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基于变压器缺陷数据的故障预测研究-大学本科毕业论文.doc
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基于变压器缺陷数据的故障预测研究-大学本科毕业论文.doc
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大学本科毕业论文
基于变压器缺陷数据的故障预测研究
BACHELOR'S DEGREE THESIS
OF WUHAN UNIVERSITY
Research on the predicting of Power
Transformer’s fault based on defect data
College :
Subject :
Name :
Director :
June 2013
I
郑 重 声 明
本人呈交的学位论文,是在导师的指导下,独立进行研究工作所
取得的成果,所有数据、图片资料真实可靠。尽我所知,除文中已经
注明引用的内容外,本学位论文的研究成果不包含他人享有著作权的
内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体,均已
在文中以明确的方式标明。本学位论文的知识产权归属于培养单位。
本人签名: 日期:
II
摘 要
电力变压器是最重要的变电设备,在电力系统中处于枢纽地位,其运行状态
直接影响着整个电力系统的稳定性、安全性和可靠性。
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。对电力变压
器的故障进行有效的预测,既可给维护人员提供必要的参考以避免维修不足或过
度维修,又可以保证供电的可靠性和用户的人生安全。
因此,对变压器故障预测进行研究具有重要的理论意义和工程实用。
本文对电力系统中常用的油浸式变压器,基于油中溶解气体数据以及三比值
故障判断法进行故障进行预测。由于目前电力系统中主要采取某一天油中气体进
行当天的故障判断,而连续一段时间的气体采样数据较少,所以本文选用84年93
年的数据。另外,所选数据大多数呈现递增形式,灰色理论对递增数列有较好的
预测效果,而且灰色理论具有所需原始数据少、计算方法交单、预测精度高的特
点,所以选择灰色理论进行油中气体数据的预测。
通过建立灰色预测模型,并结合三比值故障判断法,建立基于油中溶解气体
数据的变压器故障预测模型。
最后将预测结果与实际进行比较,得出设计结果并对不足之处提出进一步的
研究方向。
关键词:变压器;故障预测;灰色理论
III
ABSTRACT
As the most important substation equipment, power transformer plays all important
role in the power system.It's states during operation directly affect the stability, safety
and reliability of the whole power system.
The failures of transformers can result in serious issues, such as service disruptions
and severe economic losses.Therefore, effective fault prediction on the power
transformer can provide maintenance personnel with the necessary reference to avoid
under-maintenance or excessive maintenance,and can guarantee the power supply's
reliability and user's safety as well.
So, it has great theoretical significance and engineering practical value to
research on the prediction of the faults in power transformer.
In this paper, we research on the projection of the widely used oil-immersed
transformer's fault based on the DGA data and three ratios fault diagnosis method. Since
that we mainly use one day's date to diagnosis the transformer's fault nowadays, but
continuous period of gas sampling data is less, so I use the data of year 1984 and year
1993. In addition, most forms of the selected data shows an increasing, while the gray
theory has better prediction results for increasing numbers than other model, and gray
theory has less raw data needed to calculate pay a single method to predict the
characteristics of high precision, so I chose the gray theory to forecast oil gas data.
Through the establishment of gray prediction model, and combined with three
ratios fault diagnosis method to establish a transformer failure prediction model based
on dissolved gas data.
Finally, the predicted results are compared with the actual situation, obtained the
inadequacies of design results and propose the further research directions.
Key words: transformer; fault prediction; grey theory
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