基于神经网络的变压器故障诊断分析-电气工程专业论文.docx

基于神经网络的变压器故障诊断研究摘要 基于神经网络的变压器故障诊断研究 摘要 ／现代设备技术水平不断提高，生产率、自动化要求越来越高，相应地，故障也 随之增加。变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电 力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。如何提前对变压器故障 进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的～个 统。传统的故障诊断方法大多是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心，知 识获取困难、推理效率低下、白适应能力差，并且常见的诊断方法常常由于其单一 性而存在一定的误差。同时由于故障征兆和故障类型之间常常存在复杂的非线性关 系，使得诊断系统的数学模型很难获取。而人工神经网络以其分布式并行处理、自 适应、自学习、联想记忆以及非线性映射等优点，为解决这一问题开辟了新途径。 鉴于此，，在开发变压器故障诊断系统时，将神经网络作为故障分类器进行设计。 本文首先分析了故障诊断和神经网络的基本理论，并在此基础上提出了神经网 络对于变压器故障诊断系统的适用性；文中将BP神经网络算法用计算机实现；并 针对其本身存在的一些缺点提出了一系列改进措旌，通过在修正权值的时候增加动 量项，并且限制输入值范围来减小误差、提高系统的诊断正确率；在对输入数据进 行归一化处理的时候，采取按类逐项归一化的方法，避免了输入数据出现0或者l 而使训练进入平坦区。这样可以大大提高系统的诊断效率和诊断正确率。将变压器 诊断中典型的油中气体分析法和神经网络方法相结合，采用Java语言开发出界面 友好、性能优秀的变压器故障诊断系统；此外，文中还详细探讨了网络各结构参数 的选择方法，并且就变压器这一实际诊断系统，分析了不同结构参数对系统误差的 影响。在文章的最后，总结了神经网络故障诊断系统的优秀性能以及它存在的不足， 并且分析了未来神经网络用于故障诊断的前景和发展方向。 关键词故障诊断神经网络BP算法变压器油中气体分析 THE THE STUDY oF PoⅥ屯R TRANSFoRMER FAULT DIAGNOSIS BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORK Abstract With the technicaI level of modem facility improves continually,the fault probability increases greatly．Power transformer has very significant influence to power system，enterprise’s production and people’s life．How to forecast transformer’s fault ahead and find the fault reason quickly after the fault is good way to increase work efficiency and lighten the economy losing． In the paper ANN is applied to fault diagnosis system to overcome shortcomings of traditional fault diagnosis and reduce bmugllt by single method．Furthermore became fault symptom space and fault space have complicated non—linear relations，the mathematical model of diagnosis system is difficult to get。Artificial neural networks (ANN)proposes new way for this problem because of its such advantages parallel processing，self-adaptation，self-study,association memory,non-linear mapping，etc． Thereby ANN is used as fault-classifying implement in exploit ting the system． In the beginning of the paper,basic theofies of fault diagnosis and ANN are presented．BP algodthm is performed by computer program．