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基于径向基神经网络的变压器故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
《科技通报》2015,(8)
研究基于径向基神经网络的变压器故障诊断方法。以绝缘油中6种特征气体作为神经网路的输入,建立了可对变压器低温过热、中温过热、高温过热、低能放电、高能放电和局部放电等6种故障进行故障诊断的径向基神经网络模型。仿真实验研究表明,基于径向基神经网络的变压器故障诊断模型对于超出三比值法编码规则的故障也能进行故障诊断,故障诊断准确率达到91.67%,远远高于三比值法故障诊断准确率。基于径向基神经网络的故障诊断模型建立方法简单,便于在实际中应用。 相似文献
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在传统分析方法的基础上,利用神经网络强有力的关系处理能力,研究提出变压器全局故障诊断方法。采用ART-2和BP两种神经网络进行数据分类,得到能较准确反映牵引变压器故障信息。采集来的数据聚类融合,形成故障诊断策略,给出变压器全局故障诊断模型。试验结果表明:该方法能够更好地分析变压器各类故障产生的原因,明确故障特征类型,避免用单一特征数据集诊断变压器故障带来的局限性,可以提高故障诊断的准确率。 相似文献
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电力变压器在运行中若过热会引发很多故障,因此,对变压器降温系统进行故障检测是非常重要的。本文针对油浸式变压器的油路循环降温系统故障的特点以及传统故障诊断方法在变压器油路循环系统诊断应用中的局限性,提出了一种基于BP神经网络算法的油路循环系统故障诊断方法。通过选择足够多的故障样本训练神经网络,达到油路循环系统故障诊断的要求,并通过实例仿真证明了本算法的有效性,为实际中解决油浸式变压器的油路循环降温系统故障提供了理论依据和实验仿真依据。 相似文献
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电力变压器是电网安全系统中的关键设备。我国现在运行的大多电力变压器都存在着老化和故障的问题,若不及时对其进行检修诊断,就会造成电力事故,从而造成损失。因此,为了保证电力变压器健康顺利的运行,降低电力变压器的故障和施工的发生率,就要做好电力变压器的检修和故障诊断,防患于未然。 相似文献
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电力变压器故障诊断的油色谱分析法的改进研究 总被引:1,自引:0,他引:1
首先分析了变压器内部产生故障的机理及其类型,针对油中色谱分析中原来采用比值法的某些不足,采用了改进的电协研法进行油中气体分析,并实例证实了该方法的有效性,同时总结了油色谱分析的常见问题和处理方法,具有较强的工程指导意义。 相似文献
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随着我国社会水平的提升,经济步伐的推进,我国的电力产业也在这个过程中得到了良好的发展,其中电力变压器是电力系统中非常关键的一项设备,其运行的稳定与否将直接关系到电力的传输。而为了能够对电力变压器进行更好的实时监测,就需要我们能够以一种更好的方式对其进行在线监测以及故障的及时诊断。 相似文献
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首先分析了变压器内部产生故障的机理及其类型,针对油中色谱分析中原来采用比值法的某些不足,采用了改进的电协研法进行油中气体分析,并实例证实了该方法的有效性,同时总结了油色谱分析的常见问题和处理方法,具有较强的工程指导意义。 相似文献
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在电网系统建设得以飞速进步的同时,各类不同的电力故障时常出现,电力变压器故障最常见,一旦产生短路,直接影响整个电力系统的正常运作。如何科学进行继电保护,以确保电力系统运行的安全性变得异常关键。本文通过说明电力变压器继电保护的运作机制,提出了电力变压器继电保护的有效对策。此研究以分析电力变压器继电保护的有效策略为目的,从而有效发挥出电力变压器继电保护的应有作用。 相似文献
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变压器在电力系统中运用十分广泛,但很容易发生故障,文章分析了电力变压器使用过程中常见的故障并提出了处理措施,提出在什么情况下应停止变压器的使用,为人们在使用电力变压器的过程中提供了参考意见。 相似文献