基于人工智能的电力变压器故障诊断技术（山东理工大学 姜晓彤 胡元潮）.docx

基于人工智能的电力变压器故障诊断技术

姜晓彤1，胡元潮2

1.山东理工大学电气与电子工程学院山东淄博255049

2.山东理工大学电气与电子工程学院山东淄博255049

摘要：随着电力系统规模的持续扩大和对供电要求的不断提高，电力变压器作为关键设备，其能够安全稳定运行至关重要。传统的变压器故障诊断方法在面对复杂工况和多样化故障类型时逐渐显现出局限性。

本文以深入研究电力变压器故障智能化诊断技术为主旨。首先，详细分析电力变压器常见故障类型及其产生机理，包括绕组故障、铁芯故障、绝缘故障等，为诊断技术提供理论依据。在此基础上，构建了基于多源数据融合的诊断框架，整合油温、油色谱、振动信号、局部放电等多种监测数据。

针对这些数据，可引入先进的机器学习和人工智能算法，如深度神经网络、支持向量机、模糊逻辑推理系统等。通过大量的实验数据和现场实际运行数据对所提出的智能化诊断模型进行训练和验证。实验结果表明，所开发的智能化诊断技术能够较准确、快速地识别电力变压器的故障类型和故障程度，与传统诊断方法相比，其具有更高的诊断准确率和更强的泛化能力。本研究为电力变压器的状态监测和故障诊断提供了一种有效的智能化解决方案，有助于提高电力系统的运行可靠性和稳定性。

关键词：电力变压器；故障；智能化诊断需求；人工智能

FaultDiagnosisTechnologyForPowerTransformersBasedOnArtificialIntelligence

JIANGXiao-Tong1，HUYuan-CHao2

1.SchoolofElectricalandElectronicEngineering,ShandongUniversityofTechnology,Zibo,Shandong255049)

2.SchoolofElectricalandElectronicEngineering,ShandongUniversityofTechnology,Zibo,Shandong255049)

ABSTRACT：Withthecontinuousexpansionofthescaleofpowersystemsandtheever-increasingrequirementsforpowersupplyreliability,powertransformers,askeyequipmentinpowersystems,areofcrucialimportancefortheirsafeandstableoperation.Traditionaltransformerfaultdiagnosismethodshavegraduallyshownlimitationswhenfacedwithcomplexworkingconditionsanddiversefaulttypes.

Thispaperconductsanin-depthstudyofintelligentdiagnosistechnologyforpowertransformerfaults.Firstly,itanalyzesindetailthecommonfaulttypesofpowertransformersandtheirgenerationmechanisms,includingwindingfaults,corefaults,insulationfaults,etc.,providingatheoreticalbasisforthediagnosistechnology.Onthisbasis,adiagnosticframeworkbasedonmulti-sourcedatafusionisconstructed,integratingvariousmonitoringdatasuchasoiltemperature,oilchromatography,vibrationsignals,andpartialdischarge。

Forthesedata,advancedmachine-learningandartificial-intelligencealgorithms,suchthedeepneuralnetwork,supportvectormachine,and