人工神經(jīng)網(wǎng)絡在變壓器油中溶解氣體分析中的應用研究
本文關(guān)鍵詞：組合預測模型在城市公共交通需求預測中的應用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
《北京交通大學》 2008年
人工神經(jīng)網(wǎng)絡在變壓器油中溶解氣體分析中的應用研究
喬俊玲
【摘要】： 電力變壓器是電力系統(tǒng)中核心設(shè)備,其正常運行直接關(guān)系到整個電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。油中溶解氣體分析(DGA-Dissolved Gas Analysis)是檢測變壓器早期故障的有效方法。本文將人工神經(jīng)網(wǎng)絡引入油中溶解氣體分析,主要工作與結(jié)論是: 分析了變壓器油中溶解氣體的發(fā)展變化規(guī)律,研究了變壓器油中溶解氣體和故障類型之間的關(guān)系。對常用的神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行深入研究,總結(jié)了各種模型的特點和適用范圍。論述了用神經(jīng)網(wǎng)絡進行變壓器油中溶解氣體分析,診斷和預測變壓器故障的有效性和可行性。 理論分析和大量實例表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡有很強的非線性映射能力,適合用于模式分類。本文提出了一種將故障類型逐步細化的組合BP網(wǎng)絡模型,用于變壓器故障診斷。實例分析表明該模型診斷準確率超過85%。 變壓器油中溶解氣體各組分之間是相互關(guān)聯(lián)的。為了準確地預測變壓器故障需要同時考慮多種氣體成份的發(fā)展變化。本文建立了基于徑向基函數(shù)網(wǎng)絡的多變量預測模型,用于變壓器溶解氣體分析,獲得了令人滿意的預測精度。 變壓器油中溶解氣體發(fā)展變化存在多種趨勢,用單一模型難以準確描述。本文用GM(1,1)模型,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡和BP神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建組合模型預測氣體濃度變化。試驗表明,組合預測模型能發(fā)揮各種模型的優(yōu)勢,提高預測精度。 綜合上述研究成果,開發(fā)了一套變壓器故障診斷和預測系統(tǒng),并用110kV電力變壓器實測數(shù)據(jù)有效驗證。
【關(guān)鍵詞】：
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2008
【分類號】：TM411
【目錄】：
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本文編號：115478
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