电力变压器故障诊断与定位的研究

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作者
潘巍巍
机构
[1] 浙江大学
关键词
变压器故障诊断; 油中溶解气体分析; 神经网络; 故障定位;
D O I
暂无
年度学位
2004
学位类型
硕士
摘要
电力变压器是电力系统的一个主要部件,其可靠运行对电力系统的安全性影响巨大,而且往往直接影响对用户的正常供电。 本文主要进行了变压器故障诊断和定位方面的研究。 论文第一章阐述了课题的背景和意义,课题研究目的和方法。 论文第二章阐述了电力变压器故障分析手段和DGA的常规分析方法,并给出了变压器综合诊断模型。 第三章具体分析了基于人工神经网络的DGA故障诊断,本文采用弹性反馈RPROP算法建立神经网络故障诊断模型,此算法较标准BP等算法具有更好的学习效率与精度,通过在变压器溶解气体故障诊断中的应用实际,表明故障诊断的准确度高于传统分析方法。利用神经网络这一有力的故障诊断工具,能有效地诊断电力变压器的内部故障。 第四章重点分析变压器故障定位的必要性和定位方法,本文提出了一个故障点定位诊断模型。本文作者总结其十几年来变压器专业现场工作经验,对变压器常见(常发)故障的发生原理和查找方法进行了论述。同时,本文还举了很多实例来说明变压器故障诊断和定位的具体过程,以及验证人工神经网络对DGA进行分析的结果。
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页数:72
共 21 条
[1]
人工智能技术在变压器故障诊断中的研究 [J].
唐志国 ;
郭文敏 ;
刘文里 ;
丁强 .
黑龙江电力, 2003, (02) :106-109+118
[2]
集成人工智能技术诊断电力变压器故障 [J].
臧宏志 ;
徐建政 .
高电压技术, 2002, (05) :8-9+12
[3]
基于人工神经网络的变压器故障诊断 [J].
杨启平 ;
薛五德 ;
蓝之达 .
变压器, 2000, (03) :33-36
[4]
神经网络理论在变压器故障诊断中的应用 [J].
李永丽 ;
顾福海 ;
刘志华 ;
张兴华 ;
贺家李 .
电力系统自动化, 1999, (24) :20-22+27
[5]
充油电力变压器氢气主导型故障的相关分析方法 [J].
高文胜 ;
钱政 ;
杨莉 ;
严璋 .
电网技术, 1998, (12)
[6]
基于 BP 网络的故障诊断方法的改进 [J].
丁晓群 ;
孙军 ;
袁宇波 ;
周玲 ;
胡浩 ;
王志贤 ;
安宗贵 .
电网技术, 1998, (11)
[7]
基于模糊理论与自适应共振网络的油中气体分析诊断 [J].
高宁 ;
高文胜 ;
严璋 .
高电压技术, 1997, (04)
[8]
再论人工神经网络应用于电力变压器故障诊断 [J].
丁晓群 ;
周玲 ;
袁宇波 ;
胡浩 ;
王志贤 ;
安宗贵 .
高电压技术, 1997, (03)
[9]
基于面向对象技术的变电站故障诊断及恢复处理专家系统(二)故障诊断及恢复处理 [J].
秦红霞 ;
董张卓 ;
孙启宏 ;
王壮志 .
电力系统自动化, 1997, (02)