基于主因子的分析变压器油色谱的分析法

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1、摘要变压器作为电网中的枢纽设备，其重要性越来越大。如果变压器发生故障，不仅会造成设备损坏，还会因此损失大量负荷，造成巨大的社会经济损失。目前，国内外许多专家学者对变压器故障的分析和诊断提出了很多方法。如停电进行的绝缘电阻测试、直流电阻测试、局部放电和绕组变形测试等，还有带电测试项目包括红外成像和变压器油色谱分析等。本文针对电力变压器油色谱分析诊断方法进行深入的研究和讨论。电力变压器油色谱分析诊断方法有三比值法、气体组分分析法、TD法、四比值法、模糊理论法、神经网络法和专家系统法等。现在使用最广泛的是三比值法，用五个特征气体组分含量两两比值表示，但是它存在编码不全、边界不确定、故障

2、重叠无法诊断等多个缺点，其他方法也存在缺点和不足。本文在这些基础上，选择了灰色关联诊断方法。它可以通过计算出故障标准数据列与待诊断数据列的关联度进行分析，利用关联度的大小来确定故障的类型。与某一故障类型的标准数据列的关联度越大，发生这种故障类型的可能性也就越大。在使用灰色关联分析法时，标准数据列的选取是该方法的关键，直接影响到最后诊断结果的正确性。过去学者通常采用单一的标准数据列，或者在已确诊故障的变压器油色谱数据列中选取多个数据列，这样的标准数据列并不具有代表性，这种分析也因此存在弊端。变压器油中溶解特征气体由五种组成，同时分析存在难度，单一分析又没有代表性。为此，本文采用主因

3、子分析方法，将电力变压器油色谱的五个特征气体转换成为两个主因子，既能包含全部数据特征，又可以简化分析难度。使用SPSS软件对收集到的多组确诊故障的色谱数据列进行计算，根据计算结果定义两个主因子为主要特征气体因子和非主要特征气体因子。计算出每个待诊断数据列在这两个因子上的得分情况，画出坐标图。坐标图上因子得分比较集中的区域对应的就是能代表该类故障的标准数据列区域。本文利用标准差、方差以及M估计值来确定两个因子得分的集中区域。M估计是一种利用权数对每个数据进行处理的方法，避免了远离数据中心的“异常数据’’影响均值，计算值比普通均值更能接近数据中心。通过计算M估计值得到因子得分数据中心

4、后，找到与数据中心最近得分点，这些得分点对应的特征气体组分数据列就组成了该类故障的标准数据组。本文以“高温过熟’’故障为例，详细描述了该类故障的标准数据计算过程。使用主因子分析法得出典型故障类型的标准数据列后，在此基础上建立了变压器故障灰色关联诊断方法。现场应用实例表明：使用主因子．灰色关联分析法进行了诊断，判断结果与实际情况相吻合，验证了本方法的正确性。关键词：变压器故障；油色谱分析；主因子；M估计；灰色关联nAbstractWiththedevelopmentofthegrid，thepatternchangedfromtheoriginalcity鲥dtothelarger

5、egionalpower曲d，eventhenationalpower舒d．Asahubdeviceinthe鲥d，theimportanceoftransformerincreasedalot．Ifthetransformerfailed,itwillnotonlydamagedtheequipment，butalsolostsomeimportantload．Propertyofthesocietyandpeoplewillbeagreatloss．Atpresent,manydomesticandexpertssuggestsomemethodtodiagnosisthet

6、ypeoftransformerfaults．Thepoweroutagestestincludeinsulationresistancetest,theDCresistancetest,partialdischargetest,windingdeformationtestandSOon．Theuninterruptedpowertestincludedinfi-aredimagingandtransformeroilchromatographicanalysis．Thispaperdiscussedthediagnosticmethodsforpowertransformero

7、ilin-depthanalysisandresearch．Atpresengthemethodsoftransformeroilchromatographicanalysisincludethree—ratiolaw,gascomponentanalysis，TDmethod,four-ratiolaw,fuzzytheorymethod,neuralnetworkmethod,andexpertssystem．Themostwidelyusedmethodisthethree