基于多频超声波技术和改进灰狼优化算法的变压器油检测系统研究

王旭， 姚强， 国辉， 蔡宏伟， 王昕

(1. 上海交通大学 电工与电子技术中心，上海 200240； 2.国网吉林省电力有限公司延边供电公司，吉林 延边 133000)

0 引 言

电力变压器是电力系统中的重要设备，变压器油作为变压器中的绝缘介质，具有绝缘、冷却和消弧等重要作用[1]。在变压器运输、安装和运行过程中，变压器油不可避免会混入水分、颗粒物等，使其受到污染，从而导致油液黏度、击穿电压和酸值等理化性能劣化[2-3]。因此，只有及时有效地检测变压器油的理化性能，才能保证变压器的安全稳定运行。

目前，主要是通过传统测量方法完成对变压器油理化性能的检测。文献[4]通过试验研究了颗粒污染物对变压器油理化性能的影响，试验中分别使用3套检测设备完成对变压器油击穿电压、黏度和酸值的测量，虽然保证了检测的准确性，但检测过程繁琐、设备昂贵，而且利用破坏性试验测量击穿电压不够经济。为此，通过建立预测模型获取变压器油击穿电压这一参量，文献[5]提出利用相对变换主元分析提取变压器油日常监测参量中具有代表性的相对主元，用最小二乘支持向量机(least squares SVM, LSSVM)建模，实现了对参量的预测，不过该方法会丢失部分数据信息，降低预测准确性。文献[6]提出利用核主元分析(kernel PCA, KPCA) 进行特征提取，利用极限学习机(kernel extreme learning machine, KELM) 建模，达到不错的预测效果。不过，以上两种预测模型都只能实现对变压器油击穿电压一个参量的预测，为此文献[7]采用红外光谱技术检测变压器油的多个性能参数，检测简便快速，不过存在着检测中易受干扰和变压器油劣化严重时检测准确度降低等不足。……