配电变压器故障分析及随机森林诊断实现

配电变压器工作状态直接影响电力系统的安全,对电力系统及其用户有着巨大的影响。本文对配电变压器的常见故障进行了分析,并提出了一种基于随机森林理论的变压器故障诊断智能方法,对保证电力系统安全、减少经济损失具有重要意义。     

基于知识的电力系统故障诊断方法综述

故障诊断是保障电力系统可靠运行的重要手段,本文对基于知识的电力系统故障诊断方法进行了综述,分析介绍了专家系统、人工神经网络、优化技术、petri网络、模糊集理论、多代理系统、粗糙集理论、贝叶斯网络等方法,最后对基于知识的电力系统故障诊断方法的发展趋势进行了展望。     

基于油中溶解气体分析的电力变压器绝缘故障诊断方法

电力变压器在电力系统运行的过程中发挥着十分重要的作用,其运行的质量对电力系统的稳定性和安全性会产生十分重大的影响,油中溶解气体分析的方法是一种非常好的检查充油电力设备运行状态的方法,该技术在电力系统当中也得到了非常广泛的应用,本文主要分析了基于油中溶解气体分析的电力变压器绝缘故障诊断方法,以供参考和借鉴。     

变压器的状态监测和故障诊断研究

随着我国电力系统的不断发展,作为电力系统中最关键的设备变压器,对其状态监测和故障诊断进行研究,具有非常现实的意义。本文首先介绍了变压器状态监测和故障诊断的意义,其次介绍了变压器状态监测和故障诊断的现状分发展趋势,最后介绍了变压器故障类型和种类。     

基于半监督分类方法的变压器故障诊断研究

在电力变压器故障诊断过程中,变压器油中溶解气体分析至关重要。由于在变压器故障诊断过程中,存在着已知数据没有利用待分类数据问题,这就需要将半监督分类法融入到变压器故障诊断中,构建变压器故障的诊断模型。半监督分类法能够利用已知数据和未知数据获取更多相关信息,从而起到更好的故障诊断效果。基于此,本文重点分析半监督分类法在变压器故障诊断中的应用。     

基于Labview的伺服系统故障定位技术研究与实现

现代伺服系统规模庞大,结构复杂,且通常工作环境恶劣,故障发生率高,故障诊断费时费力。为了提高伺服系统故障诊断定位效率,基于故障树分析和虚拟仪器技术相结合在LabView软件平台上开发了伺服故障诊断定位系统。设计了一种基于最小割集表示的等价故障树的,结合模拟退火粒子群算法对神经网络的训练进行优化,使其故障诊断定位响应时间和准确度都显著提高。最后实验证明所设计系统采用的分析算法能够快速准确的进行故障诊断定位,对故障诊断定位技术的发展具有一定的参考和实际意义。     

浅析电力变压器状态评估与故障诊断方法

变压器在整个电力系统的运行中,有着非常重要的地位和作用。变电器在整个电力系统中,承担着电力能力的控制转换和流通,所以电力系统可否正常的运行,电力变压器都有着决定性的作用。那么电力变压器的状体评估与故障诊断就是保证电力系统正常运行的根本方法和基本途径。在我们国家很大一部分的电力变压器的使用已经超过了十五年,出现了很多不同程度的电力变压器故障,所以,电力部门需要做好电力变压器运行状态的评估,确保电力变压器能够正常发挥其重要作用。     

基于人工智能技术的变压器故障诊断系统研究

伴随着人工智能技术的高速发展,利用人工智能技术及时准确发现和处理变压器故障是电力系统的主要发展方向之一。本文提出了运用专家系统和人工神经网络相结合进行变压器故障诊断的方法,并进行了实例仿真测试,证明了该方法的有效性,对人工智能技术应用于电力系统故障诊断具有指导意义。     

变压器常见故障分析

随着21世纪的科学发展，变压器在电力系统的安全运行起着越来越重要的作用，变压器故障的查找和分析越来越成为人们关注的焦点，结合工作实际，针对变压器常见故障诊断方法和分析进行了相关的阐述。     

智能信息处理理论的电力变压器故障诊断方法

随着我国经济和科技的不断发展,电力系统的容量和规模也相继扩大,并且朝着集约化、智能化发展。电力变压器作为电能转换和分配的主要设备,也成为现代输变电系统及电网系统持续可靠运行的关键所在。但是,由于电力变压器多是露天运作,工作条件极其复杂多变,使得电力变压器经常产生一些故障,甚至造成大面积断电,致使整个电力系统失效。如何对电力变压器做出有效的故障诊断,并排除故障确保电力系统的安全可靠,也成为电力部门广泛关注和研究的主要内容,本文就近些年来发展的智能信息处理技术在电力变压器故障诊断中的应用做几点分析,希望能给一些同行朋友带来一些启发。     

