基于思維進(jìn)化算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷.pdf

1、電力變壓器是電力系統(tǒng)中極其重要的電氣設(shè)備之一，也是最容易出現(xiàn)電力系統(tǒng)事故的電氣設(shè)備之一。盡可能早的發(fā)現(xiàn)變壓器的內(nèi)部潛伏性故障，保證變壓器的運(yùn)行安全，是提高供電可靠性一個(gè)重要的現(xiàn)實(shí)問題。因此，研究變壓器內(nèi)部故障診斷技術(shù)，提高變壓器的運(yùn)行維護(hù)水平具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　 變壓器油中溶解特征氣體分析(DGA)是變壓器內(nèi)部故障診斷的重要手段，對(duì)變壓器內(nèi)部的潛伏性故障提供了重要依據(jù)。本文首先分析了變壓器油中溶解氣體的變化規(guī)律，研究了變壓

2、器油中溶解氣體和故障類型之間的關(guān)系,進(jìn)而分析比較了變壓器傳統(tǒng)故障診斷方法的優(yōu)缺點(diǎn)。例如，我國當(dāng)前大量應(yīng)用的三比值法，三比值法作為變壓器故障診斷的判據(jù)存在兩方面的不足，即所謂編碼缺損和臨界值判據(jù)缺損等。本文在前人工作的基礎(chǔ)上深入分析了探討了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和思維進(jìn)化算法的思想精髓、主要算法及特點(diǎn)，并將其應(yīng)用于變壓器的故障診斷當(dāng)中，取得了良好的診斷結(jié)果。
　　 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用本身分布式并行處理、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、非線性映射以及聯(lián)想記憶等優(yōu)點(diǎn)

3、，為解決傳統(tǒng)方法的不足開辟了新途徑。但是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，這種方法的收斂速度低，且常常陷入局部極小點(diǎn)，在學(xué)習(xí)樣本數(shù)量多、要求精度高以及輸入輸出關(guān)系較復(fù)雜時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度比較慢，收斂精度不太理想，甚至不收斂。思維進(jìn)化算法具有搜索全局尋優(yōu)的能力，可有效的提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度和精度，提高故障診斷成功率，為彌補(bǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足創(chuàng)造了條件，根據(jù)變壓器油中溶解特征氣體和故障類型的特點(diǎn)，本文提出了利用思維進(jìn)化算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行