电力变压器组部件故障分析与改进 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:王世阁

出品人:

页数:181

译者:

出版时间:2010-3

价格:14.00元

装帧:

isbn号码:9787508397818

丛书系列:

图书标签:

• 的
• 电力变压器
• 变压器组
• 故障分析
• 电气工程
• 电力系统
• 设备诊断
• 可靠性
• 维护
• 运行
• 电力设备

智能电网运行的基石：变压器组状态监测与优化诊断 一、 时代背景与挑战 随着全球对能源需求的不断增长以及环境保护意识的日益提高，构建安全、稳定、高效的智能电网已成为当今能源领域发展的必然趋势。在智能电网的庞大体系中，电力变压器作为输配电网络中的核心枢纽，其稳定可靠的运行直接关系到整个电网的供电质量与安全。然而，变压器作为一种长期运行、承受复杂工况的电力设备，其部件老化、绝缘劣化、局部放电、绕组变形等故障风险始终存在，一旦发生故障，轻则导致供电中断，影响经济社会发展，重则可能引发连锁反应，造成大面积停电事故，甚至对电网安全造成灾难性影响。 传统的变压器检修维护模式，往往侧重于定期的、周期性的检查和维护，这种模式存在明显的局限性：一方面，过度的维护会造成不必要的资源浪费；另一方面，潜在的早期故障可能因为未能及时发现而错失最佳的维修时机，导致故障升级，增加维修成本和停电风险。因此，如何实现变压器组的精细化、智能化管理，从“被动维修”转向“主动预防”，从“定期检查”走向“状态监测”，已成为电力行业面临的迫切挑战。 二、 核心内容与技术聚焦 本书聚焦于解决上述挑战，致力于为变压器组提供一套全面、系统、先进的状态监测与优化诊断解决方案。本书并非仅停留于对变压器常见部件故障的罗列与描述，而是深入探讨如何通过先进的技术手段，在变压器组的运行过程中，实时、准确地捕捉其“健康”状况，并在此基础上进行智能化的分析与诊断，从而实现故障的早期预警、精确判断，并为制定最优的维护策略提供科学依据。 本书的核心内容将围绕以下几个关键技术领域展开： 1. 先进的传感器技术与数据采集： 在线监测传感器： 深入研究各种先进在线监测传感器在变压器组中的应用，包括但不限于： 油中溶解气体分析 (DGA) 传感器： 探讨如何利用微机电系统（MEMS）技术、光学传感器等新型DGA传感器，实现对变压器油中关键故障特征气体（如H2, CO, C2H2, C2H4, C2H6等）的实时、高精度在线监测，并分析不同气体组合所指示的故障类型。 局部放电 (PD) 检测传感器： 介绍超声波传感器、射频传感器（RFS）、光学传感器等，用于检测变压器内部绝缘材料发生的局部放电现象。详细阐述不同PD信号的特征及其与绝缘劣化程度、故障类型之间的关联。 温度监测传感器： 重点研究分布式光纤温度传感（FBTS）、红外热成像技术在变压器绕组、油箱、套管等关键部位的应用，实现温度分布的精细化监测，及时发现过热点。 电气参数监测传感器： 关注对变压器电压、电流、功率因数、绝缘电阻等电气参数的在线监测，分析其异常波动对变压器运行状态的影响。 机械状态监测传感器： 探讨振动传感器、应力传感器等在监测变压器铁芯、绕组、分接开关等部件机械应力与振动特性方面的应用。 多源异构数据融合： 研究如何有效地融合来自不同类型、不同制造商的传感器数据，克服数据格式不统一、采样频率不匹配等问题，构建一个统一、全面的变压器组运行状态信息平台。 边缘计算与数据预处理： 探讨在数据采集端应用边缘计算技术，对原始数据进行实时过滤、降噪、特征提取和压缩，减少数据传输量，提高数据分析效率。 2. 