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基于油指数辨识的油浸自冷和油浸风冷式变压器风扇风量异常监测方法
文献摘要：
为实现油浸式变压器风扇运行状态异常的在线监测,提出了一种以自冷油循环变压器油指数为特征值的风扇风量异常监测方法.首先,为找出变压器在风扇运行状态变化前后的特征量区别,基于动量、能量、油流量守恒公式建立变压器油浸自冷(oil natural air natural,ONAN)和油浸风冷(oil natural air forced,ONAF)两种冷却方式的温升计算模型;然后,根据计算模型获得变压器不同负载的顶层油温升,利用油温拟合并对比两种冷却方式下的油指数,得到ONAN和ONAF冷却模式下油指数分别为0.821 3和0.928 0,说明油指数区别风扇风量异常前后状态的显著性;最后,基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对变压器顶层油温现场数据进行油指数在线监测.研究结果表明:风扇风量的减少使油指数从0.9～0.95区间过渡到0.8-0.85区间,能够较为灵敏的反映变压器风扇风量变化.该研究为风扇早期故障的智能化监测提供了新的思路和方法.
文献关键词：
油浸式变压器;温升热模型;油指数;状态监测;粒子群算法
中图分类号：
作者姓名：
左弯弯;张建文;王路伽;王冬伟;陈婷;题恒
作者机构：
中国矿业大学电气与动力工程学院,徐州221116
文献出处：
引用格式：
[1]左弯弯;张建文;王路伽;王冬伟;陈婷;题恒-.基于油指数辨识的油浸自冷和油浸风冷式变压器风扇风量异常监测方法)[J].高电压技术,2022(07):2747-2753
A类：
油浸风冷式,ONAF,温升热模型
B类：
油指数,风扇,扇风,风量,异常监测,监测方法,油浸式变压器,在线监测,油循环,变压器油,状态变化,特征量,油流,守恒,oil,natural,air,ONAN,forced,冷却方式,温升计算,不同负载,顶层油温,用油,下油,粒子群算法,particle,swarm,optimization,PSO,现场数据,渡到,早期故障,智能化监测,思路和方法,状态监测
AB值：
0.287345
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