电力变压器故障预测研究：基于油中溶解气体的灰色理论应用

"基于变压器缺陷数据的故障预测研究" 这篇大学本科毕业论文探讨了基于变压器缺陷数据的故障预测问题，作者来自武汉大学，论文着重研究电力变压器故障的预测方法，以提高电力系统的稳定性和安全性。电力变压器在电力系统中起着至关重要的作用，其运行状况直接影响到整个系统的性能。论文指出，变压器故障可能导致巨大的经济损失，因此，及时准确地预测故障对于预防性维护和用户安全至关重要。 论文采用了油浸式变压器作为研究对象，这种类型的变压器在电力系统中广泛应用。故障预测的方法基于油中溶解气体的数据以及三比值故障判断法。三比值法是一种常见的变压器故障诊断技术，通过对油中氢气、一氧化碳和二氧化碳等气体浓度的比例分析来判断设备的健康状况。然而，当前实践中通常只依赖单天的气体数据进行故障判断，论文则利用1984年至1993年的历史数据，这些数据多数呈现递增趋势，适合采用灰色理论进行预测。 灰色理论是一种处理小样本序列的预测模型，它对递增数列有较好的预测效果，且计算方法相对简单，预测精度高。论文运用灰色理论建立了一个预测模型，用于预测油中溶解气体的变化趋势，进而预测变压器可能出现的故障。 通过构建的灰色预测模型与三比值故障判断法相结合，论文构建了一个基于油中溶解气体数据的变压器故障预测模型。最后，论文将预测结果与实际发生的故障情况进行对比，评估模型的准确性，并对模型的不足之处提出了未来的研究方向。 关键词：变压器；故障预测；灰色理论 这篇论文的贡献在于提出了一个结合历史数据和灰色理论的故障预测方法，为电力系统中变压器的故障预防提供了新的思路和技术支持。后续研究可能涉及优化预测模型、扩大数据样本范围以及探索其他故障诊断技术的集成应用。