基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷技術(shù)的研究.pdf

1、電力變壓器是電力系統(tǒng)中最為關(guān)鍵的設(shè)備之一，是對電力系統(tǒng)安全，可靠、優(yōu)質(zhì)、經(jīng)濟(jì)運行的重要保證，必須最大限度的防止和減少變壓器事故的發(fā)生。電力變壓器故障診斷對電力系統(tǒng)的安全經(jīng)濟(jì)運行有著十分重要的意義。油中溶解氣體分析法是早期發(fā)現(xiàn)和預(yù)防變壓器故障的最有效方法之一。由于神經(jīng)網(wǎng)貉對外界的輸入樣本具有很強的識別分類能力藕聯(lián)想記憶等信息處理特點，使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于變壓器故障診斷得以實現(xiàn)。因此，研究以變壓器油中溶解氣體為特征量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法

2、，為變壓器故障診斷提供了新的途徑。 本文首先對變壓器故障診斷的方法進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，分析比較了幾種傳統(tǒng)的變壓器故障診斷方法的優(yōu)缺點，如：mC三比值法、羅杰斯法、電協(xié)研法等。然后運用人工智能的手段，對變壓器狀態(tài)檢測所獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，從而掌握被監(jiān)測對象的運行狀態(tài)或故障原因。在廣泛查閱相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)闡述了電力變壓器故障類型和特征氣體以及不同種類故障與不同種類特征氣體含量之間的相應(yīng)關(guān)系，構(gòu)建了適應(yīng)于變壓器故障診斷的輸入