电网故障诊断
电力系统故障分类与诊断
电力系统故障分类与诊断电力系统是现代社会的重要组成部分，其正常运行对于经济、社会的发展至关重要。
然而，电力系统的故障是难免的，它会导致停电、设备损坏、电网瘫痪等一系列问题，给社会带来不良影响。
因此，对于电力系统的故障分类与诊断至关重要，它有利于快速恢复电网，提高电网运行可靠性。
一、电力系统故障的分类电力系统故障的分类通常可以从不同的角度出发，如按照故障的性质分类、按照故障对电网影响严重程度分类等实现。
1.按照故障的性质分类按照故障的性质分类，电力系统故障可分为电气故障、机械故障、热故障和错误操作等几种类型。
电气故障是指电力设备内部出现故障，如绝缘老化、钢心断裂、钢芯锈蚀等导致电气效果下降或者失效。
机械故障则是指电力设备机械部分出现问题，比如传动部件失效、外壳损坏等。
热故障是指设备处于过载或者短路状态下出现过热等问题。
错误操作则是由于人为的误操作导致设备损坏或者故障。
2.按照故障对电网影响严重程度分类按照故障对电网影响严重程度分类，电力系统故障分为严重故障和次要故障。
严重故障一般是指电网中的重大故障，如线路短路、变压器损坏等，其对电力系统的影响非常大，需要及时解决。
次要故障则相对轻微一些，比如低压电气线路小故障等。
二、电力系统故障的诊断电力系统故障的快速、准确诊断是电力网络运营商和供电企业非常重视的问题，通常通过调用各种先进的硬件和软件技术实现，下面介绍几种比较常见的故障诊断方法。
1.故障定位技术故障定位技术是参考电网中的电流和电压信号，分析故障的传播路径、影响范围和严重程度，从而快速定位故障原因以及故障位置。
故障定位技术主要分为两种：一种是可见光故障定位技术，这种技术在现场直接观察故障现象，如电气火花、烟雾、闪光水，从而判断故障发生的位置；另一种是声音故障定位技术，这种技术是通过接收电气设备发出的高频电信号，从而推断出故障位置。
2.故障模式识别技术故障模式识别（FDD）技术是通过多传感器信号采集，分析故障情况的历史数据，建立模型并与实时数据或者数据库进行比对，诊断出故障并给出具体故障原因。
浅谈电网故障诊断的研究现状和发展趋势
浅谈电网故障诊断的研究现状和发展趋势电网故障诊断是电力系统运行中非常重要的一项工作，它对于保障电网安全稳定运行具有重要意义。
随着电力系统的不断发展和变革，电网故障诊断技术也在不断地更新和完善。
本文将从电网故障诊断的研究现状和发展趋势两个方面进行探讨，以期为相关研究提供一定的参考价值。
一、电网故障诊断的研究现状1. 传统的电网故障诊断方法在过去，电网故障诊断主要依靠人工巡检和经验来进行。
通过巡视、检测、测试等手段，发现并解决电网故障。
但是这种方法耗时耗力、效率低下，并且在确保电网安全稳定运行方面存在一定的隐患。
2. 基于物联网和大数据的电网故障诊断技术随着物联网和大数据技术的不断发展，越来越多的电网故障诊断技术开始充分利用这些先进技术。
通过在整个电网系统中部署大量的传感器设备，实时监测和采集电网运行数据，并对这些数据进行分析和处理，从而实现对电网故障的实时诊断。
这种方法有着高效、准确的特点，可以及时发现并处理电网故障，确保电网安全稳定运行。
近年来，随着人工智能技术的迅速发展，越来越多的电网故障诊断技术开始采用人工智能算法进行辅助诊断。
利用神经网络、模糊逻辑、遗传算法等技术，对电网运行数据进行深度学习和分析，从而实现对电网故障的智能诊断和预测。
这种方法在提高诊断准确性和效率方面具有明显的优势。
1. 多源数据融合的趋势未来的电网故障诊断技术将更加注重多源数据的融合。
包括电网运行数据、传感器数据、实时监测数据等，通过对这些数据进行统一处理和分析，提高故障诊断的准确性和可靠性。
2. 实时性和智能化的趋势未来的电网故障诊断技术将更加注重实时性和智能化。
利用物联网、大数据和人工智能技术，实现对电网故障的实时监测、智能诊断和预测，从而更好地保障电网的安全稳定运行。
3. 集成化和标准化的趋势未来的电网故障诊断技术将更加注重集成化和标准化。
