Elman神经网络的油浸式电力变压器故障诊断

变压器是电力系统中的中的重要设备，它的正常运行对电力系统起着至关重要的作用。针对变压器的故障诊断方法，主要有传统比值法以及各种智能诊断方法。针对传统比值法和各种智能诊断方法编码不全，编码与故障类型对应关系太过绝对等缺点。将支持向量机、遗传算法和粗糙集相结合，应用到变压器故障诊断中。经过实例证明，该方法切实可行，诊断结果证明了本方法的有效性。

油浸式电力变压器是变电系统中的重要的组成部分之一,变压器的运行状况正常与否直接关系到配电网的安全。变电运维人员通过定期对油浸式电力变压器进行相应的一系列检查,可以及时有效地发现变压器故障,从而采取有针对性的措施进行维护,确保变压器的正常运行。该文主要阐述了油浸式电力变压器故障问题,并提出在线故障以及离线故障的有针对性的诊断技术及解决措施,取得较好的诊断效果,有效解决了油浸式变压器多种故障问题,与同行交流学习。

通过改良三比值法处理一组电力变压器油中溶解气体的特征值,并将数据作为输入训练神经网络,调整权值和阀值,通过相互比较确定各项网络参数,将误差控制要求范围内.最后使用得到的概率神经网络对样本进行了成功的预测,验证了将bp神经网络算法运用于变压器故障诊断具有十分理想的效果.

通过改良三比值法处理一组电力变压器油中溶解气体的特征值,并将数据作为输入训练神经网络,调整权值和阀值,通过相互比较确定各项网络参数,将误差控制要求范围内.最后使用得到的概率神经网络对样本进行了成功的预测,验证了将bp神经网络算法运用于变压器故障诊断具有十分理想的效果.

通过改良三比值法处理一组电力变压器油中溶解气体的特征值,并将数据作为输入训练神经网络,调整权值和阀值,通过相互比较确定各项网络参数,将误差控制要求范围内.最后使用得到的概率神经网络对样本进行了成功的预测,验证了将bp神经网络算法运用于变压器故障诊断具有十分理想的效果.

人工神经网络以其良好的非线性映射能力广泛应用于电力变压器故障诊断。为研究反向传播神经网络(bpnn)和概率神经网络(pnn)的学习过程、网络参数选择等问题,利用matlab的神经网络工具箱结合油中溶解气体建立了bpnn和pnn的故障诊断模型,并对其性能做了分析和对比。结果表明,两种网络均能较好地实现变压器故障的实时诊断。因初始化权值的随机性,bpnn的输出结果具有差异性,收敛速度较慢,而pnn网络结构自适应确定,可以随时添加训练样本,且训练速度较快,适合于实现变压器故障的实时诊断。相同条件下,pnn的收敛速度约为bpnn的5倍。

根据变压器运行原理和结构特点,将信息融合思想引入到变压器的故障诊断中,建立基于信息融合技术的故障诊断模式,即通过曲面拟合算法和证据推理技术从不同侧面,充分利用各种特征信息对变压器的故障进行诊断,来有效地提高确诊率

当前对变压器进行故障诊断,主要是利用从分散的传感器收集到的检测信息,但使用单独的传感器采集数据进行判别,由于缺乏对数据的融合分析,易造成诊断中的误判或漏判。提出了一种基于d-s证据理论的油浸式电力变压器故障诊断方法,该方法通过融合数据来处理故障诊断中的不确定度。建立了故障诊断的融合模型,给出了方法的具体实现步骤并应用实例进行计算。结果表明,本方法可以减少诊断中的不确定性,提高故障诊断的准确性。

提出了一种利用属于模式识别范畴的决策树c4.5法进行变压器故障诊断的方法。由于c4.5方法可方便地处理连续特征模式且有从样本学习判定规则的功能,因此应用中显示了该方法对于变压器故障诊断的适用性。在讨论变压器故障空间的基础上,针对已积累的故障变压器的大量油中溶解气体等数据,考察了各类故障的特征偏置,并在此基础上构造出组合决策树诊断模型,实现了变压器故障由粗到细的逐级划分,有利于提高诊断的准确性。实例表明该模型的有效性。

利用matlab的神经网络工具箱对bpann油浸电力变压器故障诊断进行了仿真。

摘要:由于大型电力变压器具有互补性、冗余性和较强的不确定性等特点,该文将信息融合的基本思想引入到变压器的故障诊断中。在信息融合的基本框架下,利用反向传播人工神经网络和证据推理技术,建立了一种新型的油浸式电力变压器故障综合诊断的多级决策融合模型。该模型将油中溶解气体分析与常规电气试验的结论紧密结合起来,并充分借鉴现场的运行、诊断和维修经验,具有较强的知识表示及不确定性处理能力。

