基于变压器缺陷数据的故障预测研究任务书大学论文.doc

"基于变压器缺陷数据的故障预测研究" 本文是关于基于变压器缺陷数据的故障预测研究的大学论文，主要研究如何利用变压器缺陷数据进行故障预测，以避免维修不足或过度维修，保证电力系统的稳定运行。 变压器是电力系统中的关键设备之一，承担着电压变换、电能分配和传输的任务，并提供电力服务。然而，变压器一旦发生事故，造成的直接和间接的经济损失是巨大的。因此，及早发现变压器的潜伏性故障及其发展趋势、有效地诊断变压器故障、并对电力变压器的故障进行有效的预测是非常重要的。 本文主要研究基于油中溶解气体数据的故障预测方法，利用灰色理论对原始数据序列进行未来数据的预测，并建立灰色预测模型。同时，本文还利用三比值法对变压器故障进行诊断，并进行预测实例，最后对结果进行对比和分析。 本文的主要内容包括： 1. 变压器故障的浅要分析，介绍各种变压器故障以及导致故障的原因和解决方案。 2. 基于油中气体数据的三比值法，详细分析介绍变压器故障诊断的三比值法。 3. 灰色 GM（1,1）算法，认真学习灰色预测理论的基本原理以及它的主要特点，并选择目前应用较为广泛的 GM（1,1）算法建立预测模型。 4. 预测实例，选取刘家峡 5#变（330kV）1984 年和柳州来宾站 1#主变（500kV）1993 的变压器油中溶解气体数据，进行变压器故障预测。 5. 结论，通过两个实例说明，本文的基于灰色预测方法和三比值法的故障预测模型能够较好的预测出变压器故障，有一定的工程实际意义。 本文的主要贡献在于： 1. 提出了基于油中溶解气体数据的故障预测方法，能够较好地预测出变压器故障。 2. 利用灰色理论建立了预测模型，能够对变压器故障进行有效的预测。 3. 本文的研究结果能够为电力系统的稳定运行提供一定的帮助和支持。 本文的研究结果具有重要的理论意义和工程实用。