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Gaoya dianqi, 2021 绕组变形是电力变压器最容易发生的故障之一,未及时检测到的绕组变形增加了变压器发生灾难性事故可能性。为了准确灵敏地检测出任何轻微的绕组变形,在原有ΔU-I轨迹法的基础上提出了改进方法。文中首先阐述了原有方法的原理,并通过仿真说明了其在应用中所存在的缺陷。基于原有方法的不足,提出了负载标准化方法,解决了原方法在实际应用中受负载影响较大的问题;在此基础上,进一步提出了改进方法,并探究了测量误差对原方法和改进方法的影响情况。仿真结果表明,与原方法相比,改进方法在反映轻微绕组变形时具有更高的准确度和灵敏性。
李振华 +4 more
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Gaoya dianqi, 2016 变压器绕组变形会影响变压器的安全运行,甚至会造成电网的事故。目前主要有短路阻抗法和频率响应法用于分析变压器的绕组变形情况,但是两种方法都有各自的优缺点,存在一定的局限性。文中提出扫频短路阻抗法,通过分析不同频点下短路阻抗的互差,用于分析判断变压器的绕组变形,并将该方法应用于新出厂变压器以及现场运行变压器的诊断。
弓艳朋
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Gaoya dianqi, 2019 变压器绕组变形与等效电参数变化的对应关系对变压器绕组变形诊断精度有重要影响。通过建立变压器绕组等效电路模型,得到了绕组结构与等效电参数之间的对应关系。在此基础上,以某变压器为例,运用电磁—结构耦合有限元方法,根据弹塑性力学原理,计算了变压器绕组在短路电磁力作用下发生的塑性变形状态、应力分布及绕组的轴向和辐向位移;然后,运用能量法计算得到了不同类型和程度的绕组变形与绕组等效电路电参数之间的对应关系。研究结果可以为从等效电路参数变化的角度诊断变压器绕组变形状态提供依据,从而提高变压器绕组变形诊断精度。
毛辰 +10 more
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Gaoya dianqi, 2006 介绍了某电网利用频率响应测试变压器绕组变形的情况,分析总结了其特点和影响因素,提出了绕组变形的基本诊断方法,并举出实例阐述实际应用过程中如何避免误判断。
程盛
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Gaoya dianqi绕组变形是导致变压器故障的主要原因之一，频率响应分析法是一种常用的检测绕组变形故障的方法。文中针对实际应用中，因频率响应数据解释不足导致的绕组故障诊断效果不佳、抗噪性能差和故障程度指标与实际故障程度的单调性不良等问题，提出了基于动态时间DTW（dynamic time warping）规整路径与K最邻近算法（KNN，K-nearest neighbor）的变压器绕组状态判别法、基于DTW偏离度的变压器绕组故障程度表征法。通过在一台实际变压器及一台模型变压器上的运用 ...
谭珊 +4 more
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Gaoya dianqi, 2020 频率响应分析法是检测电力变压器绕组变形的常用诊断方法之一。近年来,频率响应分析法的检测流程趋向标准化,但寻求合适的算法对频响曲线数据进行量化分析仍需深入研究。文中将频响曲线数据的量化分析看作一个概率分类问题,提出了应用欧氏距离分析诊断变压器绕组变形程度和类型的新方法。研究结果表明,欧氏距离分析能够有效地对变压器绕组变形程度进行诊断,且与先前研究提出的数学指数方法相比,该方法对变形程度的诊断结果具有更高的线性度。同时,在检测频段分段后获取子频段的欧氏距离分布的基础上 ...
张重远 +6 more
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Gaoya dianqi, 2016 在短路电流作用下,变压器绕组受到电磁力发生形变,严重时会直接造成变压器损坏,影响系统安全运行。文中以有限元方法为研究基础,利用有限元软件建立变压器磁—结构耦合模型,实现变压器电磁场和结构场的仿真,进行绕组形变分析,对比现场频响分析法、短路阻抗法及绕组电容量法试验结果,验证了仿真模型的正确性,为变压器绕组形变检测与分析提供一种可靠的方法。
王楠, 刘宝成, 臧春艳, 李冰阳
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Gaoya dianqi, 2010 分析比较了现有几种常用绕组变形测试方法,以分布参数的手段,对变压器绕组变形的原理进行了分析计算。通过在大量现场试验中发现的故障实例,验证了绕组变形试验能够反映出接触不良、整体拉伸、整体压缩等变形情况,是不可缺少的试验项目。但此项试验在判断匝间短路的情况时存在盲点,可通过一些方法来弥补。另外,建议只在交接和抢修试验中进行该项试验。
严玉婷 +4 more
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Gaoya dianqi, 2010 变压器绕组变形测试是预防性试验不可缺少的试验项目,为提高工作效率,减少220 kV变压器拆接引线试验对设备造成的损害,大幅度降低试验拆接引线工作带来的高劳动强度,快速判断220 kV变压器绕组是否存在变形,笔者以频响法为主,短路阻抗法、电容变化法为辅,采用频响法、短路阻抗法、电容变化法3种方法,应用TDT5变形测试仪、HDZK-10 A低电压短路阻抗测试仪和AI600E型自动介损电桥,对220 kV变压器分别进行拆线与不拆线时绕组变形项目测试,通过3种试验方法所得数据进行对比分析,得出了220 ...
李顺尧, 谢建容
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Gaoya dianqi, 2023 变压器绕组是变压器中最常发生故障的部分，故障类型多且常见程度不同。目前已有学者将机器学习应用于变压器绕组变形故障识别，但存在数据集不均衡时预测准确率低、运算时间长、所需样本量大等问题。为了解决上述的问题，文中提出了一种非均衡数据集下基于孪生卷积网络的变压器绕组变形故障识别方法，收集了变压器故障样本并搭建多种故障诊断模型进行对比以验证所提出方法的有效性。经过模型训练和验证，使用孪生卷积网络在非均衡数据集下进行变压器绕组变形故障识别正确率达到90%左右，高于卷积网络（CNN）、支持向量机（SVM ...
马旭聪 +3 more
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