为了保证变压器的安全稳定运行,提出了一种基于深度自编码网络的变压器健康状态评估方法,用于预测变压器的健康状态。该方法确定了变压器油中溶解气体及油特性试验所检测的12种特征参量作为预测变压器健康状态的影响因子,利用主观赋予权重法和模糊C均值法确定深度自编码网络所需训练数据样本,应用训练数据样本建立深度自编码网络模型。最后,利用变压器数据样本对模型进行评估。结果表明该方法能够准确地评估变压器健康状态。

为加强对变压器油中溶解气体的监督检测，补充实验室油色谱测试以及弥补传统在线监测装置存在的不足，研制了随动式变压器油色谱在线监测装置。该装置体积较小，安装方便，可随动安装在需重点监测的变压器上。监测装置的现场测试数据与实验室分析数据有较好的可比性，能够满足国标要求。