基于BP网络远程无线电力变压器故障诊断系统

针对电力变压器故障的特点,运用BP神经网络技术对传统的电力变压器故障诊断方法加以完善,以TMS320VC5402 DSP为硬件核心,设计了高速实时电力变压器故障诊断模块,同时利用Zigbee网络实现了电力变压器故障远距离无线诊断.通过电力变压器故障诊断实例,比较了BP神经网络法和传统的改良三比值法在诊断电力变压器故障类型方面的性能.比较实例表明,基于BP网络远程无线电力变压器故障诊断方法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类诊断,提高了诊断准确率,同时还可以进行远距离无线诊断,从而节省了成本.     

基于BP神经网络的变压器故障诊断分析

针对电力变压器故障的特点以及传统故障诊断方法在变压器诊断应用中的局限性,研究了一种基于BP神经网络算法的变压器故障诊断方法。通过选择足够的故障样本训练神经网络,达到变压器故障诊断的要求,并通过实例证明了本算法的有效性。     

基于BP神经网络的变压器故障诊断及其应用

针对电力变压器故障的特点以及传统故障诊断方法在变压器诊断应用中的局限性,研究一种基于BP神经网络算法的变压器故障诊断方法.通过选择足够的故障样本训练神经网络,达到变压器故障诊断的要求,并通过实例证明本算法的有效性.     

基于L-M算法的BP网络在变压器故障诊断中的应用

针对传统BP神经网络算法在变压器故障诊断中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,通过对基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络进行深入研究,并最终应用于变压器故障诊断。该算法通过优化BP神经网络的搜索方向,加快了网络训练速度,提高了网络训练的精度。通过对实例数据仿真,证明了本方法能够有效地诊断出变压器的故障,为变压器故障诊断提供了一条新途径。     

基于L-M算法的BP网络在变压器故障诊断中的应用

针对传统 BP 神经网络算法在变压器故障诊断中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,通过对基于Levenberg-Marquardt 算法的 BP 神经网络进行深入研究,并最终应用于变压器故障诊断.该算法通过优化 BP 神经网络的搜索方向,加快了网络训练速度,提高了网络训练的精度.通过对实例数据仿真,证明了本方法能够有效地诊断出变压器的故障,为变压器故障诊断提供了一条新途径.     

电力变压器故障诊断的人工免疫网络分类算法

变压器油中溶解气体分析是电力变压器绝缘故障诊断的重要方法.文中将人工免疫网络分类算法应用于电力变压器故障诊断,利用增加抗原、记忆抗体类别信息的人工免疫网络对故障样本进行学习,可以获取更好地表征故障样本特征的记忆抗体集,再用最邻近分类法对故障样本进行分类.经大量实例分析,并将其结果与IEC三比值法和BP神经网络等方法的结果相比较,表明该算法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类,具有较高的诊断准确率.     

基于模糊输入的BP-ART2混合神经网络在电力变压器故障综合诊断中的应用

根据模糊理论和神经网络理论,提出了变压器故障诊断的新方法。根据DGA(dissolvedgasanalysis)法、电气试验法及外部故障特征法,建立了基于模糊输入的BP ART2混和神经网络对电力变压器故障进行综合诊断。仿真结果表明本方法能有效提高变压器故障诊断正确率。     

基于差分进化算法与BP神经网络的变压器故障诊断

针对BP神经网络在识别变压器故障时容易陷入局部最优、诊断精度低、收敛速度慢等缺点,提出一种自适应差分进化算法与BP神经网络相结合的变压器故障诊断方法。该方法采用差分进化算法优化BP神经网络初始权值和阈值,将优化结果赋值BP神经网络进行网络训练,最终得到用于变压器故障诊断的最佳网络模型。实验结果表明,该组合算法比传统BP神经网络具有更高的诊断精度和更快的收敛速度,是一种更适合变压器故障诊断的高效方法。     

基于BP网络算法优化模糊Petri网的电力变压器故障诊断

为了提高电力变压器故障诊断的正确率,提出了一种基于BP网络算法优化模糊Petri网的电力变压器故障诊断方法。利用具有自学习、自适应能力的BP网络算法,在确定模糊Petri网的权值、阈值、可信度等网络参数初始值的前提下,实现模糊Petri网网络参数的优化。在模糊Petri网网络结构上,运用BP网络算法,对电力变压器DGA样本进行学习训练,使模糊Petri网网络参数逐步向真实值逼近。实例分析结果表明,该方法能够有效地诊断电力变压器中的单一故障和多重故障,提高故障诊断正确率,证明了方法的正确性和有效性。     

变压器油色谱在线监测中BP神经网络算法分析

针对现今变压器故障诊断方法存在的编码不齐全、准确率不够高等问题,提出了一种基于BP神经网络的变压器油色谱在线监测综合智能诊断方法.该方法结合国标阚值诊断以及改良三比值法,运用BP神经网络理论诊断变压器综合运行状态.运用Matlab建立基于特征气体的BP神经网络变压器故障诊断模型,发现BP神经网络具有良好的特征提取功能,但是通过不断训练发现,只运用BP神经网络对变压器进行诊断得到的变压器运行状态并不是十分准确.最后,结合常用的比值法,通过仿真对实例进行综合诊断,得出此方法运用到变压器故障诊断中具有更高的准确性.     

