基于遺傳算法的大型電力變壓器內(nèi)部故障預(yù)測模型研究.pdf

1、大型電力變壓器是電力系統(tǒng)的樞紐設(shè)備之一，其運(yùn)行狀況將直接影響電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行，一旦發(fā)生故障將對電力系統(tǒng)和終端用戶造成重大的影響和危害。因此，對電力變壓器進(jìn)行早期內(nèi)部故障預(yù)測具有十分重要的意義。 本文對基于變壓器油中溶解氣體分析(DissolvedGasesAnalysis，簡稱DGA)技術(shù)的大型電力變壓器內(nèi)部故障診斷技術(shù)和遺傳算法原理進(jìn)行了深入的分析，首次將灰色預(yù)測理論引入到大型電力變壓器內(nèi)部故障預(yù)測工作中，運(yùn)用遺傳算法實(shí)現(xiàn)預(yù)

2、測模型的優(yōu)化，建立了基于遺傳算法的變壓器內(nèi)部故障改進(jìn)灰色預(yù)測模型。主要取得了以下研究成果： 通過對GM(1，1)灰色預(yù)測模型的缺陷及其改進(jìn)方法的深入研究，針對變壓器色譜數(shù)據(jù)序列的特有規(guī)律，提出了原始非等間距色譜數(shù)據(jù)序列的等間距處理方法，運(yùn)用弱化算子改造原始序列，淡化或消除原始色譜數(shù)據(jù)序列由于受各種隨機(jī)因素影響所具有的隨機(jī)性，給出了適用范圍更廣的變壓器內(nèi)部故障改進(jìn)灰色預(yù)測模型的建模方法。 運(yùn)用遺傳算法優(yōu)化所建立的改進(jìn)灰色預(yù)

3、測模型的模型參數(shù)，提高了預(yù)測模型的精度。充分利用MATLAB具有強(qiáng)大矩陣運(yùn)算能力的優(yōu)點(diǎn)，在MATLAB環(huán)境下編寫了基于遺傳算法的變壓器內(nèi)部故障改進(jìn)灰色預(yù)測模型的建模和預(yù)測程序，簡化了程序設(shè)計(jì)過程，提高了工作效率。 分析了預(yù)測誤差的來源、種類以及減小誤差的方法，闡述了幾種有效的預(yù)測模型精度檢驗(yàn)方法。實(shí)例證明，本文提出的基于遺傳算法的變壓器內(nèi)部故障改進(jìn)灰色預(yù)測模型比傳統(tǒng)GM(1，1)預(yù)測模型和弱化處理+GM(1，1)預(yù)測模型具有更高