通过制定一系列的标准和规范，实现不同厂家、不同设备间的数据互操作和信息共享，提高电网故障诊断技术的整体水平。
电网安全中的故障诊断与处理方法
电网安全中的故障诊断与处理方法一、电网故障的种类和原因电网故障是指电网的设备或系统出现了异常情况，造成系统运行不正常或者电能无法正常输送的情况。
一般来说，电网故障有以下几种类型：1. 回路短路2. 断路3. 电压波动4. 接地故障5. 过电流6. 过电压以上几种故障类型，都有可能对电网的设备和系统造成不同程度的损害，严重的情况下还可能影响到生产和生活的正常进行。
这些故障的主要原因可以归结为以下几个方面：1. 设备老化2. 过载运行3. 天气和自然环境因素4. 人为疏忽或者操作不当二、故障诊断的方法在生产和生活中，出现电网故障是不可避免的，尤其是在雷电天气和恶劣环境下，更容易发生各种故障。
因此，及时准确的故障诊断是保障电网安全运行的重要环节。
1. 系统监测系统监测是诊断电网故障的最基本方法。
通过电网设备的运行状态、电压值、电流值、温度变化、声音变化等相关参数的监测，可以发现故障发生的迹象。
2. 统计分析统计分析方法主要是通过电网故障历史数据的收集、统计和分析，发现故障出现的规律和趋势，为故障原因的准确判断提供依据。
3. 模型仿真模型仿真是现代故障诊断的一种先进方法。
通过构建电网系统的数学模型，通过计算机模拟对电网系统进行试验分析，以模拟真实电网运行情况，找出故障点所在，并通过数据可视化技术提供对故障的直观展示。
三、故障处理的方法电网故障的处理方法，主要分为应急处理和日常维护。
1. 应急处理应急处理是在电网故障发生后，立即采取措施进行抢修或处理，以尽快恢复电网的正常运行。
应急处理需要有完整的应急方案和应急措施，以提高应急处理效率。
2. 日常维护日常维护是电网故障预防和长期稳定运行的重要环节。
主要包括以下几个方面：1）设备巡检：定期对电网设备进行巡检，发现问题及时处理。
2）设备维护：对电网设备进行定期维护和保养，以保证设备的稳定运行。
3）设备升级：对老旧设备进行升级和更新，以提升设备的工作效率。
综上所述，电网安全中的故障诊断与处理方法包括了故障种类和原因的分析、故障诊断的方法、故障处理的方法。
智能电网故障诊断技术的研究与应用
智能电网故障诊断技术的研究与应用随着电力系统的不断发展和普及，大规模的电力输配电网已经成为了现代城市的重要基础设施，为人们的生活和经济发展提供了可靠的电力保障。
然而，电力系统中常常会发生各种各样的故障，给社会带来不小的损失，因此，如何提高电力系统的可靠性，成为了一个急需解决的问题。
智能电网故障诊断技术是当前电力系统安全和稳定运行的重要手段之一，下面就来具体探讨一下这个话题。
一、智能电网故障诊断技术的定义智能电网故障诊断技术是指通过对电力系统的数据进行采集、分析和处理，利用先进的算法以及多个传感器、测量仪器，实现对电力系统中可能存在的问题进行快速、准确的诊断和定位的技术。
二、智能电网故障诊断技术的作用智能电网故障诊断技术可以帮助电力系统实现故障两早发现、早排查、早处理的目标，具体包括以下几个作用：1.提高电力系统的可靠性通过及时发现和准确诊断电力系统的故障情况，可以快速采取有效措施，避免事故向更大规模的发展，从而提高电力系统的可靠性和安全性。
2.优化电力系统的运行通过对不同时间段和区域的数据进行采集和分析，可以实现智能化的预测和优化电力系统的运行，提高电力系统的效率和质量。
3.减少电力系统的运营成本通过减少故障发生的频率和缩短修复故障的时间，可以降低电力系统的维修和修复成本，为电力系统的长期发展提供更为可持续的发展保障。
三、智能电网故障诊断技术主要应用领域智能电网故障诊断技术的应用已经涉及到了电力系统的各个领域，主要包括以下几个方面：1.智能配电网智能配电网是指基于传感器、通讯和计算技术的新一代配电网，其特点是具有高速通讯、精细控制、可靠安全等特点，智能电网故障诊断技术在智能配电网中的应用也得到了广泛的关注和应用。
