变压器振动信号是评估其工作状态的重要参数之一,与绕组松动或变形等隐患密切相关 。为揭示变压器 振动信号的变化趋势,文中对 40 台 110 kV 变压器进行振动数据采集,通过傅里叶变换方法对其进行频域分析,采 用基于决策树 ID3算法计算增益熵对不同故障下振动特性进行分类,根据振动特性区分变压器厂家和振动采样位 置,该措施为变压器绕组运行状态的振动监测技术提供重要参考。
[1] 罗竣匀,刘君,胡晓,等 . 基于有限元的电力变压器抗短路能 力校核方法研究[J]. 电工电能新技术,2023,42(02)∶78-87.
[2] 钱国超,王丰华,王劭菁,等 . 大型变压器绕组振动频响特 性的试验研究[J]. 高电压技术,2018,44(03)∶821-826.
[3] 王丰华,杨毅,何苗忠,等 . 应用有限元法分析变压器绕组 固有振动特性[J]. 电机与控制学报,2018,22(04)∶51-57.
[4] 王丰华,段若晨,耿超,等 . 基于“磁 -机械 ”耦合场理论的 电力变压器绕组振动特性研究[J]. 中国电机工程学报 , 2016,36(09)∶2555-2562.
[5] 杨贤,王丰华,何苗忠,等 . 基于 PSCAD-ANSYS的变压器绕 组振动特性仿真研究[J]. 电工电能新技术,2017,36(11)∶51-56.
[6] 陈沛龙,刘君,马晓红,等 . 基于振动信号统计特性的变压 器绕组状态监测[J]. 电工电能新技术,2018,37(09)∶74-80.
[7] 李中,宋天慧,郭通,等 . 不同负载电流下变压器表面三维振 动信号特征分析[J]. 电力系统保护与控制,2017,45(12)∶29-34.
[8] 赵莉华,张振东,张建功,等 . 运行工况波动下基于振动信号的 变压器故障诊断方法[J]. 高电压技术,2020,46(11)∶3925-3933.
[9] 周宇,马宏忠,李凯,等 . 基于相空间重构的大型变压器绕组松 动的振动特征识别[J]. 电力自动化设备,2016,36(12)∶169-175.
[10] K.Hong,M.Jin,H.Huang.Transformer winding fault diagno- sis using vibration image and deep learning[J]. IEEETransac- tions on Power Delivery,2020,pp(99)∶1-1.
[11] Y. Shi,S.Ji,F.Zhang,et al.Application of Operating Deflec- tion Shapes to the Vibration-Based Mechanical Condition Monitoring of Power Transformer Windings[J]. IEEE Trans- actionson Power Delivery,2021.36(04)∶2164-2173.
[12] B. Garcia,J. C. Burgos,A. M. Alons,Transformer tank vibra- tion modeling as a method of detecting winding deformations- part I∶theoretical foundation[J].IEEE Transactions on Power Delivery,2005,21(01)∶157-163.
[13] 张凡,汲胜昌,师愉航,等 . 电力变压器绕组振动及传播特性研 究[J]. 中国电机工程学报,2018,38(09)∶2790-2798,2849.
[14] 李中,张卫华,孙娜,等 . 基于广义回归神经网络的变压器表 面振动基频幅值计算[J].高电压技术,2017,43(07)∶2287-2293.
[15] 国家能源局 . 油浸式交流电抗器(变压器)运行振动测量 方法: DL/T 1540-2016[S]. 北京∶中国电力出版社,2016.
[16]周利军,周祥宇,吴振宇,等 .变压器绕组振荡波建模及轴向移位 故障分析[J]. 电力自动化设备 2021,41(03)∶157-163,188.
[17] 周利军,周猛,李沃阳,等 . 基于振荡波多特征融合的变 压器绕组故障诊断方法[J]. 电力自动化设备,2022,42(12)∶ 191-196,203.
[18] 谢荣斌,张丽娟,靳斌,等 . 基于经验模态分解的变压器 振动信号盲源分离[J]. 广东电力,2018,31(02)∶119-124.
[19] 臧旭,张甜瑾,邵心悦,等 . 基于时变滤波经验模态分解和 SSA-LSSVM的变压器内部机械故障诊断方法[J]. 电机与 控制应用,2023,50(09)∶49-56.
[20] 何良,吴天宝,李荣,等 . 直流偏磁对500 kV变压器振动特性 的影响分析[J]. 电力自动化设备,2024,44(02)∶133-138.
[21] Quinlan J R.Induction of decision trees[J].Machine Learning, 1986,1(01)∶81-106.
[22] 张凤莲,林健良 . 新的决策树构造方法[J]. 计算机工程与 应用,2009,45(10)∶141-143.
[23] 国家电网公司 . 国家电网公司变电检测管理规定(试行)
第 11分册 机械振动检测细则 [Z].2017.