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基于人工神经网络的变压器绝缘模型放电模式识别的研究
被引:35
作者:
姜磊
朱德恒
李福祺
谈克雄
覃刚力
金显贺
王昌长
T.C.Cheng
机构:
[1] 清华大学电机工程系!北京
[2] 南加州大学!洛杉矶CA
来源:
关键词:
变压器绝缘;
局部放电;
人工神经网络;
模式识别;
D O I:
10.13334/j.0258-8013.pcsee.2001.01.006
中图分类号:
TM835.4 [高电压下测量各种参数的方法及设备];
学科分类号:
摘要:
分析了变压器绝缘的主要放电形式 ,设计了模拟变压器放电的 7种试验模型和 3种模拟空气中放电干扰的模型 ,进行了不同情况下模型的放电试验。使用数字化测量装置 ,取得了各种模型放电的放电量 相位信息。采用三维谱图提取放电指纹特征 ,并用人工神经网络ANN来识别不同的放电类型。研究结果表明 ,人工神经网络对油纸变压器绝缘放电有足够的识别能力。
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