基于人工神经网络的变压器绝缘老化诊断算法研究-上海电力学院学报.pdf

第 卷第 期 上 海 电 力 学 院 学 报 年 月 基于人工神经网络的变压器绝缘老化诊断算法研究 牟雪云 刘水明 张华富 上海电力学院 电气工程学院 上海 国网上海市电力公司金山供电公司上海 摘 要介绍了人工神经网络在变压器绝缘老化诊断中的应用并采用算法设计了变压器绝缘老化诊断 系统定义了不同的变压器状态采用大量的数据进行训练结果表明应用人工神经网络对变压器绝缘老化 程度进行判断并对其剩余寿命进行评估具有更高的准确性和可靠性 关键词人工神经网络 变压器 绝缘老化 中图分类号 文献标志码 文章编号 近年来人工神经网络在变压器故障智能诊 趋向于 代表重度绝缘材料裂解并通 断和变压器绝缘老化诊断中得到广泛的应用根 过实例训练验证了本文设计的变压器绝缘老化诊 据人工神经网络原理结合变压器领域知识本文 断系统可以比较准确地测试变压器老化状态及变 成功地开发了变压器固体绝缘老化诊断的神经网 压器的使用寿命情况 络算法 人工神经网络分类 本文用向量表示不同的变压器状态如 代表正常运行状态输出越趋向于 考虑不同的拓扑结构网络功能和学习方法 表示可靠性越高越趋向于 代表过 等人工神经网络可以分为以下 类 负荷老化越趋向于 代表液体油绝缘 感知器型神经网络是最简单的神经网 故障趋向于 表示轻度绝缘材料裂解 络只有单层神经网络结构采用硬限值函数作为 收稿日期 通讯作者简介牟雪云 女硕士山东潍坊人主要研究方向为变压器绝缘老化 牟雪云等基于人工神经网络的变压器绝缘老化诊断算法研究 网络的传递函数适用于简单的线性二类划分 网络对变压器绝缘老化程度进行判断并对其剩余 线性型神经网络 是一种自适应元件 寿命进行评估 具有更高的准确性和可靠性 适用于拟合数据和数据逼近 算法 神经网络 一种按误差反向传播算 法进行训练的多层前馈网络是目前应用最为广 神经网络采用 学习算法和 泛的神经网络模型之一具有一个或多个隐含层 非线性传递函数 典型的网络采用的是梯 图 是一个典型的具有单层感知器的人工神经网 度下降算法网络一般采用的是非线性传递函