电力变压器BP神经网络故障诊断法的比较研究1.pdfVIP

2004年6月 高压电器 第40卷第3期．173． 文章编号：1001—1609(2004)03—0173—04 电力变压器BP神经网络故障诊断法的比较研究 彭宁云，文习山，陈江波，王 一 (武汉大学电气212程学院，湖北武汉430072) ResearchonPowerTransformerFault withBPNNMethod Diagnosis PENG Xi—san，CHEN Yi Ning‘yun，WEN Jiang’bo，WANG (Electrical School，Wuhan 430072，China) Engineering University，Wuhan 摘要：将BPNN应用于电力变压器故障诊断．并对变压器绝 网络、专家系统、模式识别等人工智能技术在电力系 缘油常用的5种溶解气体分析标准进行r神经网络效率的比 统的故障诊断中也获得了初步的应用研究p51。这些 较研究。这些标准是改进的Rogers，IEC，Doernenburg，Duval 新的诊断方法克服了三比值法编码的不足．但准确 和CSUS。研究显示．所运用的诊断标准或方法不同，神经网络 度还有待进一步提高。因此能否借鉴其它领域的研 诊断电力变压器故障的效率也不相同．其值在88．3％～96．7％究成果，提高诊断的准确度已成为研究热点。由于神 范围内：根据这些标准所设计的四比值法(FGR)和6种特征 经网络具有并行处理、学习和记忆、非线性映射、自 气体法(SKG)具有更高的诊断效率。验证结果显示，BP神经 适应能力和鲁棒性等固有性质．使其成为变压器故 网络诊断法适合于变压器潜伏性故障的诊断． 障诊断最有前途的方法之一。 关键词：变压器；故障诊断；BP神经网络 中图分类号：TM41l 文献标识码：A 2 BP神经网络的故障诊断法 neural Abstract：Back networkis in propagation applied 2．1 BP神经网络模型 transformerfault a ofneu— diagnosis．Andcomparativestudy 神经元是神经网络中最基本的信息处理单元。 ralnetwork isalso tofivedi— efficiencypresentedaecording 每个神经元接收到由突触权控制的输入信号．通过 criteria usedfordissolved in agnosis commonly gasanalysis 激活函数(如单极型S型函数)把这些信号变换为下 transformerinsulationoil．Thesecriteriaaremodified andCSUS．The 一层神经元的输出信号。 Rogers，IEC，Doernenburg，Duvalstudy showsthatthe of isdifferentwhenthe 在图1的