基于特征氣體的變壓器故障神經(jīng)網(wǎng)絡診斷系統(tǒng).pdf

1、電力變壓器是變電站的關鍵設備，其運行的安全、可靠性直接關系到電力系統(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文獻的基礎上，系統(tǒng)綜述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系，以及相應的檢測方法和故障屬性分類技術。 結合工作實際，在分析了油中溶解氣體含量與不同故障之間聯(lián)系的基礎上，利用氣相色譜技術采集油中特征

2、氣體含量數(shù)據(jù)樣本作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡學習訓練的特征向量矩陣，充分利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有的并行處理、學習和記憶、非線性映射、自適應能力和魯棒性等特點，構造了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡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、診斷和預報的BP、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡，對網(wǎng)絡的結構、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。 仿真結果表明：油中溶解氣體分析方法作為充油電力設備運行