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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ETQM</journal-id><journal-title-group><journal-title>Engineering Technology and Quality Management</journal-title></journal-title-group><issn>2995-3170</issn><eissn>2992-9806</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ETQM.7976</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>电力系统电气工程中变压器状态监测与故障预警</title><url>https://artdesignp.com/journal/ETQM/2/11/10.61369/ETQM.7976</url><author>李高善</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2024</year></pub-date><volume>2</volume><issue>11</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2024-11-20</published-time></date></history><abstract>本文深入探讨了电力系统中变压器的基本原理、主要类型及其在电力系统中的重要作用。同时，详细介绍了变压器状态监测技术，包括油中溶解气体分析、局部放电检测、温度监测等，并分析了变压器常见的电气、油气、机械和热故障类型及其成因。此外，文章还讨论了变压器故障预警方法，包括人工智能技术、机器学习算法、支持向量机和神经网络的应用。文章强调了对变压器状态监测与故障预警技术的研究对于电力系统可靠性和智能电网发展的重要性，并指出未来需要进一步探索提高预警准确性、实时性和鲁棒性的方法。</abstract><keywords>变压器 ,状态监测 ,故障预警 ,电力系统 ,人工智能 ,机器学习 ,深度学习</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1]马寅兴． 发电机励磁变压器状态监测系统研究［D］． 西安理工大学，2023.DOI:10.27398/d.cnki.gxalu.2023.000999.[2]赵伟杰．基于多源信息融合的变压器状态评估方法研究［D］．沈阳工业大学，2023.DOI:10.27322/d.cnki.gsgyu.2023.001382.[3]马颢． 针对多源数据的变压器状态评估方法研究［D］． 山东大学，2023.DOI:10.27272/d.cnki.gshdu.2023.003341.[4]时春林． 变电站变压器状态监测与故障诊断技术研究［J］． 光源与照明，2023,(10):165-167.[5]王毛，李雨轩，郑城市，等．电力变压器的在线状态监测技术分析［J］．集成电路应用，2023,40(05):206-207.DOI:10.19339/j.issn.1674-2583.2023.05.092.[6]朱俊敏．基于信息融合的车载牵引变压器智能故障诊断方法研究［D］．兰州交通大学，2023.DOI:10.27205/d.cnki.gltec.2023.000002.[7]胡洋． 基于数字孪生技术的变压器状态监测研究与探索［J］． 电气化铁道，2023,34(01):38-43.DOI:10.19587/j.cnki.1007-936x.2023.01.007.[8]周健．基于神经网络和支持向量机的变压器故障诊断和状态评估［D］．昆明理工大学，2022.DOI:10.27200/d.cnki.gkmlu.2022.002258.[9]刘正阳，石悠旖，王文瑞，等．基于边缘计算的变压器光声光谱故障诊断系统研究［J］．电子器件，2022,45(04):872-877.[10]陈城，闫永昶．变电站变压器异常状态监测数据可视化方法［J］．制造业自动化，2022,44(06):204-207.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
