人工神经网络在变压器油中溶解气体分析中的应用研究
本文关键词：组合预测模型在城市公共交通需求预测中的应用，，由笔耕文化传播整理发布。
《北京交通大学》 2008年
人工神经网络在变压器油中溶解气体分析中的应用研究
乔俊玲
【摘要】： 电力变压器是电力系统中核心设备,其正常运行直接关系到整个电力系统的稳定性和安全性。油中溶解气体分析(DGA-Dissolved Gas Analysis)是检测变压器早期故障的有效方法。本文将人工神经网络引入油中溶解气体分析,主要工作与结论是: 分析了变压器油中溶解气体的发展变化规律,研究了变压器油中溶解气体和故障类型之间的关系。对常用的神经网络模型进行深入研究,总结了各种模型的特点和适用范围。论述了用神经网络进行变压器油中溶解气体分析,诊断和预测变压器故障的有效性和可行性。 理论分析和大量实例表明,BP神经网络有很强的非线性映射能力,适合用于模式分类。本文提出了一种将故障类型逐步细化的组合BP网络模型,用于变压器故障诊断。实例分析表明该模型诊断准确率超过85%。 变压器油中溶解气体各组分之间是相互关联的。为了准确地预测变压器故障需要同时考虑多种气体成份的发展变化。本文建立了基于径向基函数网络的多变量预测模型,用于变压器溶解气体分析,获得了令人满意的预测精度。 变压器油中溶解气体发展变化存在多种趋势,用单一模型难以准确描述。本文用GM(1,1)模型,RBF神经网络和BP神经网络构建组合模型预测气体浓度变化。试验表明,组合预测模型能发挥各种模型的优势,提高预测精度。 综合上述研究成果,开发了一套变压器故障诊断和预测系统,并用110kV电力变压器实测数据有效验证。
【关键词】：
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TM411
【目录】：
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