Advertisement

英国变电站变压器冷却油溶解气体分析数据集（2010-2015），涉及13台设备

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本数据集包含2010年至2015年间英国某变电站内13台电力变压器的冷却油中溶解气体的详细分析结果，旨在评估变压器运行状态与预测潜在故障。 该数据集包含了2010年至2015年间英国变电站内13台变压器冷却油中的溶解气体分析结果。记录单位为百万分之几（ppm），每相变压器的8种微量气体浓度均有详细记载。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 英国变电站变压器冷却油溶解气体分析数据集（2010-2015），涉及13台设备
    优质
    本数据集包含2010年至2015年间英国某变电站内13台电力变压器的冷却油中溶解气体的详细分析结果，旨在评估变压器运行状态与预测潜在故障。 该数据集包含了2010年至2015年间英国变电站内13台变压器冷却油中的溶解气体分析结果。记录单位为百万分之几（ppm），每相变压器的8种微量气体浓度均有详细记载。
     
  • 英国电站13台变压器冷却油溶解气体分析记录（2010-2015）
    优质
    本资料涵盖了2010年至2015年间，英国某电站内13台变压器冷却油的溶解气体分析数据记录，提供详尽的技术参考。 英国电站13台变压器冷却油中溶解气体分析记录文本数据（2010-2015）.zip
     
  • 英国电站13台变压器(2010-2015年)冷却油中溶解气体分析数据
    优质
    本研究收集并分析了2010年至2015年间，位于英国的某电力设施内13台变压器冷却油中的溶解气体数据，旨在通过监测这些气体成分的变化来评估变压器的运行状态与潜在故障风险。 英国某电站从2010年至2015年期间的13台变压器冷却油溶解气体分析数据。
     
  • 电力变压器绝缘油中溶解气体的数据集
    优质
    本数据集包含电力变压器绝缘油中多种溶解气体的浓度信息，旨在用于故障诊断和预测分析，助力电力系统的安全运行。 我们提供了两年的数据记录，每个数据点每分钟更新一次（用 m 标记），分别来自中国同一省份内的两个不同地区，即ETT-small-m1和ETT-small-m2。这两个数据集各自包含70,080个数据点，计算方式为：2年 * 365天 * 24小时 * 4 = 70,080。此外，我们还提供了每个小时粒度的数据集变体（用 h 标记），包括ETT-small-h1和ETT-small-h2。每个数据点包含八维特征信息：记录日期、预测值“油温”以及六种不同类型的外部负载值。
     
  • 变压器溶解气体分析数据.rar
    优质
    本资料为“变压器溶解气体分析数据”，包含变压器运行过程中产生的各种气体成分及其浓度的数据记录与分析报告。适合电力系统维护人员参考使用。 变压器是电力系统中的关键设备，其安全稳定运行对整个电网至关重要。为了预防和诊断变压器的潜在故障，我们可以通过分析溶解在油中的气体来获取重要信息。一个名为“变压器溶解气体数据.rar”的数据集包含了各种故障类型的数据，专门用于这一领域的研究。 该数据集中涉及以下六种故障类型的典型代表： 1. **中低温过热**：这是最常见的故障之一，可能由内部绝缘材料的老化或局部过载引起。这种情况下会产生氢气（H2）和甲烷（CH4）等气体。 2. **高温过热**：比中低温过热更严重的情况可能导致严重的绝缘损坏，并且除了产生H2和CH4外，还会增加乙烷（C2H6）的含量。 3. **低能放电**：通常发生在变压器的绝缘表面。这种故障产生的气体量较小，可能会导致乙烯（C2H4）的生成。 4. **高能放电**：这种情况会导致严重的绝缘破坏，并且会产生大量的乙炔（C2H2）等不饱和烃类气体。 5. **局部放电**：这是由变压器内部异常高的电场强度引起的，可能会导致一系列气体如H2、CH4、C2H6、C2H4和C2H2的生成。 6. **正常状态**：代表了变压器在没有故障时的状态。在此状态下，溶解气体的浓度通常很低，可作为健康状况的标准参考。 通过对这些特征气体进行监测和分析，并应用如比值法（例如CH4/H2、C2H2/CO）或判别函数等方法，可以识别并预测潜在的变压器故障状态。这有助于运维人员提前采取措施防止故障进一步恶化。 这个数据集对于研究变压器故障诊断模型、开发智能监控系统以及提升电力系统的可靠性和安全性具有重大意义。它为科研人员和工程师提供了实测数据，便于他们进行机器学习、数据分析及算法验证等工作，并推动了相关技术的发展。通过深入挖掘和理解这些数据，我们可以更好地预测并确保变压器的运行状况稳定，从而保障整个电力系统的安全运行。
     
  • 变压器DGA溶解气体数据分析（357组）
    优质
    本研究针对变压器DGA数据进行了深入分析，涵盖357组样本，旨在评估其内部绝缘状况，预测潜在故障。 这段文字描述了六种故障类型：中低温过热、高温过热、低能放电、高能放电、局部放电以及正常状态。这些情况被以一系列的数字“1”来表示，总数为几百个字符，具体数量未明确给出。
     
