期刊文章详细信息
基于振动信号多特征值的电力变压器故障检测研究 ( EI收录)
Power Transformer Fault Detection Based on Multi-Eigenvalues of Vibration Signal
文献类型:期刊文章
Du Houxian;Liu Hao;Lei Longwu;Tong Jie;Huang Jianye;Ma Guoming(State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources North China Electric Power University,Beijing 102206 China;State Grid Fujian Electric Power Research Institute,Fuzhou 350007 China;China Electric Power Research Institute,Beijing 100192 China)
机构地区:[1]新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),北京102206 [2]国网福建省电力有限公司电力科学研究院,福州350007 [3]中国电力科学研究院有限公司,北京100192
基 金:国家电网有限公司科技资助项目(5700-202121258A-0-0-00)。
年 份:2023
卷 号:38
期 号:1
起止页码:83-94
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2023_2024、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:在基于振动的电力变压器故障检测领域,现有研究大多是针对某一特定型号或电压等级变压器开展的纵向比较,由此形成的诊断算法泛用性较差。为解决上述问题,该文提出了一种基于振动信号多特征值的电力变压器故障检测方法,搜集整理了不同电压等级、不同型号变压器正常与典型故障下的振动信号,统计了振动主频分布情况,改进了100Hz占比、总谐波畸变率的计算式,分别将两特征值的分类效果提高了79%、76%。提出了两段式故障诊断流程,利用截断正态分布拟合方法与合成少数类过采样技术(SMOTE)对故障数据进行扩充,进一步提高了分类精度。测试结果表明,算法对正常、故障变压器的识别准确度达到92.6%,适用于多变压器的横向诊断和对不同测点、不同工作状态下数据的分类。
关 键 词:电力变压器 振动 特征值 横向诊断 两段式诊断
分 类 号:TM41]
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