基于人工神经网络的电力变压器故障诊断

摘要

变压器结构复杂，常见的故障包括绕组故障、铁性故障、放电故障、又和油纸绝缘故障、变压器组件故障以及油流故障等，目前常见的监测手段很难做到监测所有类型的故障。主要原因是各种故障的特征量不是绝对可靠，而且各种故障之间也存在一定的联系，这就进一步增加了变压器故障识别的难度。但是，由于变压器在电力系统中的作用不容忽视，因此需要全力研究一种能全面智能监测变压器故障的设备。

关键词：人工神经网络；电力变压器；故障

目录

摘要 1

第1章 基于神经网络的变压器故障诊断 1

1.1神经元模型 1

1.2BP 神经网络 2

1.2.1BP 神经网络模型 2

1.2.2改进 BP 神经网络 4

1.3基于神经网络的变压器的故障诊断 7

1.3.1网络拓扑结构 7

1.3.2网络训练 7

1.3.3诊断算例分析 8

第2章 基于 BP 神经网络的变压器关键参数联合诊断模型研究 10

2.1BP 神经网络的基本原理 10

2.1.1BP 神经网络的拓扑结构 10

2.1.2BP 算法的实现 11

2.2以局部放电和 DGA 为特征量的 BP 神经网络联合诊断模型构造 13

2.2.1输入特征向量 13

2.2.2输出特征向量 13

2.2.3隐藏层节点数 13

2.2.4学习样本的选取 14

参考文献 17