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公开(公告)号:CN103376166B
公开(公告)日:2017-06-16
申请号:CN201310265590.6
申请日:2013-06-28
Applicant: 山西省电力公司太原供电分公司 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明涉及一种变压器内部光纤光栅温度传感器的布置与埋设方法,其特征在于,包括以下步骤:1)在变压器完成绕组绕制、铁心制作后,在绕组、引线、铁心位置安装光纤光栅温度传感器;2)安装完成后进行线圈套装、器身装配;3)器身装配完成后,整理已经布置好的光纤,并进行分组绑扎准备引出;4)将器身正常进行变压器器身干燥,之后器身下箱并安装箱盖之后将光纤引出;5)在变压器进行热油循环时进行光纤光栅温度传感器标定。本发明的方法可以有效可靠地在变压器中埋设光纤光栅温度传感器,并从监测变压器内部温度的角度考虑提出对光纤光栅温度传感器的布置策略,采用本发明方法可以避免光纤在安装、调试中受到损坏。
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公开(公告)号:CN103376166A
公开(公告)日:2013-10-30
申请号:CN201310265590.6
申请日:2013-06-28
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种变压器内部光纤光栅温度传感器的布置与埋设方法,其特征在于,包括以下步骤:1)在变压器完成绕组绕制、铁心制作后,在绕组、引线、铁心位置安装光纤光栅温度传感器;2)安装完成后进行线圈套装、器身装配;3)器身装配完成后,整理已经布置好的光纤,并进行分组绑扎准备引出;4)将器身正常进行变压器器身干燥,之后器身下箱并安装箱盖之后将光纤引出;5)在变压器进行热油循环时进行光纤光栅温度传感器标定。本发明的方法可以有效可靠地在变压器中埋设光纤光栅温度传感器,并从监测变压器内部温度的角度考虑提出对光纤光栅温度传感器的布置策略,采用本发明方法可以避免光纤在安装、调试中受到损坏。
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公开(公告)号:CN103425149A
公开(公告)日:2013-12-04
申请号:CN201310265429.9
申请日:2013-06-28
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
CPC classification number: H01F27/08 , G01K11/3206 , H01F27/24 , H01F27/28 , H01F41/00 , H01F41/0246
Abstract: 本发明涉及一种基于利用光纤光栅技术测量的热点温度的变压器负荷控制方法,在变压器生产过程中,将变压器内部的绕组上部、引线处、铁心上部安装光纤光栅传感器,利用该光纤光栅传感器测量的实时温度数据来指导变压器冷却器控制。本发明的方法利用光纤光栅监测的变压器内部最热点温度进行变压器冷却控制,可以切实有效地针对变压器本体运行状况与外界环境影响,进行变压器冷却系统控制,从而达到避免变压器内部由于高温发生故障或绝缘老化的加速的目的。
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公开(公告)号:CN103364658A
公开(公告)日:2013-10-23
申请号:CN201310267539.9
申请日:2013-06-28
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
CPC classification number: G01N25/72 , G01K11/3206 , G01K2003/145 , G01R31/027 , G01R31/1227
Abstract: 本发明涉及一种基于光纤光栅测温系统进行变压器寿命预测的方法,利用光纤光栅温度测量系统,将变压器内部温度进行准分布式描述,确定变压器内部最热点位置,并对变压器内部局部区域进行寿命评估,并根据变压器各位置的寿命损耗,在结合变压器绝缘特性与该部位寿命对变压器整体寿命的影响,进行科学合理的变压器寿命预测。本发明的方法能够利用光纤光栅温度测量系统,计算并评估变压器内部绝缘寿命的损耗与其变化速率,从而指导运维部门进行科学、安全可靠地改善变压器运维策略。
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公开(公告)号:CN103455844A
公开(公告)日:2013-12-18
申请号:CN201310388228.8
申请日:2013-08-30
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的电力变压器状态监测方法,其通过双网络判别法同时处理气相色谱和电气实验数据,运用模糊技术对输入数据进行预处理,使用冗余属性增强学习能力,利用VC维确定网络结构,并用SuperSAB算法进行训练。本发明构建一个可以同时处理气相色谱和电气实验数据的神经网络系统,运用冗余属性和模糊进行预处理,有助于缩短网络的训练时间以及使网络获得较强的泛化能力。选用了标准的单隐层前馈网络结构,使得即使训练数据有了一定的增加也不必改变网络结构。采用SuperSAB算法对网络进行训练,该算法是对BP的一种改进,通过对误差表面性质的分析自适应地调整学习率,从而提高训练速度。
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