基于BP神径网络砷电力变瓜器故障诊断.pdfVIP

第44卷 第3期 蒯 Vol.44 No.3 2007年3月 TRJNSFORA石配 March 2007 了 基于BP神径网络砷电力变瓜器故障诊断 杜文霞，吕 斧，句希源 (河北师范大学，河北石家庄050031) 摘要:介绍了墓于BP神经网络的电力变压器的故障诊断方法，并给出了实例。 关键词:电力变压器;神经网络;三比值法;故障;诊断 中图分类号:TM406 文献标识码:B 文章编号:1001-8425(2007)03-0045-03 FaultDiagnosisofPowerTransformer BasedonBP NeuralNetwork DUWen-xia，LU Feng,JUXi-yuan (HebeiNormalUniversity,Shijiazhuang050031，China) Abstract:ThemethodtodiagnosepowertransformerfaultsbasedonBPneuralnetwork isintroduced.Theexamplesarepresented. Keywords:Powertransformer;Neuralnetwork;Three-ratiomethod;Fault;Diagnosis 用两种溶解度和扩散系数相近的气体组分组成三比 1引言 值，以不同的编码表示，其编码规则见表1，对故障 电力变压器是电力系统的重要设备之一，其故 性质的判断见表20 障的诊断对整个电力系统的安全性和可靠性极为重 在实际应用中，比值编码边界模糊的比值区间 要。三比值法在油中溶解气体为特征量的充油变压 内的故障，往往容易误判。 器故障诊断中得以广泛的应用，并得到了大量的实 3 BP神经网络 践及事例验证。这种根据气体比值划分区间的编码 规则基本上是合理的，尤其是在远离区间分界点的 BP神经网络是一种有隐含层的多层前馈网络， 地方，这样确定的编码其准确率相当高 ‘但是，当气 结构如图1所示。在BP神经网络中的神经元多采 体组分比值在判断区间交界处附近时，采用三比值 用S型函数作为激活函数，利用其连续可导性，便于 法有时判断不准甚至误判。由于神经网络自身有很 引人最小二乘 (LeastMeanSquares-LMS)学习算 好的归纳和抽象能力，且在众多的神经网络模型中， 法，即在网络学习过程中，使网络的输出与期望输出 误差反向传播((BackPropagation-BP)神经网络又具 的误差边向后传播边修正连接权值，以期望其误差 有良好的模式分类能力，故笔者尝试用BP神经网 表 1 三比值法的编码规则 络来处理比值编码问题，其能够在一定程度上弥补 Table1 Coderuleforthree-ratiomethod 三比值法的不足。 比值范围编码 - 特征气体的比值 CZH, CH. CA 2 三比值法的原理 C,H, H2 C,H, 三比值法的原理是:根据充油