电力系统保护与控制
電力繫統保護與控製
전력계통보호여공제
POWER SYSTM PROTECTION AND CONTROL
2010年
18期
19-23
,共5页
加权小波%小波神经网络%油溶解气体%变压器故障检测
加權小波%小波神經網絡%油溶解氣體%變壓器故障檢測
가권소파%소파신경망락%유용해기체%변압기고장검측
分析变压器油中溶解气体含量进行变压器故障诊断的关键是找到油中溶解气体含量和故障之间的非线性关系.针对已有检测方法诊断准确性不高的问题,提出不基于Fourier变换,而是利用细分的方法构造一类新的具有加权性质的小波函数.将小波函数作为前馈神经网络的隐含层函数并优化网络的学习率,构造出加权小波神经网络处理变压器油中溶解气体含量数据.通过实际故障数据验证,此方法较已有的诊断方法准确性更高,在同等计算精度下速度更快,进而提高了变压器故障诊断的效率.
分析變壓器油中溶解氣體含量進行變壓器故障診斷的關鍵是找到油中溶解氣體含量和故障之間的非線性關繫.針對已有檢測方法診斷準確性不高的問題,提齣不基于Fourier變換,而是利用細分的方法構造一類新的具有加權性質的小波函數.將小波函數作為前饋神經網絡的隱含層函數併優化網絡的學習率,構造齣加權小波神經網絡處理變壓器油中溶解氣體含量數據.通過實際故障數據驗證,此方法較已有的診斷方法準確性更高,在同等計算精度下速度更快,進而提高瞭變壓器故障診斷的效率.
분석변압기유중용해기체함량진행변압기고장진단적관건시조도유중용해기체함량화고장지간적비선성관계.침대이유검측방법진단준학성불고적문제,제출불기우Fourier변환,이시이용세분적방법구조일류신적구유가권성질적소파함수.장소파함수작위전궤신경망락적은함층함수병우화망락적학습솔,구조출가권소파신경망락처리변압기유중용해기체함량수거.통과실제고장수거험증,차방법교이유적진단방법준학성경고,재동등계산정도하속도경쾌,진이제고료변압기고장진단적효솔.
