本文關(guān)鍵詞：組合預(yù)測(cè)模型在城市公共交通需求預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《北京交通大學(xué)》 2008年

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變壓器油中溶解氣體分析中的應(yīng)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(yùn)行直接關(guān)系到整個(gè)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(cè)變壓器早期故障的有效方法。本文將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(duì)常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行深入研究,總結(jié)了各種模型的特點(diǎn)和適用范圍。論述了用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行變壓器油中溶解氣體分析,診斷和預(yù)測(cè)變壓器故障的有效性和可行性。 理論分析和大量實(shí)例表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很強(qiáng)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(xì)化的組合BP網(wǎng)絡(luò)模型,用于變壓器故障診斷。實(shí)例分析表明該模型診斷準(zhǔn)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(zhǔn)確地預(yù)測(cè)變壓器故障需要同時(shí)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(luò)的多變量預(yù)測(cè)模型,用于變壓器溶解氣體分析,獲得了令人滿意的預(yù)測(cè)精度。 變壓器油中溶解氣體發(fā)展變化存在多種趨勢(shì),用單一模型難以準(zhǔn)確描述。本文用GM(1,1)模型,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建組合模型預(yù)測(cè)氣體濃度變化。試驗(yàn)表明,組合預(yù)測(cè)模型能發(fā)揮各種模型的優(yōu)勢(shì),提高預(yù)測(cè)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(yù)測(cè)系統(tǒng),并用110kV電力變壓器實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)有效驗(yàn)證。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：TM411
【目錄】：

致謝5-6

中文摘要6-7

ABSTRACT7-10

1 緒論10-16

1.1 課題研究的背景與意義10-11

1.2 變壓器DGA技術(shù)研究現(xiàn)狀11-14

1.2.1 變壓器DGA技術(shù)11-12

1.2.2 基于DGA的變壓器故障診斷研究現(xiàn)狀12-13

1.2.3 基于DGA的變壓器故障預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀13-14

1.3 本文研究工作14-16

2 變壓器故障診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)16-22

2.1 變壓器故障診斷綜述16-18

2.1.1 變壓器的絕緣結(jié)構(gòu)16

2.1.2 變壓器運(yùn)行中常見的故障16-17

2.1.3 變壓器內(nèi)部故障類型與油中溶解氣體的關(guān)系17-18

2.2 基于DGA的變壓器故障診斷18-20

2.2.1 變壓器故障診斷的定義和意義18

2.2.2 常用的三比值法18-20

2.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變壓器故障診斷中的應(yīng)用20

2.3 基于DGA的變壓器故障預(yù)測(cè)20-21

2.3.1 變壓器故障預(yù)測(cè)定義與意義20-21

2.3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變壓器故障預(yù)測(cè)中的應(yīng)用21

2.4 小結(jié)21-22

3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)22-30

3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述22

3.2 BP網(wǎng)絡(luò)22-25

3.2.1 BP網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)22-23

3.2.2 BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程概述23-24

3.2.3 BP網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)研究24-25

3.3 RBF網(wǎng)絡(luò)25-29

3.3.1 RBF網(wǎng)絡(luò)模型25-27

3.3.2 RBF網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法27-29

3.4 小結(jié)29-30

4 變壓器故障診斷30-46

4.1 用于變壓器故障診斷的BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)30-37

4.1.1 輸入輸出數(shù)據(jù)的確定30-32

4.1.2 用于故障診斷的BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)32-34

4.1.3 改進(jìn)的組合BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)34-37

4.2 實(shí)例分析37-45

4.2.1 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及結(jié)果分析37-40

4.2.2 組合BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及結(jié)果分析40-45

4.3 小結(jié)45-46

5 變壓器故障預(yù)測(cè)46-64

5.1 多變量預(yù)測(cè)46-52

5.1.1 多變量預(yù)測(cè)概述46

5.1.2 BP網(wǎng)絡(luò)在多變量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用46-48

5.1.3 RBF網(wǎng)絡(luò)在多變量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用48-49

5.1.4 實(shí)例分析49-52

5.2 組合預(yù)測(cè)52-63

5.2.1 組合預(yù)測(cè)概述52-53

5.2.2 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型53-55

5.2.3 最優(yōu)組合預(yù)測(cè)模型55-56

5.2.4 基于BP網(wǎng)絡(luò)的變權(quán)組合模型56-57

5.2.5 實(shí)例分析57-63

5.3 小結(jié)63-64

6 系統(tǒng)軟件開發(fā)64-69

6.1 系統(tǒng)的主要功能64-65

6.2 系統(tǒng)的軟件介紹65-66

6.3 系統(tǒng)的使用66-69

7 結(jié)論與展望69-71

參考文獻(xiàn)71-74

附錄 A74-76

作者簡歷76-78

學(xué)位論文數(shù)據(jù)集78

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【引證文獻(xiàn)】

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7 張勇;張艷麗;馮澤濤;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力變壓器故障診斷中的應(yīng)用[J];科技信息(科學(xué)教研);2007年24期

8 趙勇勝;趙洪山;;電力變壓器狀態(tài)評(píng)估系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)[J];中國電力教育;2009年S2期

9 董明,屈彥明,周孟戈,嚴(yán)璋;基于組合決策樹的油浸式電力變壓器故障診斷[J];中國電機(jī)工程學(xué)報(bào);2005年16期

10 張?jiān)?侯麗華;宋亮;;基于BP網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別的變壓器故障診斷[J];長春工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2005年04期

