電力變壓器智能故障診斷與絕緣測試技術

目 錄

第1章 油中溶解氣體比值法故障診斷 1

1.1 油浸式電力變壓器主要結構和絕緣系統(tǒng) 1

1.2 變壓器故障特征 2

1.2.1 變壓器油中溶解氣體的產(chǎn)生 2

1.2.2 固體絕緣材料的分解及產(chǎn)生的氣體 3

1.2.3 氣體的其他來源 4

1.3 故障類型及其特征 4

1.4 油中溶解氣體故障診斷的依據(jù) 5

1.5 油中氣體三比值故障診斷 6

1.5.1 常規(guī)IEC三比值法 7

1.5.2 改良三比值診斷法 9

1.6 無編碼比值故障診斷 12

1.7 四比值故障診斷 13

1.7.1 得能堡比值法 13

1.7.2 羅杰士比值法 14

1.7.3 無編碼四比值法 15

1.8 其他診斷方法 15

1.8.1 O2/N2比值 15

1.8.2 C2H2/H2比值 16

1.8.3 氣體比值的圖示法 16

1.8.4 改良電協(xié)法 17

第2章 GA算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法原理及操作步驟 19

2.1 遺傳算法基本原理 19

2.1.1 遺傳算法 19

2.1.2 遺傳算法的基本流程 19

2.1.3 模式定理和隱含并行性 21

2.1.4 算法關鍵參數(shù)與操作設計 21

2.2 改進的遺傳算法 25

2.2.1 雜交率、變異率的自適應調整 25

2.2.2 交叉算子的改進 26

2.2.3 變異算子的改進 27

2.2.4 加快收斂速度的措施 27

2.2.5 最優(yōu)保存策略 28

2.2.6 改進遺傳算法的仿真 28

2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡及其改進算法 28

2.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 28

2.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法原理及模型 29

2.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的實現(xiàn)步驟 31

2.4 改進反向傳播BP算法的措施 32

第3章 基于GA-BP混合算法的變壓器故障診斷 34

3.1 GA-BP混合算法基本原理 34

3.1.1 GA-BP混合算法 34

3.1.2 編碼策略 34

3.1.3 群體設定 35

3.1.4 適應度函數(shù)的確定 35

3.1.5 混合算法的實現(xiàn) 35

3.1.6 混合算法的收斂性分析 37

3.1.7 混合算法的優(yōu)點 37

3.2 GA-BP網(wǎng)絡及混合算法的故障診斷 37

3.3 基于三比值神經(jīng)網(wǎng)絡法故障診斷 42

3.4 基于四比值的神經(jīng)網(wǎng)絡法故障診斷 44

第4章 基于粗糙集理論的變壓器故障診斷 47

4.1 粗糙集基本理論 47

4.1.1 知識與知識庫 47

4.1.2 粗糙集的上、下近似集 48

4.1.3 知識約簡 48

4.1.4 知識表達系統(tǒng) 49

4.1.5 決策表 49

4.1.6 決策表的化簡及分類規(guī)則 50

4.2 變壓器故障的分類代號 53

4.2.1 常規(guī)IEC三比值法故障分類代號 53

4.2.2 DGA新導則故障分類代號 53

4.3 基于粗糙集理論的IEC三比值故障診斷 54

4.3.1 基于粗糙集的常規(guī)三比值表化簡 54

4.3.2 基于粗糙集的新導則IEC—60599診斷法 56

4.4 變壓器故障診斷實例分析 59

第5章 基于粗糙集理論的變壓器故障定位 62

5.1 基于粗糙集理論的變壓器故障定位診斷 62

5.2 變壓器故障定位的判斷規(guī)則 62

5.3 變壓器故障定位實例分析 65

第6章 絕緣電阻和電容及介質損耗因數(shù)的測量 66

6.1 絕緣電阻與電阻率 66

