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應(yīng)用
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變壓器油色譜濃度預測及故障智能診斷分析
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一、項目背景
隨著智能運檢技術(shù)不斷發(fā)展，基于大數(shù)據(jù)深度學習和機器學習算法，構(gòu)建變壓器油色譜濃度預測及故障智能診斷分析模型，實現(xiàn)變壓器設(shè)備狀態(tài)評價、風險預警、故障研判。

二、問題與挑戰(zhàn)
1.變壓器故障早期診斷的最佳方法主要是油中溶解氣體分析法，變壓器設(shè)備在發(fā)生故障前,其內(nèi)部會析出多種氣體, 溶解于變壓器油中，溶解氣體的含量和故障類型有密切的聯(lián)系，目前的變壓器油色譜濃度狀態(tài)監(jiān)測裝置，主要是對于油色譜濃度狀態(tài)的監(jiān)測，無法基于監(jiān)測數(shù)據(jù)實現(xiàn)故障前兆分析。
2.傳統(tǒng)的變壓器油中溶解氣體診斷方法有三比值法、大衛(wèi)三角形法等，存在判正率較低及由于故障編碼不完全、編碼缺失，造成的某些故障無法診斷的問題。

三、解決方案
  • 變壓器油色譜濃度預測
基于灰關(guān)聯(lián)分析和支持向量機算法的變壓器設(shè)備油中溶解特征氣體濃度預測方法，輸入基于支持向量機算法的變壓器油中溶解氣體濃度預測模型，得到預測目標特征氣體未來三日的油中溶解濃度。
變壓器油色譜濃度預測 
  • 變壓器油色譜故障智能診斷分析模型
基于油中溶解氣體的變壓器設(shè)備故障智能診斷分析模型，通過對變壓器故障時產(chǎn)生的H2、CH4、C2H6等特征氣體進行數(shù)據(jù)分析，探索變壓器故障類型與油中溶解氣體的關(guān)聯(lián)機理和規(guī)律，構(gòu)建變壓器故障診斷規(guī)則集，利用油中溶解特征氣體的特點及時發(fā)現(xiàn)變壓器內(nèi)部的潛伏性故障，實現(xiàn)變壓器故障的快捷、智能診斷，提升對設(shè)備的超前控制能力。
 變壓器油色譜故障智能診斷分析模型
四、應(yīng)用價值
  • 變壓器油色譜故障智能診斷分析
基于油色譜的變壓器故障智能診斷分析模型，解決傳統(tǒng)的三比值法由于故障編碼不完全、編碼缺失，造成的某些故障無法診斷以及當變壓器內(nèi)部出現(xiàn)多種電故障和熱故障聯(lián)合作用時，無法找到故障對應(yīng)的比值組合而無法進行診斷的情況。
  • 變壓器油色譜濃度預測
變壓器故障早期診斷的最佳方法主要是油中溶解氣體分析法，溶解氣體的含量和故障類型有密切的聯(lián)系，通過變壓器油色譜濃度預測，捕捉到變壓器設(shè)備故障的前兆，從而合理安排檢修工作，提升對設(shè)備的掌控能力。

五、相關(guān)案例
國網(wǎng)某網(wǎng)省公司運檢智能分析管控系統(tǒng)
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