一种基于数理统计概率模型的变压器内部故障识别方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201810982346.4
申 请 日：20180827
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号
公 开 日：20181120
公 开 号：CN108844612A
代 理 人：赵荣之
代理机构：北京同恒源知识产权代理有限公司 11275
摘 要：本发明涉及一种基于数理统计概率模型的变压器内部故障识别方法，属于电力系统领域，该方法包含如下步骤：S1：采集变压器的振动信号，并建立变压器故障振动信号的数学模型；S2：提取变压器振动信号中的加速度信号；S3：将提取出的变压器振动加速度信号导入LabVIEW中进行数据处理后导入所建立的数学模型进行分析；S4：将变压器不同故障时的振动信号导入所建立的数学模型，确定变压器不同故障情况下的振动信号累积概率分布函数图；S5：对变压器不同故障情况下的振动信号累积概率分布函数进行最小二乘拟合，根据斜率关系判断变压器故障。本发明方法一定程度上优化了变压器故障识别方法，为变压器故障识别领域的发展提供了新思路。
主 权 项：1.一种基于数理统计概率模型的变压器内部故障识别方法，其特征在于：该方法包含如下步骤：S1：采集变压器的振动信号，并建立变压器故障振动信号的数学模型，并对变压器振动信号概率分布进行函数拟合；S2：提取变压器振动信号中的加速度信号；S3：将提取出的变压器振动加速度信号导入LabVIEW中进行数据处理后导入所建立的数学模型进行分析；S4：将变压器不同故障时的振动信号导入所建立的数学模型，确定变压器不同故障情况下的振动信号累积概率分布函数图；S5：对变压器不同故障情况下的振动信号累积概率分布函数进行最小二乘拟合，分析检测信号与预设正常工作状态信号的最小二乘拟合直线之间的斜率关系，并根据斜率关系判断变压器故障。
关 键 词：
法律状态：生效
IPC专利分类号：G01H1/00