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

"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研究，主要针对油浸式变压器，利用油中溶解气体数据和三比值故障判断法进行预测。作者运用灰色理论构建预测模型，旨在提高电力系统稳定性和安全性。" 在电力行业中，变压器作为关键的变电设备，其运行状况直接影响到整个电力系统的稳定性、安全性和可靠性。当变压器出现故障，可能会导致巨大的经济损失和供电中断，威胁用户的安全。因此，对变压器故障进行有效的预测至关重要，它可以帮助维护人员避免不必要的维修工作，同时确保供电的连续性和可靠性。 论文中，作者聚焦于油浸式变压器，这类变压器广泛应用于电力系统。他们选择了1984年至1993年的油中溶解气体数据，这些数据通常用于判断变压器的健康状况。由于传统的做法是基于单日气体数据进行即时故障判断，而连续的气体采样数据有限，作者选取这段历史数据来构建更全面的预测模型。 灰色理论被选为预测工具，是因为它适用于处理递增序列，且具备数据需求量小、计算方法简单和预测精度高等优势。通过建立灰色预测模型，结合三比值故障判断法（一种基于气体组分比例的故障诊断方法），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。三比值法是根据烃类气体的浓度比例来识别潜在的故障类型和程度。 论文最后对预测模型进行了验证，将预测结果与实际故障情况进行对比，分析了模型的效果，并提出了对未来研究的改进建议。关键词包括变压器、故障预测和灰色理论，表明论文主要关注这三个领域。 这篇论文的研究为电力系统提供了新的故障预测方法，对于预防性维护策略的制定和变压器健康管理具有指导意义。通过深入研究和优化，这种方法有望提高电力行业的故障预警能力和整体运营效率。