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文檔簡介
1、該文根據(jù)變壓器的在線監(jiān)測和離線試驗數(shù)據(jù),應(yīng)用信息處理技術(shù)和人工智能技術(shù)對變壓器的狀態(tài)評估、預(yù)測以及智能故障診斷進行研究,內(nèi)容如下:1.討論了電力變壓器運行過程中常見的異常情況及其類型,總結(jié)了幾種工程上常用的故障識別和故障性質(zhì)判斷方法,建立了實際工程上應(yīng)用的變壓器狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng).2.對在線監(jiān)測油中氣體含量數(shù)據(jù)進行了小波分析方法的應(yīng)用研究.3、對在線監(jiān)測的油中氣體含量數(shù)據(jù)應(yīng)用時間序列分析法進行了預(yù)測研究.為了預(yù)測在線監(jiān)測油中氣體含量
2、數(shù)據(jù),獲取更多的信息,對這一非平穩(wěn)時間序列建立時間序列模型和預(yù)測模型.4.對離線定期測量的油中氣體含量數(shù)據(jù)應(yīng)用灰色預(yù)測模型進行了預(yù)測研究.由于油中氣體的出現(xiàn)、變化過程是由許多錯綜復(fù)雜的關(guān)系所組成的灰色動態(tài)過程,因此,該文建立了灰色預(yù)測模型GM(1,1)預(yù)測油中常用的幾種氣體的含量.實例分析表明,灰色預(yù)測模型十分適于預(yù)測變壓器預(yù)防性試驗中油中氣體含量的測量值.5.該文提出一個變壓器故障性質(zhì)診斷專家系統(tǒng).專家系統(tǒng)的知識庫所包含的規(guī)則,為工程
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