电测与仪表
電測與儀錶
전측여의표
ELECTRICAL MEASUREMENT & INSTRUMENTATION
2014年
16期
37-40,45
,共5页
电力变压器%DGA%故障诊断%信息融合技术%神经网络
電力變壓器%DGA%故障診斷%信息融閤技術%神經網絡
전력변압기%DGA%고장진단%신식융합기술%신경망락
power transformer%DGA%fault diagnosis%information fusion technology%neural network
鉴于电力变压器自身结构复杂,运行环境多变的特性,传统的单一信息来源确定变压器故障类型存在较大的局限性.因此将信息融合技术引入变压器故障诊断中,将变压器故障诊断分为两个融合层次,第一层利用DGA数据确定过热故障和放电故障,第二层利用电气数据确定具体故障位置或原因,两个融合层次所用智能算法均为改进后的BP神经网络算法.最后通过实例分析,证明该方法的有效性.
鑒于電力變壓器自身結構複雜,運行環境多變的特性,傳統的單一信息來源確定變壓器故障類型存在較大的跼限性.因此將信息融閤技術引入變壓器故障診斷中,將變壓器故障診斷分為兩箇融閤層次,第一層利用DGA數據確定過熱故障和放電故障,第二層利用電氣數據確定具體故障位置或原因,兩箇融閤層次所用智能算法均為改進後的BP神經網絡算法.最後通過實例分析,證明該方法的有效性.
감우전력변압기자신결구복잡,운행배경다변적특성,전통적단일신식래원학정변압기고장류형존재교대적국한성.인차장신식융합기술인입변압기고장진단중,장변압기고장진단분위량개융합층차,제일층이용DGA수거학정과열고장화방전고장,제이층이용전기수거학정구체고장위치혹원인,량개융합층차소용지능산법균위개진후적BP신경망락산법.최후통과실례분석,증명해방법적유효성.
