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分别提升提升47%、28%!电科院提出变压器振动特征值分类算法优化方案

 麦克斯韦的电磁场

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在基于振动特征值法的电力变压器故障检测领域,目前广泛采用基频占比、总谐波畸变率等诊断指标,然而变压器在正常运行时,由于激励源的非线性特性和机械部件共振的影响,将产生200、300 Hz等倍频振动信号,降低了特征值对正常、故障工况的区分度。

为解决上述问题,国网福建省电力有限公司电力科学研究院搜集了各电压等级变压器正常、故障工况的56组振动数据,检验了传统特征值的分类效果;搭建了3种电压等级的三相电力变压器有限元仿真模型,分析了油箱表面振动分布特征和倍频分量成因;优化了基频占比、总谐波畸变率特征值的计算式,提升了两特征值的分类效果。检验结果表明,优化后两特征值的分类效果分别提升了47%、28%。

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