2.智能变电站智能变电站是一种通过设备自动化、智能化、信息化等手段来监控、诊断、分析、优化电力系统的运行，实现电力系统高度智能化的先进设施。
智能电网故障诊断技术在智能变电站中能够帮助快速准确地定位和解决故障问题，有效地提高了电力系统的运行效率和质量。
《基于深度学习算法的电网故障诊断研究》范文
《基于深度学习算法的电网故障诊断研究》篇一一、引言随着电网规模的扩大和复杂性的增加，电网故障诊断变得日益重要。
传统的故障诊断方法往往依赖于人工经验和规则库，但在处理复杂和多变的电网故障时，其准确性和效率往往难以满足需求。
近年来，深度学习算法在各个领域取得了显著的成果，为电网故障诊断提供了新的思路和方法。
本文旨在研究基于深度学习算法的电网故障诊断，以提高诊断的准确性和效率。
二、深度学习算法与电网故障诊断深度学习算法是一种模拟人脑神经网络的工作方式，通过学习大量数据中的特征和规律，实现从数据中自动提取有用的信息。
在电网故障诊断中，深度学习算法可以通过分析电网的运行数据、历史故障数据以及外部环境因素等，实现对电网故障的自动识别和诊断。
三、方法论与实验设计1. 数据采集与预处理：首先，我们需要从电网系统中收集大量的运行数据、历史故障数据以及外部环境因素等数据。
然后，对这些数据进行预处理，包括数据清洗、归一化、特征提取等步骤，以便于后续的深度学习模型训练。
2. 模型构建：根据电网故障诊断的需求，选择合适的深度学习模型进行构建。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
在构建模型时，需要考虑模型的复杂度、训练时间和诊断准确率等因素。
3. 模型训练与优化：使用预处理后的数据对构建的深度学习模型进行训练。
在训练过程中，需要设置合适的损失函数和优化器，以便于模型能够自动学习和调整参数，提高诊断准确率。
同时，还需要对模型进行调参和优化，以获得更好的诊断效果。
4. 实验评估：为了验证基于深度学习算法的电网故障诊断方法的可行性和有效性，我们设计了多组实验进行评估。
实验中，我们将深度学习算法与其他传统的故障诊断方法进行对比，以评估其准确性和效率。
同时，我们还对模型的泛化能力和鲁棒性进行评估，以验证其在不同场景下的适用性。
四、结果与讨论1. 诊断准确性与效率：通过多组实验对比，我们发现基于深度学习算法的电网故障诊断方法在准确性和效率方面均优于传统的故障诊断方法。
电网智能化中的电气设备状态监测与故障诊断方法
电网智能化中的电气设备状态监测与故障诊断方法随着电力系统的快速发展和智能化的推进，电气设备的状态监测与故障诊断变得越来越重要。
电网智能化技术的应用，可以实现对电气设备的实时监测、故障预警和快速诊断，从而提高电网运行的可靠性和安全性。
本文将介绍电网智能化中常用的电气设备状态监测与故障诊断方法。
一、电气设备状态监测方法1. 传统监测方法传统的电气设备状态监测方法主要包括温度、振动、湿度、颗粒物等参数的监测。
通过安装传感器和监测仪器，实时获取电气设备的工作状态，并将数据传输到监测系统中进行分析和处理。
例如，温度是电气设备运行状态的重要指标之一，可以通过温度传感器实时监测设备的温度变化。
当温度超过设定的阈值时，系统会自动发出预警信号，以便及时采取措施。
2. 特征参数提取方法特征参数提取方法是对电气设备工作状态进行识别和判断的一种常用方法。
通过对电气信号进行信号处理和特征提取，可以得到反映设备状态的特征参数。
例如，对于变压器来说，可以通过提取电流波形、电压波形和频谱特征等参数，判断变压器是否存在故障。
通过比较实际测量的特征参数与预设的故障特征参数，可以实现对变压器故障的诊断和判断。
3. 数据挖掘与智能算法方法数据挖掘与智能算法方法是在大数据背景下，利用机器学习、人工智能等技术来实现电气设备状态监测的方法。
通过对大量历史数据进行分析和挖掘，建立模型，从而实现对电气设备的状态监测和预测。
例如，可以利用神经网络算法对大量的电气设备数据进行训练，建立模型，用于识别和预测设备的工作状态。
