溶解气体分析

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基于优化神经网络和DGA的变压器故障诊断分析
《电气技术与经济》2025年第4期187-190,共4页王励前 
变压器在电力系统中扮演着至关重要的角色,其故障诊断对于保障电力系统的可靠性和安全性具有重要意义。溶解气体分析(DGA)是变压器故障诊断中常用的方法之一,然而传统的DGA方法在诊断准确率和实时性方面存在一定的局限性。本文提出了一...
关键词：变压器故障诊断 溶解气体分析(DGA) 神经网络电力系统 
基于油中溶解气体分析的变压器内部故障诊断技术研究
《中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术》2025年第3期109-112,共4页商聪 
油中溶解气体分析(DGA)技术乃是诊断变压器内部故障的关键手段。借助对溶解气体的类别、浓度以及生成速率予以分析,能够辨别局部过热、电弧放电等诸多故障类型,还可定位热点区域并对故障发展趋向进行评估。此文立足于技术层面,深入探讨 ...
关键词：油中溶解气体分析 变压器 内部故障诊断 
变压器油中溶解气体分析与故障预测
《中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术》2025年第3期086-089,共4页宫学艳 李晓晨 武洁良 
变压器油中溶解气体分析(DGA)乃变压器故障诊断之关键手段,可凭借对气体浓度变化之监测,预先识别诸如局部放电、过热及绝缘老化等潜在故障。此文对溶解气体之分类、生成机制以及于不同故障类型下气体之特征予以系统性探讨,着重剖析了气...
关键词：变压器油 溶解气体 故障预测 
基于PCA和Fast-MCD的油中溶解气体在线监测异常数据识别
《浙江电力》2025年第3期100-107,共8页王子凌 汪科 柴卫健 李业欣 邹国平 安斯光 
国网浙江省电力有限公司科技项目(B311DS230008)。
油中溶解气体在线监测装置对变压器运行状态的准确监测是保证其稳定运行的关键,监测装置若出现故障会导致在线监测数据异常,严重影响在线监测的效果。针对这一问题,提出了一种基于PCA(主成分分析)和Fast-MCD(快速最小协方差行列式)的变...
关键词：异常检测 油中溶解气体分析 Fast-MCD 主成分分析 
一维全卷积神经网络在变压器故障诊断中的应用研究
《大坝与安全》2025年第1期61-66,共6页谭佳文 张文韬 王雅琪 
为提高变压器故障诊断的准确性,提出了一种基于一维全卷积神经网络的油浸变压器故障诊断模型。首先对变压器油中溶解气体数据进行标准化处理和编码;然后构建上述诊断模型的网络,网络结构运用全卷积网络和卷积核的特点,能够有效提取输入...
关键词：卷积神经网络 深度学习 变压器 故障诊断 溶解气体分析 
一种面向DGA不平衡数据的变压器缺陷识别方法
《内蒙古电力技术》2024年第6期48-55,共8页刘学芳 温欣 李昂 窦冰杰 胡学超 李浩铭 
内蒙古自治区自然科学基金项目“变压器油复合抗氧化剂的筛选及其电化学检测方法研究”(2021BS05005);内蒙古电力科学研究院青年科技人员支持计划项目“蒙西地区充油变压器运行状态智能监测及预警技术研究”(QK-2024-1-02)。
针对变压器缺陷样本存在不平衡性,现有诊断方法适用性不足的问题,提出一种面向油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis,DGA)不平衡数据的变压器缺陷识别方法。首先,基于内蒙古西部地区部分电厂送检油样的DGA分析,重新划分5种变压器状...
关键词：变压器 缺陷识别 油中溶解气体分析 不平衡性 动态多种群粒子群优化算法 极限学习机 
气相色谱法在电力设备绝缘油溶解气体分析中的优化应用
《中国测试》2024年第S2期109-115,共7页王淑颖 蔡维哲 姜飞宇 张荣嵘 高松涛 李强 刘鑫 
本研究通过气相色谱法对电力设备绝缘油中的溶解气体进行了精确分析,致力于提升溶解气体和含气量测定的准确性,进而确保电力设备状态评估的精确性。研究深入探讨了绝缘油采样的标准化流程、注射器密封性能、气体转移过程中的潜在误差,...
关键词：气相色谱法 溶解气体 含气量 影响因素 优化措施 
多策略融合改进AO优化SVM的变压器故障诊断研究
《控制工程》2024年第11期2000-2009,共10页谢国民 齐晓亮 
国家自然科学基金资助项目(51974151);辽宁省教育厅重点实验室基金资助项目(LJZS003)。
针对变压器故障诊断精度不高的问题,提出了一种多策略融合改进天鹰优化器(IAO)优化支持向量机(SVM)的变压器故障诊断模型。首先,采用核主成分分析(KPCA)方法对高维度据进行降维,减少数据中的稀疏性对结果的影响;其次,利用Tent混沌映射...
关键词：变压器 故障诊断 油中溶解气体分析 算法改进 支持向量机 
基于改进PSO-BP神经网络的变压器故障诊断方法
《电工技术》2024年第22期129-132,共4页战泓廷 张王瑞 蒋景熙 张宏阳 杨帅 赵臻 闻新 
针对电力变压器以油中气体含量作为判别故障特征,诊断结果可信度不理想的问题,提出一种基于改进PSO-BP算法的变压器神经网络故障诊断方法。对PSO-BP算法的粒子初始搜索范围进行修改,以提高算法收敛精度及稳定性。将变压器气体溶解分析(D...
关键词：变压器 油中溶解气体分析 故障诊断 神经网络 粒子群算法 
基于DGA和稀疏化支持向量机的设备异常诊断
《计算机科学》2024年第11期292-297,共6页潘连荣 张福泉 何井龙 杨加意 
国家自然科学基金面上项目(61871204);福建省科技厅引导性项目(2018H0028);广西电网公司2023年科技项目(046000KK52222021)。
为了有效提高基于机器学习的设备异常诊断的精度和效率,提出了一种基于稀疏化支持向量机的故障诊断模型。首先,对异常诊断的原理和特征气体进行了分析,给出了故障类型与特征气体的关系;其次,从4个方面对数据进行预处理,包括清洗、归一...
关键词：异常诊断 机器学习 最小二乘支持向量机 油中溶解气体分析 稀疏化 
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