变压器油色谱混沌特性的过热故障分析及预测

论文摘要

在利用油色谱数据对电力变压器进行故障诊断时,为了改善因油色谱数据的波动及其非线性所带来的干扰,文中在利用油色谱分析过热故障时,引入了混沌理论对非线性系统进行分析。文中通过相空间重构建立油色谱数据混沌时间序列,并进行系统混沌特性判定,再将油色谱数据的波动以混沌特征量进行表征,比较分析过热故障特征气体在不同监测数据段中的混沌特征参量变化,从而提取油色谱非线性数据中所包含的状态信息。然后,基于混沌序列具有的短期预测性,利用最大Lyapunov指数预测法对油中气体体积分数的趋势进行预测。实例分析结果表明:过热故障特征气体的混沌特性参量能准确地进行过热故障的识别;在分析相应混沌时间序列后,可以准确预测油中溶解气体体积分数及其短期变化趋势。实例验证了该方法在变压器过热故障识别时的有效性。

论文目录

• 0 引言
• 1 油色谱时间序列混沌特性分析
•   1.1 混沌时间序列的特征量
•   1.2 油色谱检测数据混沌特性判定
•     1.2.1 混沌时间序列的提取
•     1.2.2 油色谱检测数据混沌特性判定
•   1.3 过热故障的混沌模式识别
• 2 油色谱数据预测
•   2.1 油色谱数据可预测性
•   2.2 DGA数据预测法及案例分析
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张鹏飞,周力行,张倬栋,黎佳

关键词: 变压器,过热故障,混沌,油色谱,指数,短期预测

来源: 高压电器 2019年08期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 长沙理工大学电气与信息工程学院

分类号: TM407

DOI: 10.13296/j.1001-1609.hva.2019.08.034

页码: 237-243

总页数: 7

文件大小: 1600K

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