通过将实时数据输入模型中，可以及时发现设备异常和故障，并提供相应的预警或诊断结果。
二、电气设备故障诊断方法1. 规则推理方法规则推理方法是一种基于规则库的故障诊断方法。
通过建立故障规则库，将设备故障类型和相应的特征参数进行匹配，从而实现对设备故障的诊断。
例如，设备故障规则库中定义了某一特征参数超过一定阈值，则判定为设备故障。
当实时监测到该参数超过阈值时，即可根据规则库进行故障诊断，并给出相应的处理建议。
基于神经网络的电网故障诊断研究
基于神经网络的电网故障诊断研究随着现代社会的发展，能源需求不断增长，电力系统作为能源产业的重要组成部分，承担着为社会经济发展提供可靠、安全、高效的供电服务的重要使命。
然而，电力系统面临的种种故障问题也不容忽视。
因为故障对整个电网的运行会产生不可预知的影响，导致电网一度甚至长时间不能正常供电，这不仅会给社会带来巨大损失，也会对日常生活带来巨大的影响。
电网故障诊断是解决这些问题的关键所在。
而神经网络模型是近年来被广泛应用于电力系统故障诊断领域的一种重要方法。
本文就基于神经网络的电网故障诊断研究给出一些基本的想法和建议。
一、电网故障与神经网络当电网系统接受特定负荷电流时，可能会出现各种类型的故障，如短路、接地故障、欠压故障和过电压故障等。
这些故障不同，对电路的电压和电流的影响也不同。
而神经网络能够学习电网的复杂非线性关系，同时可以对电压和电流的波形进行精确分析。
正是由于神经网络模型的这些性质，使得它成为预测和诊断电力系统故障的有力工具。
二、神经网络的应用基于神经网络的电网故障诊断则是利用神经网络模型构建一个模型来预测各种类型的故障。
在该模型中，特定的输入参数可能是电网电流、电压和负荷。
同时，对于故障的不同类型，可能存在不同的情况，而这些情况需要对神经网络进行再训练，以提高其预测准确性。
值得注意的是，神经网络模型的构建需要大量的数据，这些数据需要从现有的电网系统中获取。
因此，对于电网系统而言，要进行数据的收集和处理工作。
三、基于神经网络的电网故障诊断研究目前，基于神经网络的电网故障诊断已经成为了众多研究方向之一。
比如，在交流阻抗分析中，研究人员通过交流阻抗和复合接地电阻的测量，使得神经网络模型能够识别无地故障、单地故障和双地故障。
同时，也有一些研究关注于利用神经网络模型诊断过电压故障、欠电压故障等故障类型。
最近，一些研究人员也开始探究在开放环境中构建神经网络模型的可能性。
这些研究人员认为，开放环境中可以获取更多的数据，而这些数据可以大规模地用于提高神经网络模型的应用效果和预测准确率。
电网电力行业的电力设备故障诊断与维修
电网电力行业的电力设备故障诊断与维修答案：电力设备故障诊断与维修是指通过专业技术手段对电网电力行业中的电力设备进行故障检测和修复，确保电力设备的正常运行，保障电网的稳定供电。
在电网电力行业中，电力设备的故障诊断和维修至关重要。
通过定期的检测和监控，可以及时发现电力设备存在的问题，确保设备处于良好的运行状态。
一旦发现设备故障，需要及时进行诊断和维修，以防止故障扩大影响电网的正常运行。
深入讨论：电力设备的故障诊断和维修涉及多种专业技术，包括电气工程、机械工程、自动化技术等。
在进行故障诊断时，需要使用各类仪器设备对电力设备进行检测，并根据检测结果找出故障原因。
在进行维修时，需要根据故障原因采取相应的修复措施，确保设备在最短的时间内恢复正常运行。
举例来说，当电力设备出现电路短路故障时，需要首先通过绝缘检测仪对设备进行检测，找出短路点的位置，然后进行局部修复或更换损坏部件。
如果设备故障严重，可能需要进行整体更换或大修。
综上所述，电力设备的故障诊断与维修对于电网电力行业的正常运行至关重要。
只有通过专业的技术手段进行及时的故障诊断和维修，才能保障电网的稳定供电，确保人们生活和工作的正常进行。
