[发明专利]一种变压器故障检测方法及变压器有效

专利信息
申请号: 201910320333.5 申请日: 2019-04-19
公开(公告)号: CN111830439B 公开(公告)日: 2022-10-11
发明(设计)人: 邵柳东;刘天凤;毛欢乐;李有明 申请(专利权)人: 宁波奥克斯高科技有限公司
主分类号: G01R31/62 分类号: G01R31/62;G01J5/48;G01H17/00
代理公司: 北京市中联创和知识产权代理有限公司 11364 代理人: 刘潇;范林林
地址: 315031 浙江省宁*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 变压器 故障 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种变压器故障检测方法,其特征在于,所述方法包括步骤:

S1:根据变压器的输入电流和输出电流初判是否发生故障,若是,执行S2,若否,继续执行S1;

S2:将变压器的输入电流进行小波包分解,根据得到的小波包分解信号判断输入电流是否出现异常,若是,执行S3,若否,执行S9;

S3:在预设连续时间段内,根据在变压器外围设置的红外热像仪监测到的显示画面,确定变压器高压侧套管是否出现异常,若是,则执行S4,若否,则执行S1;

S4:根据变压器高压侧套管红外图像的特征,对振动信号强度进行修正;

S5:根据多幅特征图像确定对应的深层结构特征,得到变压器高压侧套管不同故障情形与深层结构特征间的对应关系;

S6:判断修正后的振动信号强度与对应出的深层结构特征之间的对应度是否大于预设对应度阈值,若是,则执行S7,若否,则执行S8;

S7:判断变压器高压侧套管红外图像的灰度图像中是否存在大于预设阈值的像素值,若存在,则根据所述灰度图像中大于预设阈值的像素点的位置分布,获取待诊断变压器中变压器部件的特征图像;

S8:调取标准特征向量库Bi,计算出每个Bi值与所述小波包分解信号特征向量Di的差值ρ(A,B);将所述差值ρ(A,B)与报警阈值进行比较,判断所述差值是否小于所述报警阈值,若小于,所述变压器振动在正常范围内;若不小于,所述变压器振动异常,发生故障,报警指示灯亮;

S9:判断输入电流是否小于其故障判断启动电流,且输出电流在设定时间段中任一时刻起持续大于等于其故障判断启动电流时,读取在设定时间段内采集的变压器内产生的录音信息;

S10:根据变压器内产生的录音信息获取变压器的时间特征矢量;

S11:判断所述时间特征矢量和预存的特征频谱数据库中所保存的已知故障特征频谱矢量之间的矢量距离是否大于预设距离阈值,若是,则执行S12,若否,则返回S2;

S12:根据已知故障特征频谱确定故障。

2.根据权利要求1所述的变压器故障检测方法,其特征在于,所述S1包括:

S1001:获取变压器振动信号的振动信号强度和变压器的输入电流和输出电流值;

S1002:判断变压器的输入电流和输出电流在设定时间段内是否等于其故障判断启动电流,若是,执行S2,若否,执行S1001。

3.根据权利要求1所述的变压器故障检测方法,其特征在于,所述S2包括:

S21:对输入电流信号进行j层小波包分解,得到2j个频率段的小波包分解信号Di;

S22:针对每个分解信号Di,判断每个分解信号Di的平均功率总和是否大于预设平均功率值,若是,执行S3,若否,执行S9。

4.根据权利要求1所述的变压器故障检测方法,其特征在于,所述S4包括:

S41:分别对多幅变压器高压侧套管红外图像进行处理,得到多幅特征图像;所述特征图像包括灰度图像;

S42:根据灰度图像确定灰度图像的平均像素阈值;

S43:根据灰度图像平均像素阈值对所述振动信号强度进行修正。

5.根据权利要求1所述的变压器故障检测方法,其特征在于,所述S10包括:

S101:将录音信息进行N次数据采集,形成一维向量,并将形成的一维向量进行归一化,作为状态向量;

S102:从状态向量中提取幅值、相位、能量及概率分布时间特征矢量,用于表征变压器状态。

6.根据权利要求1所述的变压器故障检测方法,其特征在于,所述S6包括:

预先设置深层结构特征与振动信号强度的对应关系表,所述对应度为修正后的振动信号强度与深层结构特征与振动信号强度的对应关系表中振动信号强度的比值,当该比值在0.5~1.5之间时,将该比值确定为对应度值,若该比值不在0.5~1.5之间,则将修正后的振动信号强度与记录在对应关系表中的较大振动信号强度进行比值计算。

7.根据权利要求2所述的变压器故障检测方法,其特征在于,所述S1002中,故障判断启动电流设置成大于2倍其相对应电流的额定电流。

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