本文關鍵詞：基于油色譜分析的變壓器故障智能診斷研究

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【摘要】：變壓器是電力系統的重要組成單元,其能否正常運行關系著國民經濟的發(fā)展。目前,開展變壓器的狀態(tài)評估以及基于狀態(tài)評估的維修技術已經成為現代電力系統的發(fā)展潮流之一。變壓器的油紙絕緣系統的風險評估和老化水平評估結果是制定變壓器維修策略的重要依據。油中溶解氣體分析法(Dissolved Gas Analysis, DGA)是診斷變壓器故障的有效方法。本文以提高基于油中氣體診斷變壓器故障的能力為目標,對DGA方法進行了改進。首先,本文以微觀化學的角度,分析了變壓器內部發(fā)生故障時,油中氣體復雜的化學反應機理,建立了氣體與故障的一一對應關系；其次,對傳統DGA方法的優(yōu)缺點進行了分析,并引入了BP神經網絡,對BP算法進行了改進；再次,以實際問題為依據對BP神經網絡進行了設計,確定了輸入層、隱含層、輸出層的三層模型以及訓練樣本和函數,并通過測試樣本仿真驗證了神經網絡系統的有效性；最后,為進一步改善BP神經網絡的性能,在樣本訓練時加入了遺傳算法,提高了收斂速度和魯棒性。經過仿真驗證,GA-BP神經網絡具有更好的診斷效果。同時,結合產氣速率法,得到更為完整的診斷結論。
【關鍵詞】：變壓器 故障診斷 BP神經網絡 遺傳算法 產氣速率
【學位授予單位】：華北電力大學(北京)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM407
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 課題背景和意義9-10
• 1.2 國內外研究概述10-14
• 1.2.1 經典傳統方法11-12
• 1.2.2 人工智能方法12-14
• 1.3 課題研究內容14-16
• 第2章 變壓器油中氣體產生機理及對應狀態(tài)16-21
• 2.1 變壓器油中氣體的產生機理16-18
• 2.1.1 絕緣油分解成因及過程16-17
• 2.1.2 固體絕緣材料分解的緣由17
• 2.1.3 油中氣體其他方式的來源17-18
• 2.2 變壓器故障對應氣體成分18
• 2.3 基于油中氣體變壓器故障的傳統判斷方法18-20
• 2.3.1 特征氣體法18-19
• 2.3.2 改良三比值法19
• 2.3.3 產氣速率法19-20
• 2.4 本章小結20-21
• 第3章 神經網絡基本原理與常用模型21-28
• 3.1 神經網絡簡介21
• 3.2 人工神經網絡的結構組成和類型21-23
• 3.2.1 神經元21-22
• 3.2.2 人工神經網絡簡介22-23
• 3.3 反向BP算法23-27
• 3.3.1 反向BP網絡的基本結構23-24
• 3.3.2 BP學習算法24-25
• 3.3.3 BP神經網絡算法的不足及改進25-27
• 3.4 本章小結27-28
• 第4章 應用人工神經網絡診斷變壓器故障28-38
• 4.1 人工神經網絡在故障診斷中的應用28
• 4.2 用于變壓器故障診斷的BP神經網絡的設計28-36
• 4.2.1 訓練函數和樣本選取29-30
• 4.2.2 BP網絡輸入與輸出參數的確定30-31
• 4.2.3 輸入數據的預處理31
• 4.2.4 網絡中間神經元數目31-36
• 4.3 BP神經網絡診斷模型的仿真實例分析36
• 4.4 本章小結36-38
• 第5章 融合遺傳算法的神經網絡故障辨識38-46
• 5.1 遺傳算法簡介38-39
• 5.2 遺傳算法參數設計39-43
• 5.3 融合遺傳算法的神經網絡故障診斷測試43-44
• 5.4 實例分析44-45
• 5.5 本章小結45-46
• 第6章 總結與展望46-48
• 6.1 全文總結46
• 6.2 工作展望46-48
• 參考文獻48-51
• 致謝51-52
• 作者簡介52

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