变压器故障预测：基于灰色理论与溶解气体数据分析

该篇大学本科毕业论文深入探讨了基于变压器缺陷数据的故障预测研究，针对的是电力系统中的关键设备——油浸式变压器。论文强调了变压器在电力系统中的核心作用，其稳定性和安全性对于整个电力系统的运行至关重要。故障的发生往往带来重大的经济损失，因此对变压器故障的准确预测具有理论价值和实际工程应用的重要性。 研究主要关注利用油中溶解气体数据进行故障诊断，这是一项常见的变压器状态监测手段。然而，目前电力系统通常只依赖单次的气体检测结果进行故障判断，忽略了长时间的数据趋势分析。为此，作者选择了从1984年到1993年的连续气体采样数据，这些数据的特点是大多数呈递增趋势，适合采用灰色理论进行预测。灰色理论的优势在于它对递增数列的处理能力强，且原始数据需求少、计算方法简单、预测精度高。 论文的核心部分构建了基于灰色理论的油中溶解气体预测模型，并将其与传统的三比值故障判断法相结合，形成了一套完整的变压器故障预测体系。这种综合运用数学建模与实践经验的方法旨在提高故障预测的准确性。 论文作者通过对预测结果与实际运行状况的对比分析，验证了模型的有效性，并提出了进一步研究的方向，可能包括改进模型参数、考虑更多影响因素，或者探索更先进的数据分析技术，以提升变压器故障预测的实时性和精度。 关键词“变压器”、“故障预测”和“灰色理论”突出了论文的核心研究内容，显示出作者对于该领域研究的深入理解和实践应用。这篇论文不仅提供了故障预测的一种有效策略，也为变压器维护和电力系统的安全管理提供了有价值的研究依据。