【摘要】：采用傳感系統(tǒng)監(jiān)測(cè)變壓器局部放電的變化情況,選取高頻電流信號(hào)和超聲波信號(hào)作為變壓器局部放電的監(jiān)測(cè)參量,利用改進(jìn)逆?zhèn)鞑?BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)變壓器局部放電量進(jìn)行建模分析。以D9—QY—40000/220型電力變壓器(220 k V變壓器)為例進(jìn)行實(shí)例研究,結(jié)果表明:基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局放預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練集誤差系數(shù)為0.0118,測(cè)試集誤差系數(shù)為0.0232。此模型的局放預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的曲線趨勢(shì)基本一致,有效地對(duì)變壓器局部放電量進(jìn)行預(yù)測(cè),為變壓器故障診斷奠定了基礎(chǔ)。
[Abstract]:The sensor system is used to monitor the change of partial discharge of transformer, and the high frequency current signal and ultrasonic signal are selected as the monitoring parameters of partial discharge of transformer. The improved back propagation (BP) neural network algorithm is used to model and analyze the local discharge of transformer. Taking D9-QY-40000/ 220 kV power transformer as an example, the results show that the training set error coefficient of partial discharge prediction model based on improved BP neural network is 0.0118, and the error coefficient of test set is 0.0232. The forecast value of partial discharge of this model is basically consistent with the curve trend of actual value, and the local discharge of transformer is predicted effectively, which lays a foundation for fault diagnosis of transformer.
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院;珠江水利委員會(huì)珠江水利科學(xué)研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51567013) 昆明理工大學(xué)人才培養(yǎng)基金資助項(xiàng)目(KKSY201303004) 云南省應(yīng)用基礎(chǔ)研究計(jì)劃資助項(xiàng)目(2013FZ021)
【分類號(hào)】：TM855;TP183

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號(hào)：2453586