溶解气体

作品数：1363被引量：5526H指数：39
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电力变压器油中溶解气体异常数据识别与含量预测研究
《电网技术》2025年第2期844-853,I0116,共11页杜江 范志远 范仲华 王庆凯 李佩贤 
国家自然科学基金项目(52007047);天津市自然科学基金重点项目(19JCZDJC32100)。
采用神经网络模型对油中溶解气体含量进行预测是目前评估电力变压器运行状态的重要方法,数据质量是影响神经网络模型预测精度的关键因素,然而,由于变压器复杂的运行环境,使得采集到的气体数据中不可避免地存在多种类型的异常数据,进而...
关键词：电力变压器 油中溶解气体 异常数据识别 气体含量预测 
一种基于夏普利值及油中溶解气体分析的可解释变压器故障诊断方法被引量：8
《电网技术》2024年第4期1752-1761,I0099,共11页廖才波 杨金鑫 邱志斌 胡雄 曾清霖 黄智勇 
国家自然科学基金项目(62163025);江西省自然科学基金项目(20212ACB212007)。
相比于三比值等传统方法,基于机器学习算法的变压器故障诊断方法在诊断效率及准确性等方面具有一定的优势,但“黑箱模型”的本质属性决定了其决策过程及诊断结果的不可解释性。针对该问题,该文提出了一种基于油中溶解气体分析的可解释...
关键词：变压器 故障诊断 树结构概率密度估计 极端梯度提升 可解释性 夏普利值 
针板电极下酯类绝缘油放电特性及产气规律研究被引量：3
《电网技术》2024年第1期405-415,共11页邢亚东 董明 刘阳 胡一卓 李青 徐阳 
国家自然科学基金项目(U1866603)。
酯类绝缘油在电力系统中的应用越来越广泛,其放电特性和产气规律与传统矿物油存在一定差异。为了研究酯类绝缘油变压器在放电故障发展过程中的放电特性和产气规律,该文以天然酯、改性酯以及合成酯为研究对象,搭建了油纸绝缘放电故障模...
关键词：酯类绝缘油 油纸绝缘 放电特性 油中溶解气体 发展规律 
基于经验小波变换和梯度提升径向基的变压器油中溶解气体预测方法被引量：27
《电网技术》2021年第9期3745-3754,共10页张鹏 齐波 张若愚 邵梦雨 李成榕 
国家自然科学基金联合基金项目(U1866603);中央高校基本科研业务费专项资金(2019QN124)。
电力变压器是电力系统的关键设备,其运行状态与电网稳定性密切相关。变压器油中溶解气体分析(dissolve gas analysis,DGA)是判断其运行状态的重要方法,预测变压器未来时刻的油中溶解气体含量,可以辅助运维人员判断变压器未来的运行趋势...
关键词：电力变压器 油中溶解气体分析 时间序列预测 经验小波变换 梯度提升机 径向基函数神经网络 
基于粒子群优化–长短期记忆网络模型的变压器油中溶解气体浓度预测方法被引量：59
《电网技术》2020年第7期2778-2784,共7页刘可真 苟家萁 骆钊 王科 徐肖伟 赵勇军 
国家自然科学基金项目(51907084);云南电网有限责任公司科技项目(YNKJXM20180736);昆明理工大学引进人才科研启动基金项目(KKSY201704027)。
电力变压器作为电网中传输和变换电能的主要设备,对油中溶解气体的浓度进行有效预测,可为变压器的故障诊断及状态评估技术提供一定的理论依据。鉴于此,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)与长短期记忆网络(lo...
关键词：变压器 粒子群优化 长短期记忆网络 油中溶解气体 预测 
面向变压器油中溶解气体分析的组合DBN诊断方法被引量：29
《电网技术》2019年第10期3800-3808,共9页荣智海 齐波 李成榕 朱双静 陈玉峰 辜超 
国家863高技术研究发展计划(2015AA050204)~~
油中溶解气体分析是变压器内绝缘故障诊断的重要方法之一。但误判案例分析表明,传统的基于深度信念网络(deep belief network,DBN)油中溶解气体故障诊断方法存在较多的局部放电、低温过热、低能电弧放电兼过热混淆等误判。为进一步提高...
关键词：变压器油中溶解气体分析 变压器故障诊断 深度信念网络 组合深度信念网络 
基于数据驱动和多判据融合的油色谱监测传感器有效性评估方法被引量：30
《电网技术》2017年第11期3662-3669,共8页齐波 张鹏 荣智海 李成榕 陈玉峰 杨祎 
国家863高技术基金项目(2015AA050204)~~
变压器是电力系统的枢纽设备之一,其运行的可靠性直接关系电力系统的安全运行。油色谱在线监测技术通过使用油色谱监测传感器监测变压器油中溶解各气体的含量能够及时发现变压器的早期故障。在现场的实际应用中,大量无效监测传感器的存...
关键词：油中溶解气体分析 变压器 传感器评估 数据驱动 多判据融合 
基于深度信念网络的变压器油中溶解气体浓度预测方法被引量：45
《电网技术》2017年第8期2737-2742,共6页代杰杰 宋辉 杨祎 陈玉峰 盛戈皞 江秀臣 
国家自然科学基金项目(51477100);国家863高技术基金项目(2015AA050204);国家电网公司科技项目(520626150032)~~
对油中溶解气体浓度发展趋势进行预测,可为变压器状态评估提供重要依据。提出一种基于深度信念网络的变压器油中溶解气体浓度预测模型。该模型以7种特征气体浓度、环境温度、变压器油温为可视输入,通过对基于受限玻尔兹曼机的多隐层机...
关键词：变压器 油中溶解气体 深度信念网络 相关性 预测 
基于负关联度的DGA故障诊断分析被引量：11
《电网技术》2015年第9期2627-2632,共6页宋斌 刘志雄 李恩文 王国利 
特高压工程技术(昆明、广州)国家工程实验室开放基金资助(NEL 201412)~~
三比值法是电力变压器进行潜伏性故障诊断的有效方法之一,但该方法存在缺码问题,并且对位于比值边界附近的数据易造成误判。在对大量溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)数据整理分析的基础上,发现同种故障类型的数据之间,H2、CH4...
关键词：溶解气体分析 三比值法 关联度 故障诊断 
一种自主核优化的二值粒子群优化–多核学习支持向量机变压器故障诊断方法被引量：24
《电网技术》2012年第7期249-254,共6页尹玉娟 王媚 张金江 袁鹏 詹俊鹏 郭创新 
国家自然科学基金资助项目(51177143);浙江省自然科学基金资助项目(Y1100243)~~
支持向量机(support vector machine,SVM)对于核函数及模型参数十分敏感,多核学习可降低模型的参数敏感性。提出了基于二值粒子群优化(binary particle swarmoptimization,BPSO)的多核学习SVM分类方法(BPSO-MKSVC)进行变压器故障诊断。...
关键词：溶解气体分析 支持向量机 多核学习 二值粒子群优化 故障诊断 变压器 
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