[发明专利]一种基于光纤气体在线监测数据的变压器故障诊断方法及系统在审
申请号: | 201410826861.5 | 申请日: | 2014-12-25 |
公开(公告)号: | CN104458640A | 公开(公告)日: | 2015-03-25 |
发明(设计)人: | 杜文钊;赵力楠;殷晓刚 | 申请(专利权)人: | 中国西电电气股份有限公司 |
主分类号: | G01N21/3504 | 分类号: | G01N21/3504;G01N21/359;G06N3/02;G06N3/08 |
代理公司: | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人: | 蔡和平 |
地址: | 710075*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 光纤 气体 在线 监测 数据 变压器 故障诊断 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及变压器故障诊断系统,特别涉及基于光纤气体在线监测数据的变压器故障诊断方法及系统。
背景技术
变电站主要由变压器、开关设备和各类控制柜组成,变压器是其枢纽设备。电网系统电力输送过程中电能转换的功能由电力变压器承担,将电网电压升高进行运输,然后降低线路电压至用户侧,完成电能的运输,变压器的可靠运行关系到电网能否高效、安全的运行。
变压器结构复杂,目前国内电力系统主要采用油浸式电力变压器,由绝缘油、绕组、铁芯等部件组成。变压器中的各个组件在运行时均有可能出现故障,故障类型可以概括分为内部故障和外部故障。外部故障主要发生在绝缘套管或其引线上,可以通过目测方式查找并解决;内部故障的定位及查找就相对困难一些。内部故障又可以分为热故障和电故障两类,研究表明,变压器绝缘油中产生的气体含量与变压器的故障类型有着紧密联系,通过检测变压器油中的溶解气体成分及含量即可准确判断变压器的故障类型和故障程度,提供给变压器检修人员可靠的依据,保障变压器的安全运行。
油浸式电力变压器内的绝缘油气体成分和浓度检测主要有离线检测和在线检测两种。离线检测耗时时间长,精确度不高,实时性差,无法在故障发生时提供维修依据,导致故障程度加深;在线检测方式利用安装于待测点的传感元器件提供实时数据,分析软件实时分析数据,给出检测报告,提供检测依据,利于变压器的及时检修。目前对于变压器的故障诊断方法主要有:(1)特征气体法,该方法是目前变压器故障诊断中较为常用的方法之一,综合分析特征气体的含量和增长速率,判定故障类型和发展趋势。(2)三比值法,该方法是国家标准中判断电气设备故障性质的主要方法,适用于油中产气速率和气体含量都超过标准值的情况。(3)三角图形法,该方法将代表性的气体比值在一个三角的图形上表示出来,通过数据在三角形中所处的位置来推测故障点温度范围并判断故障类型,方法简单、方便,易于观察。
发明内容
为了解决现有方法和技术的不足,本发明提供了一种基于光纤气体在线监测数据的变压器故障诊断方法及系统,利用光纤气体传感器获取准确的气体数据,利实现对变压器故障的准确监测和判断。
为了实现上述目的,本发明的技术方案如下:
一种基于光纤气体在线监测数据的变压器故障诊断系统,包括一个用于分离变压器油气的油气分离装置、若干个用于储存油气分离后气体的气室、若干个用于发射特定频谱范围光线的光源、若干个用于接收光源入射气体后反射光的光纤气体传感器、一个接收气体吸收光谱数据的数据采集模块、一个数据处理及综合分析模块;所述每一个气室均有一个光源照射;变压器油中出现溶解气体之后,进入到气室中,经过气室反射后的光源的出射光被光纤气体传感器采集到后,传送到数据采集模块中用于提取出射光的光纤波长数据,最后送至数据处理及综合分析模块进行故障诊断。
所述的油气分离装置采用透气但不透油的材料作为分离膜。
所述的气室内安装有五块反射率大于97%的高反射镜,增加光源在气室内部的传输光程。
所述的光源采用近红外光源,每个光源的发光频谱针对每一个气室独立设定。
所述的数据采集模块同时接入多路光纤气体传感器,采集整个变压器内全部气室的吸收光谱数据。
所述的数据处理及综合分析模块主要由特征统计和计算模块、变压器运行状态分析及预测模块、故障识别模块、人机交互模块组成。
所述的气室与数据采集模块之间通过光信号方式连接。
所述的油气分离装置为外置时,在不破坏变压器磁场的情况下将变压器内的油气引导出变压器外,再进行分离。
一种变压器故障诊断系统的诊断方法,变压器油出现溶解气体之后,气体进入到气室内,该气室在光源的照射下,所述光源经气室反射后得到的反射光被光纤气体传感器捕捉,将该捕捉到的反射光传送至数据采集模块中,数据采集模块提取出反射光的光纤波长数据,然后送至数据处理及综合分析模块进行故障预测及诊断。
所述的数据处理及综合分析模块进行故障预测及诊断采用小波神经网络计算而得,具体的方法为:以采集的气体光谱数据作为小波神经网络的输入值,以离线过程中积累的气体数据作为训练样本,小波神经网络的输出层数据按照以下公式计算:
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