本文介绍的是变压器接地电阻升高的危险与预防措施
变压器中性点自动接地装置的设计与仿真,郭恩业,刘望来,为了有效解决直流电流入侵交流输电系统中中性点接地的变压器并引发偏磁饱和的问题,设计了变压器中性点自动接地装置。该装置主要
基于变压器油中溶解气体分析(DGA)法是使用神经网络和灰色预测对变压器的故障进行预测的。主要是采集变压器油在各种情况下的数据,并对应其故障进行编码,再用Matlab编写神经网络进行训练,输入各特征气体
针对仅以油中溶解气体数据为主要依据的变压器故障诊断方法信息量不足以及传统证据理论的缺陷问题,研究了基于信息融合和多分类相关向量机(M-RVM)的变压器故障诊断模型。首先,将油中溶解气体分析数据与电气试
针对电力系统运行中对于电力变压器进行高效、准确的故障诊断需要,文中提出了一种基于卷积神经网络的电力变压器故障诊断方法。利用电力变压器油中溶解气体分析法得到特征气体并重新对其进行二进制编码,对编码后的数
一、电力变压器常见故障及原因 1)短路损坏事故 变压器在运行中遭受的各种短路事故,如单相对地、两相间或两相对地、三相之间的短路,其中以出口处短路最为严重。日常巡视检查。变压器在运行过中,要进行日常巡视
介绍了变压器的作用、工作原理、变压器运行的基本条件及其检查维护、故障分析。
两例变压器故障的分析及处理建议,骆真真,詹平俊,本文介绍了变压器油中溶解气体的色谱分析进行设备内部故障判断,利用两例实际运行中的变压器故障来说明利用油中气体的色谱分析判
支持向量机是一种基于统计学理论的机器学习算法,它能在训练样本很少的情况下达到很好的分类效果。针对变压器的特性,提出了以RBF为核函数的非线性支持向量机的二叉树多分类变压器故障诊断模型,利用序贯最优化算
基于bp神经网络的变压器故障检测,模型训练及模型测试。