中國重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王鳳仙;高玉寶;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)駕駛儀的智能測(cè)試方法[A];航空裝備保障技術(shù)及發(fā)展——航空裝備保障技術(shù)專題研討會(huì)論文集[C];2006年

2 楊春寧;曾水平;;基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋁電解故障診斷研究[A];自動(dòng)化技術(shù)與冶金流程節(jié)能減排——全國冶金自動(dòng)化信息網(wǎng)2008年會(huì)論文集[C];2008年

3 劉毅;周永華;王亞釗;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變壓器故障診斷中的比較研究[A];中南六省（區(qū)）自動(dòng)化學(xué)會(huì)第24屆學(xué)術(shù)年會(huì)會(huì)議論文集[C];2006年

4 沈壽林;王鈺;張英堂;鄭海起;穆峰;;柴油機(jī)燃油系統(tǒng)故障智能診斷研究[A];1999年中國智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];1999年

5 陳霞;;滾動(dòng)軸承的智能診斷系統(tǒng)研究[A];湖北省機(jī)械工程學(xué)會(huì)機(jī)械設(shè)計(jì)與傳動(dòng)專業(yè)委員會(huì)第十五屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（二）[C];2007年

6 高耀智;;高階統(tǒng)計(jì)量與小波分析相結(jié)合在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[A];2009年全國青年摩擦學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

7 沈永良;孫來軍;劉明亮;喬常明;錢海波;葉光忠;;基于徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的高壓斷路器機(jī)械狀態(tài)分類[A];2009中國儀器儀表與測(cè)控技術(shù)大會(huì)論文集[C];2009年

8 王可;李平;陶文華;陳志勇;;遺傳BP網(wǎng)絡(luò)在電力變壓器故障診斷中的應(yīng)用[A];中國計(jì)量協(xié)會(huì)冶金分會(huì)2008年會(huì)論文集[C];2008年

9 王可;李平;陶文華;陳志勇;;遺傳BP網(wǎng)絡(luò)在電力變壓器故障診斷中的應(yīng)用[A];2008全國第十三屆自動(dòng)化應(yīng)用技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2008年

10 談才軍;黃道;;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在化工過程故障診斷中的應(yīng)用[A];第二十四屆中國控制會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];2005年

中國重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 黃安華;[N];中國汽車報(bào);2002年

2 李萍;[N];世界金屬導(dǎo)報(bào);2007年

3 胡榮山 馬巍;[N];中國船舶報(bào);2007年

4 孫建陽　劉波;[N];中國漁業(yè)報(bào);2008年

5 見習(xí)記者 仝亞娜;[N];機(jī)電商報(bào);2005年

6 小田;[N];中國電腦教育報(bào);2000年

7 陳全東;[N];中國包裝報(bào);2003年

8 龔獻(xiàn)榮;[N];中國化工報(bào);2005年

9 周傳勇 杜慧;[N];世界金屬導(dǎo)報(bào);2008年

10 郭建國;[N];中國工業(yè)報(bào);2006年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 宋其江;基于有向圖模型的故障診斷方法研究及其在航天中的應(yīng)用[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

2 陳非;基于過程信息融合的旋轉(zhuǎn)機(jī)械信息（火用）故障診斷研究[D];華中科技大學(xué);2010年

3 馮志鵬;計(jì)算智能在機(jī)械設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2003年

4 何小斌;基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的自適應(yīng)過程監(jiān)控與故障診斷[D];上海交通大學(xué);2009年

5 宋凱;基于PLS的統(tǒng)計(jì)質(zhì)量監(jiān)控研究與應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2005年

6 李敏;復(fù)雜機(jī)械基于數(shù)據(jù)的建模與故障診斷[D];太原理工大學(xué);2010年

7 魯峰;航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷的融合技術(shù)研究[D];南京航空航天大學(xué);2009年

8 蔣斌;機(jī)電系統(tǒng)故障診斷的理論與應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2002年

9 鄭蕊蕊;智能信息處理理論的電力變壓器故障診斷方法[D];吉林大學(xué);2010年

10 盛晨興;挖泥船動(dòng)力機(jī)械遠(yuǎn)程診斷系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];武漢理工大學(xué);2009年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 喬俊玲;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變壓器油中溶解氣體分析中的應(yīng)用研究[D];北京交通大學(xué);2008年

2 張啟清;電力變壓器故障診斷專家系統(tǒng)的研究[D];重慶大學(xué);2002年

3 劉兆元;基于信息融合的大型電力變壓器故障診斷[D];山東大學(xué);2005年

4 曹永剛;電力變壓器狀態(tài)分析與維修策略的研究[D];河海大學(xué);2006年

5 周杰;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電廠制粉系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2003年

6 彭磊;基于綜合診斷方法的變電站設(shè)備狀態(tài)檢修系統(tǒng)的研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2006年

7 韓寶如;模擬電路故障診斷的小波與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究[D];燕山大學(xué);2007年

8 肖新文;船舶冷藏集裝箱制冷系統(tǒng)故障遙測(cè)及診斷研究[D];上海海事大學(xué);2004年

9 段侯峰;基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷[D];北京交通大學(xué);2008年

10 王少芳;綜合人工智能技術(shù)在電力變壓器故障診斷中的應(yīng)用[D];福州大學(xué);2004年

  本文關(guān)鍵詞：組合預(yù)測(cè)模型在城市公共交通需求預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：115478