【摘 要】
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现有的雷电冲击下换流变压器绕组故障诊断方法灵敏度较低,且难以判断故障类型;绕组在雷电冲击下发生故障的试验数据较少,难以深入分析故障特征。针对上述问题,设计并制作了具
【机 构】
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三峡大学电气与新能源学院; 国家电网公司高压电气设备现场试验技术重点实验室(国网湖北省电力公司电力科学研究院); 中国电力科学研究院;
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(51577106);国家电网公司重大科技项目(52153213020Z)~~
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现有的雷电冲击下换流变压器绕组故障诊断方法灵敏度较低,且难以判断故障类型;绕组在雷电冲击下发生故障的试验数据较少,难以深入分析故障特征。针对上述问题,设计并制作了具有典型换流变压器绕组结构、比例约为1/5的缩比模型,并模拟不同故障类型进行试验研究。分析故障情况下的试验数据,利用故障情况与正常情况传递函数不同频率段的相关系数作为特征参数;提出了基于学习矢量量化(learning vector quantization,LVQ)网络的变压器绕组短路故障诊断方法,利用特征参数对LVQ网络进行训练,并对训练后的网络进行测试。结果表明:通过特定频率段相关系数的对比可以区分不同故障;LVQ网络故障诊断测试准确率达到98%,验证了诊断方法的有效性。
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