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电力变压器过热故障综合诊断摘要：对电力变压器故障的常用诊断方法, 如油中溶解气体分析、绝缘试验、油务试验及其它预防性试验等, 进行了全面论述, 重点分析和评价了这些故障诊断方法的有效性, 并对其未来发展方向, 提出了建议。
关键词：电力变压器故障诊断方法分析引言电力变压器是工矿企业中配电系统的枢纽设备,其运行可靠性直接关系到企业生产的安全与稳定。
但由于电力变压器故障的原因复杂、多样且不明显,使得要准确地判断电力变压器故障类型相当困难。
若能在电力变压器运行过程中通过某些检测和试验,及时有效的判断其状态,预先发现早期潜伏性故障,并避免某些重复、无必要的检修, 将对企业配电系统的安全经济运行产生重要的意义。
ＤＧＡ(油中溶解气体分析)方法作为一种有效的油浸式电力变压器异常监测手段得到广泛的应用。
在1997年颁布执行的《电力设备预防性试验规程》把油中溶解气体色谱分析放到了首位。
变压器易发生的故障基本可分两大类:①电性故障;②热性故障。
电力变压器故障，从发展过程上可分两大类，即突发性故障和潜伏性故障，突发性故障发展过程很快，瞬间就会造成严重后果，如雷击、误操作、负荷突变等，突发性故障具有偶然性，只能通过避雷器、继电保护等手段，使突发性故障被限制在最小的范围内。
潜伏性故障一般有三种，即变压器内部局部放电，局部过热和变压器绝缘的老化。
故障诊断主要是针对这些潜伏性故障的诊断预测。
1 变压器运行状态的主要测试与监测手段当前我国变压器运行状态监测在相当程度上主要依据传统的预防性试验来实现，包括:电气试验和油务试验1.1电气试验(1)直流电阻的测t:直流电阻虽然是一个测试方法比较简单的实验，但它比较直观地确认绕组、引线、调压开关等导电回路是否正常，能发现绕组导线的焊接质t，引线接头是否拧紧接触是否良好，调压开关触头接触是否良好等等。
(2)绝缘性能测试:通过绝缘电阻、吸收比、极化指数、介损、电容t(包括电容套管)、泄诵测试等实验可掌握变压器的绕组绝缘水平和铁心对地绝缘。
(3)有载调压开关特性测试:通过有载调压开关切换时间、周期、切换的波形测f可以掌握变压器的有载调压开关的性能是否良好。
(4)绕组变形测试和低电压短路阻抗的测试。
可以掌握变压器出口短路后变压器绕组有否变形和移位。
(5)铁心接地电流测试。
可判断变压器是否多点接地。
(6)远红外测沮:通过红外线测温可以随时掌握各出线引线接触是否良好。
1.2油务试验定期对变压器充油设备的油采样进行油色谱分析，通过油色谱分析判断变压器内部是否存在着过热性故障(导电回路、铁芯多点接地引起过热等)、严重的局部放电、电弧放电故障等，它是综合性判断变压器运行状态的重要手段之一。
据统计，我国电网中有50%以上的故障变压器是通过该试验结果检出的。
由于这一检测技术能够在无须停电的情况下进行，不受外界电场和磁场因家的影响，因此可以在线对变压器内部绝缘状况进行诊断，有利于状态维修的发展。
2 基于油色讲分析方法的变压器故阵诊断技术变压器运行时出现内部故障原因往往不是单一的，一般存在热点的同时还有局部放电，而且故障在不断发展和转化。
在判断设备有无故障及其严重程度时，要根据设备运行的历史记录和设备特点以及外部环境等因家进行综合判断。
2. 1油色讲分析的现状变压器的绝缘材料主要是绝缘油和纸。
变压器故障时会产生多种气体，主要来源于油和纸的热裂解。
绝缘油是由烷烃、环烷烃、芳香烃等碳氢化合物组成的混合物。
绝缘纸的成分是纤维家，主要是由精或多精类构成的高分子碳水化合物。
绝缘油热分解时，因分子链的断裂反应产生低分子烃类气体。
有水分存在时，还会产生氢气。
变压器运行时出现内部故障产气与正常产气在技术上不可分辨的。
经验证明，当怀疑设备固体材料老化时，一般CO2/CO大于7;当怀疑故障涉及到固体绝缘材料时，CO2/CO可能小于3;当怀疑纸或纸版过度老化时，应适当测试油中稼醛含t，或测试纸样聚合度。
