本文關鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡和灰色理論組合的變壓器故障預測

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【摘要】：基于變壓器油中溶解氣體分析(DGA)法是使用神經(jīng)網(wǎng)絡和灰色預測對變壓器的故障進行預測的。主要是采集變壓器油在各種情況下的數(shù)據(jù),并對應其故障進行編碼,再用Matlab編寫神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練,輸入各特征氣體百分含量,輸出對應的故障編碼。通過對比,發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡預測精度高達80%,使用灰色理論對各特征氣體含量進行預測,與實際值對比,預測精度很高。最后將各個特征氣體含量轉化為百分數(shù),輸入已訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng),預測出變壓器的狀態(tài)。最終所預測出的故障和實際故障一致。
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學動力與電氣工程學院;華中科技大學水電學院;
【關鍵詞】： 灰色理論 神經(jīng)網(wǎng)絡 溶解氣體分析(DGA) 故障預測
【分類號】：TM407
【正文快照】： 0引言變壓器的故障浴盆曲線如圖1所示,其自然運行狀況下分為早期故障期、偶發(fā)故障期及損耗故障期。早期故障期內(nèi),由于剛投入,在調(diào)試、適應性等方面存在問題,故障率較高,隨著運行時間的延長,故障率會越來越低。偶發(fā)故障期內(nèi),當變壓器穩(wěn)定運行,很少發(fā)生故障。而在損耗故障期內(nèi),

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 文漢云;;硫化氫燃燒的神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制及其仿真[J];自動化與儀器儀表;2006年01期

2 張U，

本文編號：518975