基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和證據(jù)理論的電力變壓器故障診斷研究.pdf

1、電力變壓器是變電站的關(guān)鍵設(shè)備，其運行的安全、可靠性直接關(guān)系到電力系統(tǒng)的安全與穩(wěn)定。因此，有效地監(jiān)測變壓器運行狀態(tài)、診斷和預報變壓器故障具有實際意義。 本文在廣泛查閱相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)了解了電力變壓器故障過程特征氣體產(chǎn)生的物、化機理，以及不同種類故障與不同種類特征氣體含量之間的相應關(guān)系，以及相應的檢測方法和故障屬性分類技術(shù)。結(jié)合工作實際，本文的主要工作如下： （1）在分析了油中溶解氣體含量與不同故障之間聯(lián)系的基礎(chǔ)上，利

2、用油中特征氣體含量數(shù)據(jù)樣本作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習訓練的特征向量矩陣，充分利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的并行處理、學習和記憶、非線性映射、自適應能力和魯棒性等特點，構(gòu)造了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力變壓器故障特征氣體診斷系統(tǒng)，選擇和訓練了適用于電力變壓器運行狀態(tài)及其故障在線監(jiān)測、診斷的BP、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、優(yōu)化和算法進行了探討，應用MATLAB中的NNTOOL工具箱進行了仿真試驗，比較分析了各種不同類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能和故障診斷的準確率。

3、 （2）基于D-S證據(jù)理論的特征級信息融合。詳細介紹了證據(jù)理論的基本原理、合成規(guī)則、推理過程，建立了基于證據(jù)理論的信息融合故障診斷方法，并論述了診斷的具體實現(xiàn)。 （3）針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論在變壓器故障診斷的運用過程中存在不合理處，引用了一種新的計算Mass函數(shù)的算法，該算法依據(jù)證據(jù)體可信度因素和證據(jù)體與目標關(guān)聯(lián)的相對熵來分配證據(jù)體的Mass函數(shù)，較全面反映了證據(jù)體的不確定性。將此方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行有機結(jié)合提出了一種神