有载调压操作产生气体与低能$放电相符，当主油箱CZ H2/HZ大于2一3时，可能是有载调压污染主油箱，可利用比较主油箱、有载调压油箱和储油雄油中溶解气体分析来确定，或通过油柱静压试验法和气体试漏法来检诵。
对变压器故障部位的准确判断，有赖于对其内部结构和运行状态的全面掌握，并结合历年色谱数据和其他试验(直流电阻、绝缘、变比、泄诵、空载等)进行比较，色谱分析与判断的技术应借鉴新方法并结合使用。
三比值法是一种比较简便易行的判断方法，但精确度不是很高。
2. 2以油务试验傲据为甚抽进行旅合分析的方法2. 2. 1基于专家系统的故降诊断方法人工智能的出现为变压器故障诊断提供了良好的新途径。
判断故障的类型、故障点、故障状况需要大t的经验，而专家系统恰恰解决这个问题。
该领城最早使用专家系统的是Riese的TOGA系统。
国内也有根据油色谱分析和电气试验作为主要检测数据来派的一套电力变压器故障诊断专家系统。
还有很多这方面的采用正反向混合推理的研究及应用系统实例。
但是，专家系统所采用的判断规则和专家库中经验的准确度却成为专家系统的“瓶颈”，即专家库需要不断地修正和扩充。
2. 2. 2基于神经网络的故雌诊断方法神经网络系统具有自组织、自学习的能力，它不包含具体的诊断规则，而是将诊断规则隐含于权值矩阵中，通过对故障样本的自学习来自动修正和扩充对故障的判断能力。
目前，变压器故障诊断中最多的是BP神经网络。
其中具有单隐层的神经网络分类效果最优，它具有最小运算量，同时完全满足故障现象和故障原因之间的非线性映射。
但是BP神经网络容易收敛到局部最优解，为了解决这个问题，提出了几种结合其他方法的学习算法。
其中有结合遗传算法的多层前馈网络，其进行网络训练的初识权值是全解空间中的最优解。
而另一种在学习算法中加入随机扰动的方法也取得较好的效果。
2. 2. 3其他的故障诊断方法基于油色谱分析进行故障诊断，还有很多其他的方法。
灰关联度分析、模糊聚类分析、概率推理和模糊数学结合分析等变压器故障诊断方法是比较有效的几种故障诊断方法。
3 综合诊断方法由于过热故障是电力变压器较常见的故障，业内人士对此做了大量研究工作且取得丰硕成果，但这些研究和论文大多针对过热故障的某一方面，有一定的局限性。
在分析各种过热性故障产生机理的基础上，系统地提出了以油色谱为主结合有关电气试验、红外测温来分析变压器过热性故障的性质、原因和部位的综合诊断方法。
3. 1油色谱(D GA)诊断过热性故障过热性故障的主要诊断方法是基于油色谱的诊断方法。
变压器内部发生热或电故障时，变压器油中会产生相应的特征气体，不同类型故障对应于不同的特征气体。
在过热故障中只有热源处绝缘油分解时，特征气体是CH4和CzH4，两者之和在总烃中>80%，且随着故障点温度的提高，Cz H、所占比例增加，一般高、中温过热时Hz在氢烃总量中<27%，且随着温度的升高Hz绝对含量有所增长，但其比例却相对下降。
严重过热时也会产生少量Cz Hz，但在总烃中<6%。
过热涉及固体绝缘时除产生上述气体外，还会产生大量的CO和CO2通过IEC三比值法可诊断过热性故障的程度，如022, 021, 020或001分别对应高温过热、中温过热、低温过热。
绝对产气速率能较好地反映出故障性质和发展程度，不论纵比(比历史数据)、横比(比同类产品)均有较好的可比性。
当设备经真空滤油脱气后应及时测量绝对产气速率。
当总烃含量高且总烃产气夔增加很快时说明故障严重。
当总烃产气率与电压平方近似成正比时可能是磁路中铁心部分故障，当总烃产气率近似与电流平方成正比时可能是电路中分接开关、引线接头有电阻性故障。
以上总烃产气率法有曲线比较、直线拟和及相关系数三种分析方法，本文提出一简化方法:降低或升高负荷则变压器电流也相应降低或升高，如果总烃产气率相应变化则为导电回路分接开关、引线接头故障，否则为导磁回路铁心故障。
此法有效且不需停机，为推荐使用方法。
3. 2综合诊断相对其它方法，基于D GA的诊断法比较有效，也是当前应用较多的诊断法，但仅靠DGA诊断仍有一定局限性，不仅诊断周期长、实时性较差，且DGA一般无法判定过热故障的具体原因和部位。
