基于油色谱分析的变压器故障智能诊断研究

发布时间：2017-07-03 23:24

  本文关键词：基于油色谱分析的变压器故障智能诊断研究

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【摘要】：变压器是电力系统的重要组成单元,其能否正常运行关系着国民经济的发展。目前,开展变压器的状态评估以及基于状态评估的维修技术已经成为现代电力系统的发展潮流之一。变压器的油纸绝缘系统的风险评估和老化水平评估结果是制定变压器维修策略的重要依据。油中溶解气体分析法(Dissolved Gas Analysis, DGA)是诊断变压器故障的有效方法。本文以提高基于油中气体诊断变压器故障的能力为目标,对DGA方法进行了改进。首先,本文以微观化学的角度,分析了变压器内部发生故障时,油中气体复杂的化学反应机理,建立了气体与故障的一一对应关系；其次,对传统DGA方法的优缺点进行了分析,并引入了BP神经网络,对BP算法进行了改进；再次,以实际问题为依据对BP神经网络进行了设计,确定了输入层、隐含层、输出层的三层模型以及训练样本和函数,并通过测试样本仿真验证了神经网络系统的有效性；最后,为进一步改善BP神经网络的性能,在样本训练时加入了遗传算法,提高了收敛速度和鲁棒性。经过仿真验证,GA-BP神经网络具有更好的诊断效果。同时,结合产气速率法,得到更为完整的诊断结论。
【关键词】：变压器 故障诊断 BP神经网络 遗传算法 产气速率
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM407
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 课题背景和意义9-10
• 1.2 国内外研究概述10-14
• 1.2.1 经典传统方法11-12
• 1.2.2 人工智能方法12-14
• 1.3 课题研究内容14-16
• 第2章 变压器油中气体产生机理及对应状态16-21
• 2.1 变压器油中气体的产生机理16-18
• 2.1.1 绝缘油分解成因及过程16-17
• 2.1.2 固体绝缘材料分解的缘由17
• 2.1.3 油中气体其他方式的来源17-18
• 2.2 变压器故障对应气体成分18
• 2.3 基于油中气体变压器故障的传统判断方法18-20
• 2.3.1 特征气体法18-19
• 2.3.2 改良三比值法19
• 2.3.3 产气速率法19-20
• 2.4 本章小结20-21
• 第3章 神经网络基本原理与常用模型21-28
• 3.1 神经网络简介21
• 3.2 人工神经网络的结构组成和类型21-23
• 3.2.1 神经元21-22
• 3.2.2 人工神经网络简介22-23
• 3.3 反向BP算法23-27
• 3.3.1 反向BP网络的基本结构23-24
• 3.3.2 BP学习算法24-25
• 3.3.3 BP神经网络算法的不足及改进25-27
• 3.4 本章小结27-28
• 第4章 应用人工神经网络诊断变压器故障28-38
• 4.1 人工神经网络在故障诊断中的应用28
• 4.2 用于变压器故障诊断的BP神经网络的设计28-36
• 4.2.1 训练函数和样本选取29-30
• 4.2.2 BP网络输入与输出参数的确定30-31
• 4.2.3 输入数据的预处理31
• 4.2.4 网络中间神经元数目31-36
• 4.3 BP神经网络诊断模型的仿真实例分析36
• 4.4 本章小结36-38
• 第5章 融合遗传算法的神经网络故障辨识38-46
• 5.1 遗传算法简介38-39
• 5.2 遗传算法参数设计39-43
• 5.3 融合遗传算法的神经网络故障诊断测试43-44
• 5.4 实例分析44-45
• 5.5 本章小结45-46
• 第6章 总结与展望46-48
• 6.1 全文总结46
• 6.2 工作展望46-48
• 参考文献48-51
• 致谢51-52
• 作者简介52

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本文编号：515604