  • 变压器油中溶解气体分析及判断的GB/T 7252-2001导则
    优质
    简介：本导则是关于变压器油中溶解气体分析的标准方法和判断准则，依据GB/T 7252-2001制定，为电力设备的安全运行提供指导。 GBT7252-2001 变压器油中溶解气体分析与判断导则提供了关于变压器运行状态评估的重要指导，通过检测油中的各种气体成分来识别潜在问题，并据此采取适当的维护措施以保障电力系统的安全稳定运行。该标准详细规定了取样方法、气相色谱仪的使用以及数据分析的技术要求，为相关技术人员提供了一个可靠的参考框架。
     
  • GB 7252-2001 IEC60599 变压器油中溶解气体的分析与判断指南
    优质
    本标准提供了变压器油中溶解气体的色谱分析方法及故障诊断指导，依据IEC国际电工委员会相关规范制定。适用于电力系统中各类变压器和电抗器的维护监测。 GB 7252-2001 IEC60599是关于变压器油中溶解气体分析和判别导则的标准文件。
     
  • 针对电力变压器状态评估的油中溶解气体监测数据填补策略
    优质
    本研究提出了一种针对电力变压器状态评估的油中溶解气体监测数据填补策略，旨在提高故障预测准确性。通过分析历史数据和应用插值算法，有效填补缺失的数据点，确保长期监控的有效性和连续性。 本段落提出了一种基于马尔可夫模型的变压器油中溶解气体数据补全方法。该方法充分考虑了相邻时间点系统在所有状态间的转移特性，并将油中溶解气体的数据序列转化为不同状态间转移的马尔可夫链，通过正反向的状态转移矩阵来计算缺失值。 此外，从数据挖掘的角度出发，本段落还建立了一套综合评估体系以评价补全效果。这套体系涵盖了多个角度对补全结果进行细致分析，并利用D-S证据融合理论将不同视角下的评估结果整合为一个统一的结论。 实验部分选取某变压器共100组油中溶解气体数据作为研究对象，其中25组随机缺失值被用于检验所提方法的有效性。结果显示，在正常情况下补全后的数据与实际值相似度达到99.999%；而在极值点或跃变点等复杂情况下的相似度也达到了98.956%，这表明该模型能够在不改变原始数据特征的前提下，准确地填补缺失的数据。 因此，本段落提出的方法能够有效提高变压器状态评估的准确性。
     
  • 变压器油内气体分析及故障检测诊断
    优质
    本研究聚焦于通过分析变压器油中的溶解气体来早期识别电力变压器潜在故障，旨在提高设备运行安全性和可靠性。 变压器是电力系统中的关键设备，其正常运行对于电网的稳定性和供电安全至关重要。在运行过程中，由于各种因素的影响，可能会产生故障。作为主要绝缘冷却介质的变压器油能够传递热量并吸收老化过程中产生的气体。因此，通过分析溶解在其中的各种气体可以检测和诊断潜在故障。 常见的溶解于变压器油中的气体包括氢气(H2)、一氧化碳(CO)、二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)、乙烯(C2H4)、乙炔(C2H2)以及乙烷(C2H6)，通过对这些气体的成分和含量进行分析，可以推断变压器内部可能出现的故障类型。例如，出现乙炔通常表明存在放电性故障；而一氧化碳和二氧化碳的变化可能意味着固体绝缘材料热裂解。 为了准确诊断故障，常使用色谱分析技术分离并测量溶解于油中的气体种类及含量。这种物理化学方法通过多次分配混合物中各组分在移动相与固定相之间实现分离，并根据它们的分配系数差异使不同成分得以区分和检测。 定期取样并对变压器运行状况进行跟踪，有助于及时发现异常情况如气体量增加或比例失衡等可能指示内部故障（例如局部过热、放电、电弧现象）。除了分析油中溶解气体外，还需要考虑水分含量变化、绝缘材料老化状态及两者间相互作用等因素对诊断结果的影响。 在开展检查时，维护人员应综合考量变压器运行环境、负载情况及其历史记录等多方面信息。外观检查主要关注设备外壳完整性、油位与温度是否正常以及是否存在渗漏或放电迹象等问题，并确保冷却系统功能完好无损。 掌握并应用好油中气体分析技术对保障电力系统的安全稳定至关重要，这不仅需要理论知识的支持还要求实践中的经验积累和准确评估能力。通过定期且系统的监测可以有效预防故障的发生与及时发现潜在问题。 随着电力行业的发展进步，对于变压器状态监控及故障诊断的要求也在提高。目前一些先进的在线监测装置和智能系统已逐步应用于实际操作中，例如光纤传感器、无线传感技术等能够实现对油内气体的实时跟踪检测，有助于更精准地管理设备健康状况。 在学习相关技术和方法时，除了掌握理论知识外，还应注重实践技能与案例分析能力的培养。因为只有将两者相结合才能提高故障诊断效率和准确性，并更好地服务于电力系统的安全稳定运行。