变压器缺陷数据驱动的故障预测方法研究

本篇学位论文聚焦于"基于变压器缺陷数据的故障预测"这一关键领域。论文针对电力系统的核心设备——变压器，阐述了其在电力系统中的核心作用和故障对电力系统稳定性的重要性。传统的定期维修策略存在缺陷，亟需更有效的故障预防和诊断方法来降低成本并提升设备可靠性。 论文首先介绍了研究的背景，指出定期维修可能导致的过度维修和维修不足问题，以及对变压器故障预测的必要性。通过对变压器油色谱在线监测的现状分析，作者认识到仅凭现有技术还无法实现实时准确的故障诊断，因此提出了利用灰色理论和灰色预测模型，结合油中溶解气体数据进行故障预测的方法。这不仅有助于提前预警潜在故障，降低事故风险，还能优化电力系统的安全稳定运行。 具体研究内容包括： 1. 引言部分，作者将深入探讨课题的学术价值和实际应用意义，回顾国内外变压器故障预测的研究进展，明确论文的独特贡献和研究重点。 2. 变压器故障的分析章节，会详述各类变压器故障类型、原因及其相应的解决方案，以便为后续的预测模型建立坚实的理论基础。 3. 详细介绍基于油中气体数据的三比值法，这是一种广泛应用的变压器故障诊断工具，通过比较不同气体成分的比率来判断设备健康状况，展示了其在实践中的高准确性。 4. 主体部分将深入研究灰色GM(1,1)算法，这是一种基于时间序列数据分析的灰色预测方法，用于对变压器未来的油中气体浓度进行预测，从而为故障预警提供数据支持。 这篇论文旨在通过综合运用灰色理论和现有故障诊断技术，提出一种创新的变压器故障预测模型，以期为电力行业的设备维护和安全管理提供科学依据，提高电力系统的运行效率和安全性。