6.2 影響絕緣電阻的主要因素 67

6.3 絕緣電阻的直接測量法 68

6.4 比較法測量絕緣電阻 70

6.5 充放電法測量絕緣電阻 72

6.6 相對介電常數(shù) 75

6.7 介質損耗因數(shù) 75

6.8 影響相對介電常數(shù)和介質損耗因數(shù)的主要因素 76

6.9 Cx和tan"para" label-module="para">

6.10 雙T電橋測量法 83

6.11 諧振法測量Cx及tan"para" label-module="para">

第7章 油紙絕緣時域介電譜的測量 91

7.1 油紙絕緣變壓器絕緣老化機理 91

7.2 油紙絕緣電介質極化理論 92

7.3 油紙絕緣介質響應特性 94

7.4 絕緣老化導致極化特性變化 95

7.5 極化、去極化電流法 96

7.6 回復電壓法 97

7.7 變壓器極化譜的測量方法 97

7.7.1 回復電壓測量的接線 97

7.7.2 極化、去極化電流測量 99

7.8 影響回復電壓測量的主要因素 101

7.9 充電電壓對極化譜測量的影響 104

7.9.1 充電電壓對回復電壓最大值的影響 105

7.9.2 充電電壓對回復電壓初始斜率的影響 105

7.9.3 充電電壓對峰值時間的影響 105

7.10 充放電時間對極化譜測量的影響 106

7.10.1 充放電時間比與回復電壓最大值的關系 107

7.10.2 充放電時間比與初始斜率Si的關系 107

7.10.3 充放電時間比與峰值時間tp的關系 108

第8章 油紙絕緣極化等效電路及其響應 110

8.1 油紙絕緣極化等效電路模型 110

8.1.1 極化等值電路元件的組成 111

8.1.2 基于X-Y模型的等值電路 113

8.2 基于擴展德拜模型的等值電路 114

8.3 極化等效電路的響應函數(shù) 116

8.4 油紙絕緣混聯(lián)等效電路模型 118

8.4.1 混聯(lián)等效電路模型 119

8.4.2 改進的混聯(lián)等效電路模型 121

第9章 油紙絕緣變壓器極化等效電路參數(shù)計算 128

9.1 介質極化等效電路模型 128

9.2 粒子群算法及其在參數(shù)計算中的應用 130

9.2.1 建立求解非線性方程組的目標函數(shù) 130

9.2.2 標準粒子群優(yōu)化算法 131

9.2.3 改進粒子群優(yōu)化算法 132

9.3 應用改進粒子群算法求解電路參數(shù)值 135

9.4 回復電壓計算方法 138

9.4.1 單極化支路回復電壓計算公式 138

9.4.2 多極化支路回復電壓計算通式 140

9.4.3 等效電路中幾何電阻Rg的求解 140

9.5 等效電路參數(shù)計算準確性分析 140

第10章 油紙絕緣老化與等效電路參數(shù)關系 144

10.1 油紙絕緣老化與等效電路極化支路數(shù) 144

10.1.1 等效電路極化支路數(shù)唯一性探討 144

10.1.2 油紙絕緣老化與極化支路數(shù)的關系 150

10.2 油紙絕緣老化與極化支路時間常數(shù)的關系 153

10.3 實例分析和驗證 155

附錄A 故障診斷程序 158

附錄B 基于混沌粒子群混合算法的計算程序 163

附錄C 參數(shù)計算結果與測量曲線對比 169

參考文獻 1722100433B

電力變壓器智能故障診斷與絕緣測試技術是電氣工程研究生（或本科生）的一門專業(yè)課程。全書共10章，分別闡述神經(jīng)網(wǎng)絡診斷方法及其混合算法在變壓器油中溶解氣體的故障診斷應用、基于粗糙集理論的變壓器故障診斷和故障定位、絕緣電阻和電容及介質損耗因數(shù)的測量、油紙絕緣極化響應與時域介電譜測量、極化等效電路模型和等效電路參數(shù)計算、油紙絕緣老化與等效電路特征量的關系等內容。本書內容由淺入深，為讀者構筑了一個從理論到實踐的學習平臺。書中除了闡述故障診斷理論外，還提供大量的故障診斷分析實例、診斷程序和圖表，力求讓讀者通過學習能系統(tǒng)掌握變壓器故障診斷方法和絕緣測試等知識。本書提供配套的分析實例、MATLAB計算程序等。

