, 2016 变压器油中溶解气体浓度是评估变压器绝缘状态的重要依据,对气体浓度进行有效预测,可以及时识别变压器潜伏性故障。文中提出一种基于非负矩阵分解（nonnegative matrix factorization,NMF）与改进极端学习机（extreme learning machine,ELM）组合的变压器中溶解气体浓度预测模型。该方法通过NMF算法对输入样本进行分解,同时引入Adaboost算法对极端学习机进行改进;将低维矩阵作为模型的训练样本输入,剔除冗余数据,提高预测精度。实例分析结果表明 ...
刘亚南 +5 more
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Gaoya dianqi准确预测变压器油中溶解气体的变化规律和趋势是保证变压器安全可靠运行的关键。为此提出一种基于混合分解和IDBO-TCN的油中溶解气体含量预测方法。首先，利用自适应噪声完全集合经验模态分解对给定气体含量序列进行分解；然后，采用经验小波变换对分解出的最高频分量进行二次分解；进一步对所有分量建立时序卷积网络预测模型；同时提出改进蜣螂优化算法对TCN的初始学习率和卷积核大小进行优化；最后，将各分量的预测值累加，得到最终预测结果。通过油中溶解气体CH4、C2H4、C2H6、H2和总烃的预测实例证明了所提方法的优越性。
付文龙 +5 more
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基于RIME-VMD-TCN-iTransformer模型的变压器油中溶解气体含量预测
Gaoya dianqi油中溶解气体含量是评估变压器运行状态的关键指标，其发展趋势对于预防变压器故障至关重要。本文采用RIME-VMD-TCN-iTransformer组合模型预测油中溶解气体含量的发展趋势，首先采用变分模态分解算法削弱信号的非平稳特性，并通过霜冰算法进一步提升分解序列的有序性。然后采用TCN-iTransformer模型对各模态分量分别预测，最后将所有模态分量预测结果进行重构得到预测结果。研究结果指出RIME-VMD分解后的各模态分量之间没有频谱混叠现象，其能将突变型时序信号分解成为若干平稳且规律的频率分量 ...
邢超 +7 more
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Gaoya dianqi, 2019 变压器作为电力系统的核心设备,其安全运行是电力系统稳定可靠的基础。根据在线监测系统提供的油中溶解气体含量历史数据,预测未来气体体积分数及其发展趋势,是DGA故障预测的关键,也是在线监测的必要补充和提前预警变压器故障的重要手段。现有的预测算法存在着模型泛化性差和没有考虑时间序列模型等问题。为提高预测能力,文中首先介绍了非时序有监督学习和时间序列模型关键技术及其在变压器油中溶解气体体积分数预测的应用;然后搜集和发布了一个大规模数据样本,为算法提供了一个较为全面的验证集,提高模型的泛化性 ...
刘慧鑫 +4 more
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基于改进箱线图和ISMAHHO-KELM的变压器油中溶解气体体积分数预测
Gaoya dianqi油中溶解气体分析能够有效地揭示变压器内部的运行状况，在评估变压器运行状态和预测潜在故障方面具有重要作用。为此文中提出一种基于改进箱线图和ISMAHHO-KELM的变压器油中溶解气体体积分数预测方法。首先，为提高数据质量，利用基于中位偏差系数的改进箱线图对原始时间序列进行离群值检测和校正；然后采用变分模态分解对校正过的时间序列进行分解，得到多个子序列，以削弱时间序列的非平稳性；其次，通过核极限学习机模型预测子序列，同时提出改进黏菌—哈里斯鹰算法优化其超参数；最后，重构各子序列的预测值，得到最终预测结果 ...
付文龙 +3 more
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Gaoya dianqi, 2005 气相色谱分析在检测变压器各类故障方面发挥了很重要的作用,但离线检测存在很多缺点,针对离线检测方法操作的繁琐性,介绍了一种基于气敏传感器的在线监测系统,论述了用监测两种气体来实现对变压器油中溶解气体在线监测的原因和方法,对气体传感器和气体在线监测的硬件设计和通信软件设计等进行了具体的分析和探讨。
张挺, 王章启, 魏天魁
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Gaoya dianqi对变压器油中溶解气体浓度进行预测分析可为其运行状态评估提供重要依据，从而有效掌握设备状态发展趋势，为预警和检修提供参考。鉴于现有算法难以实现长期精确预测，文中首次提出一种基于策略梯度（policy gradient，PG）算法优化的变压器油中溶解气体体积分数预测模型。首先以门控循环单元（gate recurrent unit，GRU）为基础，引入编码器—解码器结构搭建Sequence to Sequence（Seq2Seq）网络模型，并且结合注意力机制和Scheduled Sampling算法 ...
汤健 +5 more
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Gaoya dianqi, 2012 准确预测变压器油中溶解故障特征气体的体积分数对发现变压器早期潜伏性故障,实现电力系统安全经济运行具有重要意义。将灰色多变量预测方法和马尔可夫链理论有机结合,提出了一种适合变压器故障特征气体体积分数预测的灰色马尔可夫组合预测模型。利用优化的背景值构造公式建立灰色多变量模型对变压器故障特征气体时间序列的宏观发展规律进行动态预测,在此基础上,建立故障特征气体时间序列的状态转移概率矩阵,以归一化的各阶自相关系数作为权重值,通过加权马尔可夫链模型修正灰色多变量模型预测值,实现变压器故障特征气体体积分数的预测 ...
毛自娟
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