基于粗糙集-人工免疫網(wǎng)絡(luò)的電力變壓器故障診斷方法研究.pdf

1、大型電力變壓器作為電力系統(tǒng)的樞紐設(shè)備，其運(yùn)行可靠性與電力系統(tǒng)的安全與穩(wěn)定緊密相關(guān)。長期以來，變壓器的健康水平和絕緣運(yùn)行狀況好壞的判斷都是通過停電預(yù)防性試驗(yàn)和定期檢修來實(shí)現(xiàn)，這種不顧變壓器的實(shí)際狀態(tài)，“到期必修”的檢修的方式，容易出現(xiàn)“過修”和“欠修”狀態(tài)。隨著狀態(tài)維修技術(shù)被廣泛認(rèn)同，它取代定期維修己成為發(fā)展的必然趨勢(shì)。
　　 本文的工作主要包括：
　　 1．搜集、整理和總結(jié)了近年來國內(nèi)外在電力變壓器故障診斷領(lǐng)域的最新研究

2、成果和最新進(jìn)展；
　　 2．利用粗糙集信息表約簡技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)的簡化與故障特征的壓縮，獲得核屬性；
　　 3．分析了電力變壓器絕緣故障診斷原理，并根據(jù)電力變壓器絕緣故障診斷的特點(diǎn)提出人工免疫網(wǎng)絡(luò)分類算法；
　　 4．基于智能互補(bǔ)融合的思想，將粗糙集與人工免疫網(wǎng)絡(luò)分類算法有機(jī)結(jié)合在一起，提出基于最小診斷規(guī)則改進(jìn)的人工免疫網(wǎng)絡(luò)分類算法；改進(jìn)抗原、記憶抗體在形態(tài)空間的表現(xiàn)形式，增加故障類別信息，通過模擬抗體與抗原的作

3、用關(guān)系，使抗體在學(xué)習(xí)抗原模式的過程中不斷地優(yōu)化，以獲取更好表征故障樣本特征的記憶抗體集，并以獲得的記憶抗體集作為分類器，應(yīng)用最鄰近分類法對(duì)故障樣本進(jìn)行分類。
　　 本文提出的融合三比值法的基于粗糙集和改進(jìn)的人工免疫網(wǎng)絡(luò)分類算法這種新的變壓器絕緣故障診斷方法，既融入了經(jīng)典三比值法的故障判別能力，又結(jié)合了粗糙集對(duì)歷史樣本知識(shí)的提取能力和人工免疫網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)和自記憶能力。
　　 實(shí)例分析表明，本文提出的變壓器故障診斷方法對(duì)單、