基于BP神经网络的油浸式变压器寿命预测

为了保证变压器的安全运行从而提高其经济效益,对变压器进行剩余寿命预测并采取相应对策显得尤为重要。研究表明,通过对油浸式电力变压器油中溶解的糠醛体积分数以及气体测定可以进行变压器固体绝缘寿命的监督。为此,笔者利用BP神经网络建立起油中CO、CO2、糠醛含量以及运行年限来预测绝缘纸老化程度的关系模型。实例结果表明,通过此方法能够提供比较准确的变压器寿命预测。