本文提出了以基于油色谱特征气体的诊断法为主，辅以直流电阻、铁心接地电流、铁心绝缘电阻等电气试验和红外测温来综合分析诊断变压器过热故障。
首先根据油色谱的特征气体、产气率，通过三比值判断变压器是否有过热性故障及故障程度，根据油中CO,CO:含量及其变化判定过热是否涉及纸绝缘，如果烃类气体含量不高，但CO,CO:含量变化较大，则可能涉及绕组故障。
故确认过热故障后降负荷，若总烃产气率也相应降低则怀疑电路的分接开关、引线接头故障，对此用直流电阻验证，若直流电阻异常则确诊。
对外部的引线接头故障可由红外测温检测出。
若总烃产气率不随负荷变化则怀疑铁心或其他故障，通过测量铁心接地电流、铁心绝缘电阻或空载试验可诊断铁心故障，若排除铁心故障则怀疑其他故障，如油道堵塞。
4 小结变压器内部过热性故障诊断较复杂，故障类型与部位密切相关，不同故障点反映出不同的故障类型。
本文提出以油色谱为主，辅助以直流电阻、铁心接地电流、铁心绝缘电阻等电气试验和红外测温综合分析诊断变压器过热故障，实践证明该法对中、小型变压器的典型过热故障诊断可靠、有效。
参考文献[1] 马宏忠，李峥. 电力变压器过热故障及其综合诊断[J].高电压技术，2005（9）[2] 莫娟等. 基于粗糙集理论的电力变压器故障诊断方法[J].中国电机工程学报，2004[3] 熊浩，杨俊等. 多种类证据体的变压器故障综合诊断方法[R].中国电机工程学报，2008[4] 钱政，严璋等. 电力变压器绝缘故障综合诊断方法的研究[J].电网技术，2002[5] 翟季青，刘志清. 变压器故障诊断的综述[R].电力设备，2003[6] 葛辉,郑忠言. 一种新型变压器故障诊断方法[M].轻金属，2010[7] 何定等.电力变压器故障诊断的神经网络方法[J ].[8] 王永强等. 基于粗糙集理论和贝叶斯网络的电力变压器故障诊断方法[J ]，2006[9] 张旭等. 电网故障诊断的研究历程及展望[J ].电网技术，2013[10] 边莉，边晨源电网故障诊断的智能方法综述[J].电力系统保护与控制，2014[11] S. Saha ,M. Aldeen ,M. A.Mahmud.Excitation System Fault Diagnosis andMitigation in Multi-machine Power Grids.Australasian Universities Power Engineering Conference, AUPEC 2013, Hobart, TAS, Australia, 29 September -3 October 2013[12] GAO Zhanjun, GAO Nuo, WANG Lei, LI Zhaofei.Power System FaultDiagnosis Based On Power Grid[13] WANG Lei, CHEN Qing, GAO Zhanjun.Power Systems Fault DiagnosisBased On Grid Computing.2011The International Conference on Advanced Power System Automation and Protection[14] Qin Lijun, Hao Cuijuan, Jin Huawei, Li rmation Model for PowerGrid Fault DiagnosisBased on CIM[15] JIA DongLi, MENG XiaoLi, SONG XiaoHui.Study on technology system ofself-healing control in smart distribution grid.2011The International Conference on Advanced Power System Automation and Protection。