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以气体继电器中的气体颜色和故障性质关系来判别故障方法 ,在运用以气体继电器中游离气体为特征量的故障诊断方法,一般的情况下,都是根据继电器中气体的颜色与故障的性质的关系来进一步地分析和判断内部故障的。但是另一方面来说,由于内部故障的初期所分解出的气体将与油中的溶解气体相互混合,聚集在气体继电器中的气体成分和故障处的气体成分并不一致,此时如果单以气体有无颜色或者可燃与不可燃来判断变压器故障的性质并不可靠。所以在这种情况下,我们可以应用平衡诊断来解决潜伏性问题。 气相色谱试验与在线监测数据的对比分析 ,现代社会中,利用气相色谱分析充油设备中的油中所溶解的气体是监测变压器等的充油设备过热和放电等潜伏性危害故障的一种较为行之有效的性试验方法之一,而且这种方法不需要变压器停运,只需抽取少量油样分析就能判断设备运行中所存在的隐患、潜伏性故障的性质以及严重程度等,并且对这种故障进行早期预测,确保电气设备正常运行,避免发生事故和无计划停电等。
变压器故障诊断的新型模式 ,一般来说,变电站的变压器的故障诊断与烃类气体甲烷(CH4)、乙烷(C2H6)、乙烯(C2H4)和氢气(H2)、一氧化碳(CO)、二氧化碳(CO2)等气体组成的所谓“特征气体”的含量和组成息息相关。在电和热的共同影响下,电力变压器的有机绝缘材料和绝缘油会逐渐老化和分解,产生特征气体,因此,想要探讨电力变压器可能存在的潜伏性故障,应先分析特殊气体的组成成分是什么以及其含量比例。在此理论基础上,灰云模型和Levenberg-Marquardt算法应运而生,具有创新性和实践性。灰云模型 ,变电站变压器故障诊断具有信息的不完全性、模糊性和随机性的特点,而灰云模型有助于提高变压器故障诊断的准确率。灰云模型即以电力电压器故障诊断的标准值为基础,引入软化因子将分类界限值进行适度扩展,得到相对应的分类界限区间。其主要结合变压器故障诊断的实际情况,利用灰云理论将正太云应用到白化权函数中,同时综合基于正态云的灰数百化模型得出的灰色聚类系数,通过未确知有理数法确定合聚类系数以及各指标的权重值,得到 终的诊断结果。与传统的变压器故障诊断系统相比,灰云模型具有同时处理事务的模糊性和随机性的特点。
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