本書可以作為高等院校電氣、自動化等專業(yè)高年級本科生和研究生相關課程的教材，也可以供電力工程技術人員學習和參考。

第1章 緒論

1.1 智能故障診斷與容錯控制的有關概念

1.2 智能故障診斷與容錯控制的目的和意義

1.3 智能故障診斷與容錯控制的研究內容

1.4 智能故障診斷與容錯控制的研究方法

1.5 智能故障診斷與容錯控制的國內外研究概況

1.6 本書的結構體系和特色

1.7 小結

參考文獻

第2章 智能故障診斷與容錯控制的構成

2.1 智能故障診斷與容錯控制的基本結構

2.2 智能故障診斷與容錯控制的構成原理

2.3 智能故障診斷與容錯控制的構成方法

2.4 智能故障診斷與容錯控制的評價指標

2.5 小結

參考文獻

第3章 智能故障診斷與容錯控制方案

3.1 基于狀態(tài)反饋的故障診斷與容錯控制

3.2 基于故障補償?shù)墓收显\斷與容錯控制

3.3 基于多模冗余的故障診斷與容錯控制

3.4 基于功能模塊的故障診斷與容錯控制

3.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷與容錯控制

3.6 基于專家系統(tǒng)的故障診斷與容錯控制

3.7 小結

參考文獻

第4章 智能故障診斷與容借控制策略

4.1 瞬時故障的消除

4.2 多模塊并行診斷決策

4.3 故障自適應學習控制

4.4 故障自適應補償控制

4.5 故障自適應重構控制

4.6 小結

參考文獻

第5章 智能故障診斷與容錯控制的實現(xiàn)方法

5.1 故障信號檢測

5.2 故障特征識別

5.3 故障狀態(tài)預測

5.4 故障維修決策

5.5 故障容錯控制

5.6 小結

參考文獻

第6章 模糊故障診斷與容錯控制

6.1 模糊故障診斷原理

6.2 模糊故障診斷方法

6.3 模糊故障容錯控制

6.4 幾個問題的處理方法

6.5 小結

參考文獻

第7章 專家系統(tǒng)故障診斷與容錯控制

7.1 專家系統(tǒng)概述

7.2 專家系統(tǒng)故障診斷原理

7.3 專家系統(tǒng)故障診斷方法

7.4 專家系統(tǒng)故障容錯控制

7.5 翼型風不洞運行過程故障診斷與容錯控制

7.6 小結

參考文獻

第8章 神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷與容錯控制

……

第9章 信息融合故障診斷與容錯控制

第10章 智能故障診斷與容錯控制

第11章 智能結構故障診斷與容錯控制

第12章 BIT故障診斷與容錯控制

第13章 集成化妝故障診斷與容錯控制

第14章 網(wǎng)絡化故障診斷與容錯控制

《大型電力變壓器故障診斷及案例》主要內容包括概論、大型電力變壓器的故障模式及影響分析、大型電力變壓器故障特征參量分析、大型電力變壓器故障特征參量預處理及預測方法、大型電力變壓器故障特征參量數(shù)據(jù)融合方法、基于油中溶解氣體的變壓器故障診斷方法、大型電力變壓器過熱性故障診斷方法、大型變壓器繞組變形診斷方法、基于多特征參量故障診斷方法、基于保護信息的變壓器故障診斷、典型故障診斷案例分析。

本書系統(tǒng)地闡述了智能故障診斷與容錯控制的基本理論和方法：主要內容包括智能故障診斷與容錯控制的構成原理、構成方法、控制方案、控制策略及其實現(xiàn)技術，同時對模糊、專家系統(tǒng)、控制方案、控制策略及其實現(xiàn)技術，同時對模糊、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡、信息融合、智能體、智能結構、BIT、集成化和網(wǎng)絡化智能故障診斷與容錯控制方法也分別做了介紹。

本書可作為高等院校工業(yè)自動化、設備工程、安全工程、機械電子工程、控制科學與工程等專業(yè)高年級學生和研究生的教材或教學參考書，也可供廣大科技工作者和從事過程控制、故障診斷、武器裝備使用與維護等人員參考。