基于变压器缺陷数据的故障预测研究_毕业设计开题报告

《基于变压器缺陷数据的故障预测研究_毕业设计开题报告》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、开题报告论文题目：基于变压器缺陷数据的故障预测研究学院：电气工程学院学号：姓名：一、论文的来源、目的和意义电力变压器是电力系统中的关键设备之一，它承担着电压变换、电能分配和传输的任务，并提供电力服务。在电力系统中处于枢纽地位，其运行状态直接影响着整个电力系统的稳定性、安全性和可靠性。变压器一旦发生事故，造成的直接和间接的经济损失是巨大的。随着国民经济的持续高速发展，我国的电力建设已进入了超高压、大电网、大容量、自动化的新阶段。电力系统规模和变压器单机容量也随之不断增大，其故障对国民经济造成的损失也愈来愈大。因此，变压器

2、的正常运行是对电力系统安全、可靠、稳定运行的重要保证，必须最大限度地防止和减少变压器故障和事故的发生。在当今电网格局下，提高电力设备特别是大型电力变压器运行的可靠性对整个电网的安全可靠运行具有重要的意义。及早发现变压器的潜伏性故障及其发展趋势、有效地诊断变压器故障、并对电力变压器的故障进行有效的预测，既可给维护人员提供必要的参考以避免维修不足或过度维修，又可以保证供电的可靠性和用户的人生安全。由此可见，对变压器故障预测进行研究具有重要的理论意义和工程实用。变压器进行油色谱在线监测是变压器状态监测的重要基础。但是，由于目

3、前变压器油色谱在线监测离实现变压器的全面状态检修尚有差距，不可能随时获得准确的油中气体浓度。从某变压器现有的色谱数据出发，预测出该变压器未来时刻油中溶解气体的浓度，就能以此为依据对变压器进行跟踪和安排检修等工作，是变压器在线监测的必要补充和提前预警变压器故障的重要手段，可以避免和减少事故，保证电力系统的安全稳定运行．开展变压器故障预测，对预测潜伏性故障发展趋势或何时发展成故障或可能发生何种类型故障等进行研究，对指导维护工作具有十分重要的意义。而且对提高电力系统运行的可靠性和科学管理水平也具有十分重要的意义。二、国内外研

4、究现状和发展趋势10目前所构造的变压器故障诊断系统都是判断有无故障，或出现故障后诊断是何部位以及何种原因引起的故障。但是，对于当前没有出现故障或故障症状不明显的变压器，这些诊断系统却不能预测何时出现故障，出现什么故障。因此，开展变压器故障预测，对预测潜伏性故障发展趋势进行研究，对指导维护工作具有十分重要的意义。目前运用于各个领域的预测方法有很多，下面介绍目前在各领域中使用的预测方法，并探讨变压器故障预测中的适用方法。(1)基于回归分析法的预测技术按照回归方程的类型可分为线性和非线性回归。回归分析法一般适用于中期预测。(

5、2)基于时间序列分析法的预测技术这种方法对短期预测效果比较好，但并不适合于作中长期预测。(3)基于模糊理论的预测技术模糊理论是用精确的理论方法来处理过去无法用经典理论描述的模糊事物，它能够解决精确理论所不能解决的在人脑中大量存在的非确定性语义及模糊概念的问题。(4)混沌理论混沌理论是兼具质性思考与量化分析的方法，用以探讨动态系统中无法用单一数据关系，而必须用整体、连续的数据关系才能解释及预测的行为。(5)基于专家系统的预测技术专家系统是基于知识程序的计算机软件系统，它拥有某个领域专家的知识和经验，并能像专家那样运用这些

6、知识并做出智能决策。但由电力系统的影响因素较多较杂，专家系统应用于电力变压器故障预测仍比较困难。(6)马尔可夫预测法马尔可夫预测法是一种市场预测法，常用于市场占有率预测和销售期望利润预测。(7)支持向量机支持向量机是数据挖掘的新方法，能对回归问题和模式识别等问题进行处理，并可应用于预测和综合评价等领域；有深厚的理论基础和广阔的前景。(8)基于神经网络的预测技术10人工神经网络方法的是可在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的结构及信息处理功能，具有信息记忆、自主学习、知识推理和优化计算等特点。缺点是要求有足够多的历史数据，

7、选样困难，算法复杂，应用于短期预测更为适宜。(9)遗传算法遗传算法建立在达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传学说基础上，它模仿了生物遗传、进化原理，并引用了随机统计理论，是一种自适应全局优化概率搜索算法。并在变压器故障预测方面已经得到应用并取得了一定的效果。(10)基于灰色系统理论的预测技术灰色预测将系统行为特征量的变化过程看作为一个灰色过程，利用灰色系统理论的微分方程模型进行预测。灰色系统理论利用数据处理方法，将杂乱无章的原始数据整理成规律性较强的生成数据来加以研究，近年来，灰色预测模型尤其是GM(1，1)模型及其改进模

8、型在电力变压器故障预测方面也了一些研究成果。(11)优化组合预测技术为了充分发挥各预测模型的优势，组合预测将不同预测模型按一定方式进行综合。根据组合定理，各种预测方法通过组合可以尽可能利用全部的信息，达到改善预测性能的目的。组合预测是在单个预测模型不能完全正确地描述预测量的变化规律时发挥其作用的。目前，优化组合预测方法目前已经渐渐