基于神经网络的变压器故障诊断的研究

在电力变压器故障诊断中,本文采用色谱分析法分析变压器油中溶解气体的成分和浓度,判断变压器的内部故障。由于已知的变压器故障类型有限,所以针对变压器故障知识库不能自动更新的瓶颈问题,本文提出一种改进的径向基函数(RBF)神经网络算法,解决了故障知识库的自动更新问题。将本文算法应用于电力变压器故障诊断系统中,经实验表明提高了诊断效率,加强了故障类型知识库的自动更新和维护能力。