【摘 要】
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电力变压器是电力行业中极为重要的设备之一,其运行的稳定性及可靠性将会影响到整个电力系统。现今大多数变压器都以油浸式为主,造价高,且极易出现故障,所以需要对变压器进行定期检修,帮助排查故障。当前常用的变压器故障诊断方式主要是对变压器油的检测,但是传统对变压器油的检测方式都不可避免会产生较长的试验周期,同时人工操作也会导致误差的产生。针对此问题,本文围绕变压器快速精准诊断展开了研究,提出了一种基于荧光
【基金项目】
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国家安全生产重大事故防治关键技术科技项目（项目编号:anhui-0001-2016AQ）； 安徽省自然科学基金能源互联网联合基金重点支持项目（项目编号:2008085UD06）；
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电力变压器是电力行业中极为重要的设备之一,其运行的稳定性及可靠性将会影响到整个电力系统。现今大多数变压器都以油浸式为主,造价高,且极易出现故障,所以需要对变压器进行定期检修,帮助排查故障。当前常用的变压器故障诊断方式主要是对变压器油的检测,但是传统对变压器油的检测方式都不可避免会产生较长的试验周期,同时人工操作也会导致误差的产生。针对此问题,本文围绕变压器快速精准诊断展开了研究,提出了一种基于荧光光谱的变压器故障快速诊断模型,利用检测耗时短（约2-5 s）的激光诱导荧光技术（Laser Induced Florescence,LIF）结合检测速度快且识别准确率高的鲸鱼优化（Whale Optimization Algorithm,WOA）极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）算法,帮助实现变压器故障的快速有效诊断。本论文选用电力变压器常见的故障类型,将油样分为正常变压器油样、雷击故障、进水损坏故障以及短路故障四种情况。在实验室中,对每种变压器油样进行200组荧光光谱数据的采集,共获取800组光谱数据。研究的过程当中,由于数据维度达到2048维,冗余度高,故首先对原始数据进行预处理操作（包括去噪与降维两部分）。经过信噪比的比较,将去噪性能较优的S-G滤波算法作为实验的滤波器。在降维预处理方面选用了最大期望优化的主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）方法进行特征提取,将最大期望算法与PCA算法相结合,能够有效提取出特征数据信息,提升分类的准确性能,帮助提高检测速度。分类算法选取了运行速度快的ELM算法,同时为更好的提高检测精度,在原ELM模型上进行群体智能优化,最终选取识别准确率高且检测速度快的WOA-ELM算法作为本研究模型的识别算法,获取的平均训练集合准确率可达到99.67%,平均测试集合准确率为99.50%,平均分类检测时间也仅为1.525s,在降低时间成本的同时能够保证变压器故障的精准分类。本文提出一种基于荧光光谱的变压器故障快速精准识别系统,不仅能够在变压器进行定期故障检修时及时判断出故障类别,还为后续创建出更为完整的电力变压器荧光光谱数据库及完备的变压器故障诊断装置提供了研究基础,帮助电力企业节约经济成本,有效保证电力系统平稳运行。图[41]表[8]参[81]
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