基于变压器缺陷数据的故障预测研究-大学本科毕业论文.doc

在电力系统中，变压器是确保电能有效转换和分配的关键设备，其运行的稳定性直接关系到电力供应的质量与安全。变压器一旦发生故障，不仅会造成经济损失，还可能危及公共安全，因而对其故障进行有效预测与诊断，成为电力系统稳定运行的重要保障。 本文针对电力变压器的故障预测展开研究，重点分析油浸式变压器，并借助变压器油中溶解气体分析（Dissolved Gas Analysis, DGA）技术与三比值诊断法。通过分析1984年和1993年的数据，这些数据序列多表现出递增趋势，本文提出了一种基于灰色理论的变压器故障预测模型。灰色理论是一种处理不确定性信息的数学方法，特别适用于数据量不足、信息不完全的系统，它能通过少量数据建立预测模型，预测未知信息。在本文研究中，首先建立了灰色预测模型，对油中溶解气体的数据进行准确预测，然后将灰色预测模型与三比值法结合，构建了一个预测变压器故障的综合模型。 通过实际数据的预测结果与实际故障情况相比较，本文对所建立模型的有效性进行了评估，并提出了模型在实际应用中的不足之处。模型的不足主要体现在两个方面：其一，由于数据采集的限制，模型可能无法充分反映实际运行中的复杂性；其二，模型目前对于突发性故障的预测能力有限，需要进一步完善以适应更多实际运行中的异常情况。 关键词变压器故障预测研究，在电力系统领域具有重要意义。它不仅能够提升故障预测的准确性和实用性，还可以为电力系统的运行管理与维护提供科学的依据。随着智能电网和物联网技术的迅速发展，未来变压器故障预测的研究方向将会是多方面、多层次的。例如，可以利用大数据技术对更长周期的数据进行分析，借助机器学习算法优化预测模型，或者将其他类型的传感器数据（如温度、湿度、振动等）纳入预测系统，进一步提升预测模型的精确度和实时性。 变压器故障预测方法的改进与创新，对于提高电力系统的运行效率、确保供电安全、降低故障带来的损失以及延长变压器的使用寿命都具有积极的推动作用。在今后的研究中，应持续关注并引入最新的技术成果，如云计算、边缘计算和人工智能算法，这些技术都有望进一步优化故障预测模型，使其更加智能化、精细化。 本文基于变压器缺陷数据的故障预测研究，不仅展现了灰色理论在电力变压器故障预测领域的应用潜力，也对推动电力系统的智能化管理提出了新的思路和方法。未来的研究者应继续深入探索，完善和丰富这一领域的方法论和技术实践，以期在保障电力系统安全稳定运行方面取得更大进展。