編碼器秉銘1031529SICK*系列ARS60-ADM32768數據的電力變壓器故障診斷方法能及時發現變壓器潛在故障,可在變壓器運行過程中進行故障分析,促進變壓器從定期維修到狀態維修的轉變,提高變壓器的運行維護水平,其研究具有重要的現實意義。本文在分析現有電力變壓器故障診斷方法的特點及存在的問題的基礎上,*嘗試將可有效解決小樣本、高維、非線性分類問題的相關向量機應用于油浸式電力變壓器故障診斷,探索基于DGA數據的電力變壓器故障診斷的新方法。提出了基于相關向量機的油浸式電力變壓器故障診斷方法。采用二叉樹方法建立了故障診斷模型,分析了特征變量及核函數的選取對診斷性能的影響,給出了診斷方法的具體實現過程。該診斷方法可以以概率的形式輸出診斷結果；具有較快的診斷速度,非常適用于在線診斷；可有效解決小故障樣本數據情況下的故障診斷問題。實例分析驗證了該方法的診斷性能。提出了基于M-RVM的變壓器故障診斷方法。該診斷方法可以直接實現變壓器多種狀態的識別,輸出變壓器隸屬于各種狀態的概率,兼有RVM診斷方法的優點,同時克服了RVM方法因需將診斷轉化為多個二分類,而造成的分類重疊和不可分類、需構建較多分類器以及誤差累計等問題。實例驗證了該診斷方法的有效性。研究了組合核學習及組合核核參數優化方法。在此基礎上,提出了基于組合核相關向量機的電力變壓器故障診斷方法,以實現多檢／監測數據或單一檢/監測數據提取的多特征信息的融合診斷,提高故障診斷正確率。基于DGA數據的故障診斷實例驗證了該融合診斷方法的有效性。提出了基于貝葉斯風險理論的代價敏感相關向量機,并嘗試將其應用于油浸式電力變壓器故障診斷。該診斷方法將計及誤診代價差異的診斷思想引入電力變壓器故障診斷,以損失代價小為目標,以克服僅追求高診斷正確率不能*反應實際診斷需要的問題。象環境等在內的電力變壓器運行狀態相關信息已逐步呈現出體量大、種類多、增長快的典型大數據特征。因此,在電力大數據的時代背景下,開展結合人工智能技術的電力變壓器狀態數據綜合挖掘與分析研究,對于進一步提升設備狀態檢修的全面性、高效性與準確性具有十分重要的意義。鑒于此,首先概述了面向數據分析的人工智能技術,涵蓋專家系統、不確定性推理、機器學習及智能優化計算等研究內容;然后,結合電力變壓器狀態檢修各階段任務的智能化需求,論述了人工智能驅動的數據分析技術在數據清洗、文本挖掘、圖像識別、狀態評估、故障診斷、狀態預測及檢修決策優化等典型場景中的應用研究現狀;后,探討了現階段影響.

編碼器秉銘1031529SICK*系列ARS60-ADM32768鍵參數進行準確識別。提出了人工魚群與蛙跳混合算法對J-A模型中的關鍵參數進行辨識,該算法將兩種仿生算法有機融合,在魚群算法尋找到區域后切換至蛙跳算法進行局部搜索,兼具了人工魚群算法前期收斂迅速與蛙跳算法局部搜索準確的優勢。分別將所提混合算法及多種現有識別算法應用于數值仿真算例與變壓器直流偏磁實測曲線的參數識別,結果表明基于人工魚群與蛙跳混合算法得產的超高壓、特高壓大型電力變壓器的額定容量不斷增加，變壓器的損耗和溫升問題已成為電工領域的研究熱點問題之一。負載損耗是變壓器的主要性能參數，其包含的各個損耗分量作為變壓器溫升研究中的熱源，其大小及分布直接影響變壓器的熱點溫升分析。由于變壓器在運輸過程中體積受到一定的限制，大型變壓器單位損耗大且散熱困難，負載損耗、冷卻特性及繞組區域溫升的準確計算和分析是其設計的關鍵問題。本文針對大容量變壓器的負載損耗中的各個損耗分量的分解問題、油流冷卻系統的固有特性及工作狀態、繞組區域溫升問題進行了深入的理論計算分析與實驗研究。主要研究內容如下：（1）應用三維非線性時諧場分析法，對變壓器漏磁場進行了計算，并且將部分計算結果與實測值進行對比。位置漏磁場計算結果與實驗值相對誤差在5%以內，滿足工程要求，驗證了計算方法的有效性。（2）建立了考慮材料各向異性及不同屏蔽結構形式的大容量變壓器三維有限元時諧渦流場計算分析模型，分析了變壓器金屬結構件中損耗及分布，通過對十八臺不同結構形式及各極限分接運行情況下的變壓器產品進行實驗及分析，對變壓器的負載損耗計算和實驗結果進行了對比分析，確定了負載損耗中各個損耗分量所占的比重，并將此計算方法應用于新產品的研發。（3）基于權重系數方法建立了變壓器繞組雜散損耗計算數學模型，準確地計算出變壓器繞組中的雜散損耗。針對不同導線結構進行了實驗，并且對數值仿真得到負載損耗計算結果與實驗結果進行了對比分析，確定了此方法中的權重系數，提高了繞組雜散損耗的計算精度，并應用此方法對新產品進行了驗證分析。（4）根據流體力學、流體動力學及粘性流體力學理論，提出了FVM—FLIC耦合方法，分析了變壓器冷卻系統油流特性，確定冷卻系統的工作狀態。建立大容量變壓器流體域的數值分析模型，對變壓器整體冷卻系統油流特性進行計算與分析。通過對冷卻系統油流特性的分析，確定了冷卻系統動力源—油泵的工作點，進而確定冷卻系統的工作狀態，并將此計算得到的數據結果應用于繞組區域溫升的計算。（5）基于電磁場、流場及溫度場的多場耦合及流—固耦合方法，建立了變壓器繞組區域溫升計算模型，分析了變壓器繞組區域溫升分布。首先，通過對變壓器電磁場的分析，計算出繞組區域的損耗及分布，得到繞組區域溫升計算的熱源；其次，對變壓器整體油流冷卻系統進行計算與分析，確定冷卻系統的工作點和工作狀態，得到繞組區域溫度場計算的邊界條件；后，通過對變壓器繞組區域進行多場耦合及流—固耦合計算分析，得到繞組區域的溫升及分布。通過對變壓器繞組區域進行光纖測溫實驗，并將計算結果與實驗結果進行對比分析，修正計算方法，同時也驗證了溫升計算方法的有效性和實用性。（6）采用本文計算方法，對一臺特高壓、大容量的變壓器進行優化設計及分析計算。在對變壓器負載損耗的分解計算、油流冷卻系統的分析和繞組區域溫升的計.

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