智能化分析与诊断算法： 故障特征提取与模式识别： 深入研究信号处理技术（如傅里叶变换、小波变换）、机器学习算法（如支持向量机SVM、随机森林Random Forest、神经网络NN）等，用于从海量的监测数据中提取关键的故障特征，并构建有效的故障模式识别模型。 深度学习在故障诊断中的应用： 重点探索卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型在局部放电信号识别、油色谱异常模式检测、温度异常模式诊断等方面的应用，提高诊断的准确性和泛化能力。 基于大数据与关联分析的诊断： 研究如何利用历史运行数据、故障案例数据库，结合统计分析、关联规则挖掘等方法，建立变压器组故障的概率模型和风险评估模型。 混合诊断模型与专家系统： 探讨结合多种诊断方法的混合模型（如DGA + PD + 温度），以及利用模糊逻辑、专家系统等技术，构建能够综合考虑多方面信息、给出更可靠诊断结果的智能诊断系统。 故障机理与物理模型： 在数据驱动的诊断方法之外，本书也将结合变压器故障的物理机理，建立相应的诊断模型，例如基于电路理论分析绕组短路、基于绝缘击穿机理分析局部放电过程等，以增强诊断结果的可解释性。 3. 优化维护策略与寿命预测： 基于状态的维护 (CBM) 策略： 详细阐述如何根据变压器组的实时监测数据和诊断结果，制定主动的、预防性的维护计划，而非依赖于固定的维护周期。 故障风险评估与优先级排序： 基于诊断结果，对不同潜在故障的发生概率和危害程度进行评估，从而对维护工作进行优先级排序，确保有限的维护资源能够投入到最关键的环节。 变压器组寿命预测模型： 研究基于运行历史数据、环境因素、维护记录等，建立变压器组剩余寿命的预测模型，为电网规划和设备更新提供决策支持。 “数字孪生”在变压器运维中的应用： 探讨构建变压器组的“数字孪生”模型，通过实时数据映射，实现对设备虚拟运行状态的模拟和预测，为优化维护提供更直观的工具。 三、 创新性与实践价值 本书的创新之处在于： 系统性： 摆脱了以往对变压器部件故障分析的碎片化研究，将状态监测、智能诊断与优化维护策略有机地整合为一个完整的解决方案。 前沿性： 充分融入了近年来在传感器技术、人工智能（特别是机器学习与深度学习）、大数据分析等领域取得的最新进展，并将其应用于电力变压器组的实际运维场景。 实践导向： 强调理论与实践相结合，通过大量的案例分析、模拟仿真，以及对实际工程应用可行性的探讨，确保本书的研究成果能够直接转化为指导实际工作的有效工具。 预测性： 致力于从“事后补救”转向“事前预警”，甚至“无忧运行”，通过对潜在风险的提前识别和规避，最大程度地减少停电事故的发生。 本书的出版，旨在为电力运行企业、设备制造商、研究机构以及相关技术人员提供一本关于变压器组智能化运维的权威参考。通过掌握书中介绍的核心技术与方法，电力行业能够显著提升变压器组的运行可靠性，降低运维成本，提高电网的整体运行效率与安全性，为构建更加智能、可靠、绿色的未来电网奠定坚实的基础。这不仅是对变压器设备本身的深入研究，更是对整个智能电网系统安全稳定运行的一次重要赋能。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

感觉这书有些老，一些结论有些年代了，所以仅供参考，如果有其他书籍可看，这本建议延后

评分☆☆☆☆☆

感觉这书有些老，一些结论有些年代了，所以仅供参考，如果有其他书籍可看，这本建议延后

评分☆☆☆☆☆

感觉这书有些老，一些结论有些年代了，所以仅供参考，如果有其他书籍可看，这本建议延后

评分☆☆☆☆☆

感觉这书有些老，一些结论有些年代了，所以仅供参考，如果有其他书籍可看，这本建议延后

评分☆☆☆☆☆

感觉这书有些老，一些结论有些年代了，所以仅供参考，如果有其他书籍可看，这本建议延后