Results 31 to 40 of about 958 (99)
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
doaj
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
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
doaj
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
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
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
doaj
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
doaj
溶气气浮是利用空气在不同压力下的水中溶解度不同的特性,对全部或部分待处理(或处理后)的水进行加压并加气,增加水中的空气溶解量,在常压条件下释放,空气析出形成30~50μm小气泡,黏附在杂质絮粒上,造成絮粒整体密度小于水而上升,从而使固液分离。在钢铁企业综合废水的处理回用工程中,为提高过滤工序的运行效果和出水水质,必须有效降低待过滤废水的油含量、有机物含量。作者结合实际工程介绍了压力溶气气浮在钢铁企业综合废水处理中的应用情况,对影响气浮效果的几个因素进行分析探讨和改进,取得较好的现场应用效果。
赵瑞峰, 陶锐锋
doaj
电力变压器是电力系统的关键设备,其故障诊断的有效性及准确性将影响到系统的安全稳定运行。笔者介绍了综合油中溶解气体色谱分析、电气试验和运行工况对某110 kV主变导线虚焊故障的诊断过程,探讨了多参量融合诊断变压器内部故障的基本方法:先以油中溶解气体分析数据判断故障性质及发展趋势,在设备停电前尝试调节负荷以控制故障发展速度,利用电气试验来缩小故障排查范围并定位故障点。分析表明,多参量综合分析可以有效判断故障性质、排查故障回路并定位故障位置。
黄剑锋, 骆思佳, 冯杰
doaj
将模糊数学理论引入到电力变压器的故障诊断中,提出了采用模糊等价矩阵对电力变压器的油中溶解气体分析数据进行聚类分析的方法,结果证明是有效的。
张冠军, 严璋, 张仕君
doaj
高压并联电抗器故障机理复杂,反映电抗器内绝缘状态信息的数据因子繁多且具有不确定性。为此,结合工程经验建立了指标体系,基于层次分析法建立了高压并联电抗器的绝缘状况评估模型,通过指数标度法确定了各评估指标的权重;然后着重针对油中溶解气体指标,采用模糊综合评判评估了电抗器油中溶解气体状况,在此基础上综合判断了电抗器绝缘状态,并进行了实例验证。结果表明:提出的评估方法能有效判断投运的高压并联电抗器绝缘状况,为高压并联电抗器的检修提供技术依据。
颜冰 +5 more
doaj