电力变压器是电力系统的重要电气元件,其健康状况直接关系到电力系统的安全稳定运行,及时发现变压器内部早期故障(潜伏性故障)意义重大。利用油中溶解气体组分含量色谱分析并结合局部放电测试、介质损耗测试、直流电阻测试、绝缘电阻测试等电气试验手段可对变压器内部故障做出正确诊断。对于不同的变压器内部故障,应采取不同的运维措施和检修方法。文章结合某变电站#3主变压器内部过热故障诊断与处理实例,阐述了油中溶解气体组分含量色谱分析、电气试验等技术手段在变压器故障诊断中的具体应用,为变压器的运行维护工作提供有益借鉴。

变压器是电力系统中的中的重要设备,它的正常运行对电力系统起着至关重要的作用。针对变压器的故障诊断方法,主要有传统比值法以及各种智能诊断方法。针对传统比值法和各种智能诊断方法编码不全,编码与故障类型对应关系太过绝对等缺点。本文将支持向量机、遗传算法和粗糙集相结合,应用到变压器故障诊断中。经过实例证明,该方法切实可行,诊断结果证明了本方法的有效性。

铁心接地故障是电力变压器频发性故障之一,本文介绍了变压器铁心接地故障的原因、类型、故障诊断及处理方法。

电力设备故障检测一直受到国内外专家的关注。电力变压器是电力设备中极其重要的设备,其运行的可靠性直接关系到整个电力系统的安全与稳定。文章分别论述了油浸式变压器的常见故障及其划分,同时介绍了油浸式变压器离线和在线故障综合诊断方法。通过对各种人工智能应用于变压器的故障诊断方法的列举,认为基于人工智能技术的油中溶解气体在线监测及故障诊断技术是未来的发展方向。同时构建了基于模糊核聚类与支持向量机的油浸式变压器故障在线诊断系统。

变压器作为整个电力系统运行中的重要设备,其在运行过程中一旦产生故障,不仅会降低电力服务水平,而且还有可能导致安全事故的发生,威胁到国家和人民生命财产的安全,因而必须在电力系统运行过程中,加强对变压器故障的诊断与检修,才能确保整个电力系统安全运行。基于此,本文以35kv油浸电力变压器为例,就35kv油浸电力变压器故障诊断及检修技术进行了探讨。

为了综合全面地诊断电力变压器故障,克服单项诊断方法考虑问题角度单一,不能重复利用已知信息,诊断准确度和稳定性不高的缺点,并结合电力变压器油中溶解气体的数据,提出了利用组合模型诊断变压器故障.该方法将灰关联熵、小波神经网络、模糊粗糙集、支持向量机和iec三比值作为独立诊断模块,利用熵值法优化得到各个模块的最佳权重,最终得到发生故障最大概率所属类型.通过实例验证,组合诊断法优于单项诊断方法,提高了故障诊断精度,减少了误判率,诊断的稳定性得到提升.

本文主要针对油浸式电力变压器故障的分析与预防进行了概述。目前,油浸式电力变压器经常会出现一些故障,如油位异常、噪声源的出现、绝缘受潮等故障时常出现。这些问题不得不引起深深地思考,如何避免现实中出现的这些问题,成为刻不容缓的事情。只有将问题降到最低,安全才会得到最高的保证。

由于变压器长期运行,故障和事故总不可能完全避免,且引发故障和事故又出于众多方面的原因。本文分析了油浸式电力变压器的常见故障、影响故障的主要因素,提出预防和技术改进措施。

针对fisherratio不能使网络结构得到最大优化这一缺点,提出应用改进fisherratio方法选择rbf网络隐层节点数及径向基函数中心,并采用改进的fisher比算法完成基于dga的油浸变压器故障诊断。结果表明,该方法能极大地简化网络结构,提高了分类能力和收敛精度。与改良电协研法相比,具有较好的故障识别效果。

主要针对油浸式电力变压器故障的分析与预防进行了概述。目前,油浸式电力变压器经常会出现一些故障,如油位异常、噪声源的出现、绝缘受潮等。这些问题不得不引起深深地思考,如何避免现实中出现的这些问题,成为刻不容缓的事情。只有将问题降到最低,安全才会得到最高的保证。

本文简析了造成变压器压力释放阀喷油的直接原因,并提出了预防油浸电力变压器压力释放阀非正常动作的具体措施及注意事项。