基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器油色譜分析與應(yīng)用.pdf

1、電力變壓器在整個電網(wǎng)中的作用非常重要，因此，及時發(fā)現(xiàn)變壓器潛伏性故障具有重要的意義。過去定期測試變壓器故障的方法已不能適應(yīng)電網(wǎng)的發(fā)展，正被更經(jīng)濟更科學的狀態(tài)檢修所取代。油中溶解氣體分析(DGA)技術(shù)很容易實現(xiàn)變壓器在線監(jiān)測，其診斷正確率可以達到80％以上，現(xiàn)在是公認的測試充油電氣設(shè)備潛在故障最有效的辦法。
　　本文在討論變壓器基本結(jié)構(gòu)及常發(fā)生的故障類型的基礎(chǔ)上，研究了特征氣體法、改良三比值法、羅杰斯三比值法、日本電協(xié)研法、無編碼比

2、值法、大衛(wèi)三角形法等幾種常用的故障診斷方法。由于上述故障診斷方法都具有某些局限性，確定了將改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于變壓器故障診斷的方法。運用MATLAB軟件中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，建立變壓器故障預(yù)測診斷模型，在此基礎(chǔ)上，選取100組樣本數(shù)據(jù)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，獲得具有預(yù)測診斷功能的網(wǎng)絡(luò)模型，并選取20組數(shù)據(jù)進行仿真，證明了BP網(wǎng)絡(luò)故障診斷的可行性和優(yōu)越性。最后，采用SQL Server2005數(shù)據(jù)庫技術(shù)，ADO.NET技術(shù)及GID+繪圖技