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1、變壓器是電力系統(tǒng)中的關(guān)鍵性設(shè)備,它的運(yùn)行影響著電力系統(tǒng)的安全性、可靠性和穩(wěn)定性,因此必須防止和減少變壓器故障的發(fā)生。但變壓器在長(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程中,由于絕緣老化、外力破壞等因素的影響,發(fā)生故障不可能完全避免。變壓器的故障機(jī)理和故障原因的復(fù)雜性,給變壓器故障診斷帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。對(duì)變壓器進(jìn)行故障診斷,有利于發(fā)現(xiàn)變壓器的早期潛伏性故障,進(jìn)行及時(shí)的狀態(tài)維修,減少事故容量損失率、提高電網(wǎng)的供電率,取得巨大的經(jīng)濟(jì)效益。因此,變壓器故障診斷技術(shù)研究具有重
2、要的現(xiàn)實(shí)意義。
變壓器的故障診斷是一個(gè)從故障信息到故障類型間的非線性映射過(guò)程,無(wú)法用精確的數(shù)學(xué)模型描述,而且變壓器發(fā)生故障時(shí),獲取大量的故障樣本比較困難。因此傳統(tǒng)的故障診斷方法在應(yīng)用時(shí)具有局限性。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的非線性逼近能力,支持向量機(jī)適合小樣本分類。鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)的這些優(yōu)點(diǎn),本文重點(diǎn)研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工魚(yú)群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)在變壓器故障診斷中的應(yīng)用。本文的主要工作包括:
(1)鑒于BP神經(jīng)
3、網(wǎng)絡(luò)的非線性逼近能力和L-M算法收斂速度快的特點(diǎn),本文提出了基于L-M算法的變壓器故障診斷方法。利用MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對(duì)所提出的故障診斷方法進(jìn)行仿真,并對(duì)訓(xùn)練樣本的選擇、輸入輸出層、隱含層的設(shè)計(jì)以及訓(xùn)練算法的選擇等問(wèn)題進(jìn)行分析與討論。通過(guò)實(shí)例測(cè)試,該方法能夠較好地實(shí)現(xiàn)對(duì)變壓器的故障診斷。
(2)鑒于人工魚(yú)群算法具有良好的克服局部極值、取得全局極值的能力,本文提出了基于人工魚(yú)群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷方法。利用人工
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