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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, 2015 油中溶解气体分析（DGA）是诊断普通电力变压器故障的重要方法,但牵引变压器有着自身的特点,若仿效普通电力变压器的故障诊断方法,在诊断牵引变压器故障时精度较低。文中针对牵引变压器发生故障时的气体特征,提出了一种基于改进的灰关联度分析模型用于牵引变压器故障诊断的方法。该方法充分利用了牵引变压器油中气体数据的全部信息,且发挥了灰关联度适用于小样本、贫信息系统的优势,避免了局部关联和信息损失的缺陷。实例分析结果表明,该方法可以很好地判断牵引变压器故障类型,提高诊断精度。
赵峰, 李硕
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Gaoya dianqi, 1996 论述了变压器油中溶解气体色谱在线监测装置中气体检测单元的构成原理,分离条件的选择方法,分离度和分时间制约因素。得到了螺旋型串联复合色谱柱与气敏传感器为主体的检测单元的色谱出力波形。
孙才新 +4 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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Gaoya dianqi, 2008 描述了变压器铁心接地联片短接故障的处理经过,从发现色谱分析数据异常,到故障诊断、检修处理和效果检查,验证了《变压器油中溶解气体分析和判断导则》的科学性,阐述了色谱分析在诊断变压器故障和监督故障变化工作中的重要意义。
巩学宾, 闫明发, 魏晶霞
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Gaoya dianqi, 2014 由于模糊聚类将故障样本等同进行模糊划分,且受初始值影响,故提出将PSO-WFCM算法用于变压器油中溶解气体的故障诊断。该算法选取油中气体作为故障特征量,利用粒子群算法得到最佳初始聚类中心,用以指导模糊聚类求取最终的聚类中心。实验结果表明,其弥补了模糊聚类的不足,还提高了变压器的诊断性能。
马叶芝 +4 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, 2004 在线监测变压器油中溶解气体可有效地分析变压器绝缘状况,在线监测用气体传感器是实施该技术的关键。针对半导体气体传感器的交叉敏感特性,提出了将气体传感器阵列与人工神经网络技术相结合,利用6个半导体气体传感器组成传感器阵列,采用BP神经网络进行模式识别。大量的试验证明,所提出的智能传感器可有效地提高H2,CO,CH4,C2H4,C2H2,C2H66种气体的分辨率和检测灵敏度。
佟继春, 陈伟根, 陈荣柱
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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 为研究分析一起电化学传感器法进行六氟化硫（SF6）气体分解产物带电检测发现的GIS电压互感器设备异常,使用不同的分解产物带电检测方法并结合电气试验和解体检查进行了综合分析。结果表明,该带电检测结果是一种未见报道的SF6气体中H2体积分数异常现象。不同厂家生产的电化学传感器仪器带电检测结果不准确且差异较大,色谱仪更能准确地检测分析故障气体。该电压互感器缺陷的主要原因是生产时使用了退役变压器硅钢片,带入了变压器油等污染物;同时,制造工艺不完善使铁心磁通异常,铁心过励磁下低能放热导致溶解气体逐步析出 ...
吴俊杰 +7 more
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