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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
doaj
Gaoya dianqi实验室中常采用加速老化方法获得硅油的老化试样，并根据试样中溶解气体组分及体积分数判断硅绝缘油的老化状态，但当前实验中仅能施加热应力或电应力，不能较好地反映硅油的真实工况。为解决这这一问题，文中开展了电热应力对硅油产气特性协同效应的实验研究。文中针对PMX-200型硅油，在200 ℃、25 kV下设计了硅油的热电老化、电热老化和电热联合老化等3组加速老化实验，通过对试样中的气体组分及体积分数分析，发现热电老化方式与电热联合老化方式下试样中溶解气体组分及体积分数最为接近，误差在7.41%~16.86%之间 ...
连鸿松 +4 more
doaj
采用改变相比／顶空气相色谱法测定了甲烷、乙炔、乙烯、乙烷和内烷在变压器油中的分配常数。顶空瓶中的气体样品经石英毛细管送到气相色谱仪的六通进样阀佯品管中，然后进行分离和定量。采用标准曲线法定量，通过测定5个不同相比时轻烃组分的顶空浓度，计算顶空浓度倒数与相比之间的线性回归方程，测定了20℃和50℃时烃类气体在变压器油中溶解气体的分配常敏除甲烷外，计算所得的分配常数与文献值基本吻合，油中溶解气体浓度的实验值与实际值之间的相对误差小于4．14％、表明用此方法可以测定不同温度下变压器油中溶解气体的分配常数 ...
关亚风 +4 more
core
Gaoya dianqi, 2014 气体光声光谱技术是一种新型的微量气体检测技术,能很好地应用于变压器油中溶解气体检测。光声池是光声光谱监测系统中的核心部分,是表征系统灵敏度的重要因素。笔者模拟分析了气体光声信号分布及谐振腔几何尺寸与表征光声池性能的特性参数的量化关系,设计制作了两个不同几何结构参数的共振光声池,实验研究了光声池响应特性,实验结果比较得出谐振腔长120 mm、半径3 mm的不锈钢光声池表现出比较优越的气体响应性能,并对变压器油中溶解的主要特征气体C2H2进行了光声探测 ...
刘冰洁, 唐远, 陈伟根
doaj
一种气相色谱在线分析变压器油中溶解气体的采样装置及方法，该装置由采样探头、温度传感器、多通阀、样品定量管、空白气体定量管、截止阀和空白气体稳压系统组成。该采样方法是将采样探头直接插入变压器油中，通过与之相连的多通阀的切换，在采样探头中压入空白气体，由于变压器油在箱内被油泵循环，使变压器油中溶解气体逸出到空白气体中，在探头中达到气液平衡。因为采样头内液面低于周围液面而在采样头内有正压，打开截止阀后，平衡气体在静压力作用下进入多通阀样品定量管中。然后转动多通阀 ...
关亚风, 刘文民, 赵景红
core
Gaoya dianqi, 2009 介绍了生产中碰到的两起变压器故障,通过运用油中溶解气体分析法,结合取样状态、外部设备、天气状况等条件进行综合诊断,最后成功处理了这两起变压器非典型性故障。
王美荣
doaj
针对某些特殊类样品，本论文发展出相应的进样方法、技术并研制出相应的装置，与色谱和色谱/质谱联用分析，解决了这些特殊样品的分析难题。 论文第二章发展出用石英纤维部分填充的单收口内衬管－热脱附－气相色谱/质谱联用，对所收集的大气可吸入颗粒物样品，定性定量测定了细粒子中的半挥发有机物。分别采用FID、MS、PFPD、NPD检测器，测定了北京、重庆、宁波三个城市、七级不同粒径颗粒物上的多环芳烃、正构烷烃、含硫及含氮化合物。 第三章设计了基于静态顶空原理的变压器油中溶解气体在线采集装置 ...
赵景红
core
Gaoya dianqi, 2018 为研究油浸式高压并联电抗器匝间绝缘局部放电特性及其产气规律,构建了油浸式高压并联电抗器匝间绝缘局部放电模型,采用逐步升压法及恒压法,进行了多次试验,采集放电过程中局部放电信号并进行统计特征分析,同时取油样进行油中溶解气体分析。研究结果表明,根据局部放电统计特征量,可把油浸式高压并联电抗器匝间绝缘在局部放电加速劣化下绝缘缺陷发展过程分为起始放电阶段、放电发展阶段及邻近击穿阶段;油浸式高压并联电抗器匝间绝缘局部放电产生的主要特征气体为H2、CO和CH4,而C2H2、C2H4及C2H6含量较少 ...
颜冰 +6 more
doaj
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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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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