简介:摘要:本文重点研究基于神经网络技术的电力变压器故障诊断方法。变压器是电力系统中不可或缺的核心设备,其运行状态的监测和故障诊断对于确保系统安全稳定运行至关重要。传统的故障诊断方法存在诸多缺陷,难以满足实际需求。神经网络由于其强大的非线性映射能力和自学习优化能力,在模式识别和故障诊断领域展现出巨大的潜力。文中首先介绍了变压器常见故障类型及其特征量提取方法,然后重点阐述了基于人工神经网络、自编码神经网络、卷积神经网络等在变压器故障诊断中的应用,并对这些方法的优缺点进行了分析比较。最后,对神经网络在变压器故障诊断领域的发展趋势进行了展望。
简介:摘要:经济的发展带动了我国电力事业的进一步发展,电网覆盖范围不断扩大,科技的渗透使得电网运行安全性明显提高。在电网整个运行体系中,变压器是重要的零件部分之一,可以说电网运行是否稳定与变压器是否正常存在极大关联。由于变压器的应用存在于各个环境,运行的环境条件复杂程度不同,且检修工作不到位,导致变压器常常出现各种各样的故障,直接影响电网整个体系的正常运行。如果不能及时排查并解除出故障,可能会引起更可怕的后果,造成巨大的财产损失,也影响人们的正常生活,因此加大对变压器的在线监测是非常必要的。本文从变压器常见的故障问题出发,探讨变压器的监测和故障诊断技术,希望能够对给相关部门带来些许启发。
简介:摘要:在时代与社会发展中电力事业扮演中重要角色,而同时也对其安全稳定的运行提出更高要求。面对这样的形式变压器作为重要的设备之一,也在之一过程总迎来更高的挑战。阐述在变压器的日常维护中,除了检查其外观、声音、温度及油位的故障因素,变压器故障会受多方面干扰,探讨实际检修中,结合变压器运行现状、电气试验分析进行综合评估。