变压器在线监测混合智能专家系统的研究

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《湖南大学》 2007年

变压器在线监测混合智能专家系统的研究

肖锋  

【摘要】： 本文研究课题是针对目前电力变压器故障的诊断方法的分析与改进。电力变压器故障类型繁多,故障的征兆也很多,因此故障的因果关系复杂,其中蕴涵着较大的冗余性。所以其故障的诊断方法研究也是一项复杂的工作。 油中溶解气体分析方法对充油电气设备的故障诊断可靠性比较高,对故障趋势的预测也比较准确,也是国际上普遍使用的一种在线监测方法。IEC三比值法是使用最为广泛的诊断方法,虽然简便但其诊断效率不高。人工神经网络被广泛应用于各种故障诊断系统之中。利用人工神经网络进行变压器故障诊断的研究也取得了一定的成果,但是如何使神经网络被足够泛化,即不收敛于局部极小点,是一个关键问题,此外,采取传统的单一人工智能诊断方法,存在一些固有的缺陷。 本文在当前专家系统和人工神经网络的基础上,比较了人工神经网络的几种改进方法后,采用免疫遗传算法来训练神经网络的方法。对遗传算法的全局搜索原理分析后,在MATLAB环境中编制了算法程序。根据遗传算法的缺陷引入了免疫机制,使得算法更加实用,并对此方法进行详细的建模与仿真的过程描述。将三比值法诊断结果、遗传算法和免疫遗传算法训练神经网络分别得到的仿真结果加以比较,证明本文采用的方法具有高效性和可靠性。混合智能方法可以使不同的人工智能方法互相结合,取长补短,使之达到更好的效果。针对变压器故障诊断的应用,本文对专家系统和人工神经网络理论相结合的混合智能专家系统作了深入研究,在此基础上提出了一种有效的模型,详细地阐述了此模型的实现步骤,设计开发过程。经过实例验证,展示了此系统的功能和效果。

【关键词】：
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TM407
【目录】：

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