智能信息融合技術(shù)在變壓器故障診斷中的應(yīng)用研究.pdf

1、電力變壓器是電力系統(tǒng)中最重要的電氣設(shè)備之一。及早發(fā)現(xiàn)變壓器的潛伏性故障，保證變壓器的安全運(yùn)行，是電力部門關(guān)注的一個(gè)重要問題。變壓器油中溶解氣體分析是變壓器內(nèi)部故障診斷的重要手段，它為間接了解變壓器內(nèi)部的一般隱患提供了重要依據(jù)。由于故障征兆和故障類型之間常常存在復(fù)雜的非線性、不確定性和各種故障之間聯(lián)系的復(fù)雜性，使得診斷系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型較難獲取。本文研究了信息融合技術(shù)在變壓器故障診斷中的應(yīng)用，論文主要工作如下。
　　 概述了智能電網(wǎng)的

2、基本特征，以及變壓器設(shè)備檢修的三個(gè)發(fā)展階段。闡述了信息采集、信息處理和多傳感器信息融合技術(shù)在變壓器故障診斷中的應(yīng)用。
　　 介紹了變壓器的常見故障類型，分析了目前變壓器故障檢測技術(shù)的特點(diǎn)及其局限性。重點(diǎn)分析了變壓器油中氣體產(chǎn)生的原因以及在不同故障情況下油中氣體的含量，介紹了三比值法、無編碼比值法、特殊氣體法及油中氣體增長率法等故障診斷方法。指出了利用油中溶解氣體進(jìn)行故障分析與診斷的優(yōu)勢。
　　 介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程、

3、基本原理和基本特征。重點(diǎn)闡述了信息融合中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，包括其結(jié)構(gòu)、算法和構(gòu)建方法。針對BP算法存在的一些缺點(diǎn)，提出了改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。建立了變壓器油氣分析BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型。基于30組油氣樣本數(shù)據(jù)，通過對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，得出了該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，即具體的故障診斷模型。將該診斷模型應(yīng)用到另外30組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，得出了變壓器故障診斷結(jié)果。結(jié)果表明，本文所提出的方法和模型，具有診斷準(zhǔn)確性高、收斂速度較快、能收斂到全