基于模糊故障树的汽车故障诊断系统研究

将汽车故障的各种类型与导致故障发生的原因进行分类与总结,建立故障诊断的知识库,研究了模糊故障树的建立方法以及常用符号的使用方法,以电机机械故障为例说明了模糊故障树的建立,逻辑符号的使用使得模糊故障树之间层次关系鲜明。以该模糊故障树分析方法为基础设计了基于模糊故障树的汽车故障诊断系统结构,该系统的设计提高了故障诊断的准确率,为工作人员快速定位故障位置提供了条件,提高了汽车的使用寿命。     

电力变压器绝缘故障综合诊断方法探究

随着社会经济的快速发展,对于电力资源的需求与日俱增,促进了电力系统的建设发展,而电力变压器作为电力系统中重要的组成部分,其运行质量的高低对于电力系统的安全运行造成了直接的影响。变压器在运行过程中极易受到多种因素的影响而发生故障,然而由于变压器故障较为复杂,在诊断过程当中需要采用多种方法进行综合诊断,确保故障诊断的合理性。本文以电力变压器绝缘故障为例,探究电力变压器绝缘故障综合诊断的方法。     

探讨故障树分析法在大型电力变压器故障研究中的应用

针对故障树分析方法,对故障树分析方法在大型电力变压器故障研究中的具体应用策略进行分析。先介绍了故障树分析法的相关内容,并对其基本原理、构建故障树的基本内容进行研究;再结合大型电力变压器故障,对故障树分析法的具体应用策略进行分析,以强化相关人员对电力变压器故障的处理能力,为实现电网平稳运行奠定基础。     

神经网络应用于电力变压器故障诊断

电力变压器是常用的电气设备,主要是利用电磁感应原理来满足电能顺利传递的目的。电力变压器的类型有很多种,每一种都发挥着重要作用。如果电力变压器运行过程中,出现了故障,整个电力系统都将会受到影响,因此做好电力变压器故障诊断异常重要,以此为电力变压器故障的及时维修提供参考。本文首先对神经网络应用在电力变压器故障诊断的重要意义进行了介绍,其次对经网络进行了分析,最后对算例以及仿真结果进行了探讨,仅供参考借鉴。     

变压器油色谱在线监测系统典型故障分析

近年来,随着电力科学技术的快速发展,变压器油色谱在线监测系统迅速、广泛地应用于电力系统中,变压器油色谱在线监测系统是用于电力变压器油中溶解气体的在线分析与故障诊断,适用于110kV及以上电压等级的电力变压器、电弧炉变压器、电抗器以及互感器等以绝缘油作为绝缘介质的高压设备。变压器油色谱在线监测系统可定量、自动、快速地在线监测变压器等油浸式电力高压设备的油中溶解气体的含量及增长率,并通过故障诊断系统早期预报设备故障隐患信息,避免设备事故,减少重大损失,提高设备的可靠运行。本文对一种应用较为广泛的变压器油色谱在线监测系统典型故障进行了分析。     

基于大数据的电力变压器智能在线监测方法

正本文首先分析了变压器监测发展的概况,其后具体阐述了在线监测的技术原理,深入探究大数据技术下的电力变压器智能在线监测方法,通过模块化设计与数据的分析对比,最终实现对变压器的故障诊断和状态评估。变压器在电力系统中扮演了重要角色,其作用在于实现电压的转移与转化和电能的分配,为了搭建更加稳定、安全     

基于BP神经网络的变压器故障诊断

针对变压器故障征兆和故障类型的非线性特征,结合油中气体分析法,研究应用BP神经网络对变压器进行故障诊断。设计了一个基于BP神经网络的变压器故障诊断模型,通过仿真实验证明BP神经网络可以有效的运用到变压器故障诊断中。     

电力变压器绝缘故障的分析与诊断探讨

文章首先阐述了变压器故障诊断对电力系统运营的促进作用,并对促使变压器产生绝缘故障的因素加以分析。其次重点介绍了绝缘故障的诊断技术,明确故障引发原因后可有针对性的开展诊断检修,帮助解决运用中发生的问题,为电力系统安全使用提供有力保障。     

电力变压器故障综合分析

对电力系统的安全运行,电力变压器有着非常重要的作用,因此,电力变压器故障诊断在电网的安全运行中有着不可或缺的作用。虽然,现今的电力变压器在的质量已然很好,但是在电网运行过程中,电力变压器仍会出现一些故障,因此,为了保障电力变压器以及电网的安全运行,笔者对有关电力变压器故障的相关问题进行分析,包括故障现象、故障原因以及解决措施等。     

基于径向基神经网络的变压器故障诊断

研究基于径向基神经网络的变压器故障诊断方法。以绝缘油中6种特征气体作为神经网路的输入,建立了可对变压器低温过热、中温过热、高温过热、低能放电、高能放电和局部放电等6种故障进行故障诊断的径向基神经网络模型。仿真实验研究表明,基于径向基神经网络的变压器故障诊断模型对于超出三比值法编码规则的故障也能进行故障诊断,故障诊断准确率达到91.67%,远远高于三比值法故障诊断准确率。基于径向基神经网络的故障诊断模型建立方法简单,便于在实际中应用。