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以下是:价格合理的矿用变压器生产厂家的图文介绍以气体继电器中的气体颜色和故障性质关系来判别故障方法 ，在运用以气体继电器中游离气体为特征量的故障诊断方法，一般的情况下，都是根据继电器中气体的颜色与故障的性质的关系来进一步地分析和判断内部故障的。但是另一方面来说，由于内部故障的初期所分解出的气体将与油中的溶解气体相互混合，聚集在气体继电器中的气体成分和故障处的气体成分并不一致，此时如果单以气体有无颜色或者可燃与不可燃来判断变压器故障的性质并不可靠。所以在这种情况下，我们可以应用平衡诊断来解决潜伏性问题。 气相色谱试验与在线监测数据的对比分析 ，现代社会中，利用气相色谱分析充油设备中的油中所溶解的气体是监测变压器等的充油设备过热和放电等潜伏性危害故障的一种较为行之有效的性试验方法之一，而且这种方法不需要变压器停运，只需抽取少量油样分析就能判断设备运行中所存在的隐患、潜伏性故障的性质以及严重程度等，并且对这种故障进行早期预测，确保电气设备正常运行，避免发生事故和无计划停电等。
变压器内部故障诊断方法很多，如人工神经网络方法、模糊集理论方法、专家系统方法等。由于人工神经网络具有并行处理、学习和记忆、非线性映射和自适应能力等特点，为变压器故障诊断开辟了一条新的途径。 人工神经网络与常规的电气试验不同，它不包含具体的诊断规则，能够实现输入输出的非线性映射关系，但它并不是依赖于具体模型，其输入与输出之间的关联信息分布地存储于连接权中，它通过对己知故障样本的学习，达到对未知故障样本的诊断。研究 多的神经网络是前馈型神经网络(如BP网络，RBF网络)，由于BP网络采用按误差函数梯度下降的方向进行收敛，不可避免会出现收敛速度慢及容易陷入局部 小点的问题。RBF网络是以函数逼近理论为基础而构造的一种前向网络.
变压器是输变电系统中的主要设备之一，尽管它的效率很高，但由于它的总容量大（一般情况下变压器的总容量为发电容量的5～7倍），加上在输配电系统中变换级次多，损耗可占线路总损耗的17%。中小型配电变压器虽然单台容量小，但数量多。当今推广使用低耗能变压器，改造高耗能变压器，这是节能挖潜、提高经济效益的有效途径。 变压器的损耗 ，变压器的基本原理，当变压器的初级绕组通电后，线圈所产生的磁通在铁芯流动，因为铁芯本身也是导体，在垂直于磁力线的平面上就会感应电势，这个电势在铁芯的断面上形成闭合回路并产生电流，好像p一个旋涡所以称为“涡流”。这个“涡流”使变压器的损耗增加，并且使变压器的铁芯发热变压器的温升增加。由“涡流”所产生的损耗我们称为“铁损”。另外要绕制变压器需要用大量的铜线，这些铜导线存在着电阻，电流流过时这电阻会消耗一定的功率，这部分损耗往往变成热量而消耗，我们称这种损耗为“铜损”。所以变压器的温升主要由铁损和铜损产生的。由于变压器存在着铁损与铜损，所以降低变压器的损耗显得很有必要。
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放电故障。在变压器的放电故障当中， 要的故障发生在高电应力所作用条件下的绝缘劣化。变压器产生故障中的高能放电的过程。在电力企业当中，高能放电所产生的故障又可以叫做电弧放电故障，其大致故障时的特点就是产生的气体大，反应很剧烈。在测定的过程当中，假如仅仅是采取测定油液当中所溶解的气体的办法并不是很有效的措施，同时也很难进行故障的预诊断。通常的情况下，溶解的油液当中的气体都是在变压器发生故障之后才能够检测出来的，在这种情况之下，我们可以在故障发生之后对瓦斯等气体成分进行测定来及时准确地进行故障的分析与维修。而且还会进一步地导致故障点的温度急剧的升高，同时会伴随着大量的乙烯气体的产生，甚至在特殊的情况下会产生微量的乙炔。除了以上两种比较多的气体产生以外还会产生一定含量的二氧化碳（CO2）和一氧化碳（CO）气体，这两种气体会导致裸露在空气中的局部金属产生局部性的过热现象。
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