變壓器故障診斷技術研究.pdf

1、變壓器是電力系統(tǒng)中的關鍵性設備，它的運行影響著電力系統(tǒng)的安全性、可靠性和穩(wěn)定性，因此必須防止和減少變壓器故障的發(fā)生。但變壓器在長期運行過程中，由于絕緣老化、外力破壞等因素的影響，發(fā)生故障不可能完全避免。變壓器的故障機理和故障原因的復雜性，給變壓器故障診斷帶來了巨大的挑戰(zhàn)。對變壓器進行故障診斷，有利于發(fā)現(xiàn)變壓器的早期潛伏性故障，進行及時的狀態(tài)維修，減少事故容量損失率、提高電網(wǎng)的供電率，取得巨大的經(jīng)濟效益。因此，變壓器故障診斷技術研究具有重

2、要的現(xiàn)實意義。
　　 變壓器的故障診斷是一個從故障信息到故障類型間的非線性映射過程，無法用精確的數(shù)學模型描述，而且變壓器發(fā)生故障時，獲取大量的故障樣本比較困難。因此傳統(tǒng)的故障診斷方法在應用時具有局限性。而神經(jīng)網(wǎng)絡具有良好的非線性逼近能力，支持向量機適合小樣本分類。鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機的這些優(yōu)點，本文重點研究了神經(jīng)網(wǎng)絡、人工魚群神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機在變壓器故障診斷中的應用。本文的主要工作包括：
　　 (1)鑒于BP神經(jīng)

3、網(wǎng)絡的非線性逼近能力和L-M算法收斂速度快的特點，本文提出了基于L-M算法的變壓器故障診斷方法。利用MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱對所提出的故障診斷方法進行仿真，并對訓練樣本的選擇、輸入輸出層、隱含層的設計以及訓練算法的選擇等問題進行分析與討論。通過實例測試，該方法能夠較好地實現(xiàn)對變壓器的故障診斷。
　　 (2)鑒于人工魚群算法具有良好的克服局部極值、取得全局極值的能力，本文提出了基于人工魚群神經(jīng)網(wǎng)絡的變壓器故障診斷方法。利用人工