基于径向基函数网络的大型电力变压器故障诊断

研究了径向基函数（RBF）神经网络的模型结构及其在电力变压器故障诊断中的实现方法,介绍了变压器故障诊断的RBF模型.通过故障诊断及仿真实例分析,将RBF网络与BP网络的性能进行比较,得出RBF神经网络训练速度快、逼近误差小、能够更有效地解决电力变压器故障诊断问题的结论.     

基于蚁群算法的电力变压器绝缘故障诊断研究

神经网络在电力变压器故障诊断中已取得了成功应用,但存在容易陷入局部最优和收敛速度慢等缺点。针对这些缺点,基于蚁群算法基本原理,将蚁群算法引入变压器故障诊断。建立了适合变压器故障诊断中神经网络训练的启发信息计算公式,提出了蚁群算法在变压器故障诊断中的新方法。与BP神经网络方法诊断结果进行比较,算法有更高的故障识别率、收敛速度和诊断精度。     

基于量子神经网络信息融合的变压器故障诊断

针对电力变压器故障的多样性和故障信息的不确定性、数据量大及无规律性的特点,提出了基于量子神经网络信息融合的故障诊断方法.将多个电力变压器故障参数信息引入到各子量子神经网络进行局部融合诊断,再将各局部诊断信息引入决策融合网络进行全局融合,最终诊断出5种电力变压器故障并给出可信度评价.实验仿真结果表明:量子神经网络信息融合方法有效,诊断结果可靠,能将不确定性的数据合理地分配到各类故障模式中,故障正判率达到97.78％,远高于BP神经网络信息融合及改良IEC三比值法.     

范例推理结合神经网络诊断变压器故障

将范例推理引入到电力变压器的故障诊断 ,对常用的 BP神经网络模型进行修改 ,得出的一种新范例检索算法实现了对电力变压器绝缘故障的诊断。新方法的有效性得到了实例的验证     

智能算法优化神经网络在变压器故障诊断中的应用

传统的电力变压器故障诊断方法存在着识别精度低的局限性,不能有效地进行数据分析,导致无法正确诊断故障类型甚至误诊。为此,神经网络和人工群智能算法的提出,及其在电力变压器故障诊断中的应用,大大提高了故障诊断的时效性和准确性。该类方法以传统的变压器溶解气体分析(DGA)作为数据采集基础,利用神经网络良好的非线性逼近能力,同时采用群智能算法的自组织、分布式和并行性等良好性能优化神经网络参数(权值和阀值),使得神经网络的快速收敛及精确程度大幅提高,进而用优化过的神经网络对变压器溶解气体数据分析并故障分类。最后通过实例验证表明:该类方法能够有效地对故障气体样本进行离散和约简化分析,与传统方法相比,提高了故障诊断的效率和正确率。     

多神经网络方法在变压器油色谱故障诊断中的应用

电力变压器的故障诊断对于变压器的维护起着至关重要的作用,诊断的可信度能给变压器维护提供更好的依据。为了克服单个神经网络不能给出诊断结果可信度的缺点,将多神经网络方法引入到变压器油色谱故障诊断中,利用多个神经网络对变压器诊断结果的方差给出了诊断结果的可信度;同时将多个网络输出的平均作为网络的诊断结果,减少了网络诊断的误差,提高了诊断的准确率。故障变压器实例验证了多神经网络方法的有效性。     

利用小波神经网络的电力变压器故障诊断方法

为提高变压器传统油中溶解气体分析(DGA)的故障诊断能力,提出了一种利用小波神经网络(WNN)的变压器故障诊断方法。WNN隐含层采用离散仿射小波函数,仿照前馈BP神经网络算法构造WNN,引入学习率和动量系数来训练网络。实验结果表明:相同条件下,较之传统比值法与BP神经网络,WNN的故障模式识别准确率更高,对照BP神经网络,所提出的WNN变压器故障诊断方法在稳定性和收敛时间方面表现更优。     

基于Elman神经网络的油浸式电力变压器故障诊断

油浸式电力变压器的运行状态直接影响到电力系统的安全与稳定,对其进行故障诊断具有重要的现实意义。依据Elman神经网络具有动态处理数据及对历史数据敏感的能力,提出了将它用于油浸式电力变压器的故障诊断新方法,并给出了其具体的实现,同时对故障诊断的结果,将Elman网络与BP网络进行了比较。检测结果表明,Elman网络具有区别油浸式电力变压器不同故障类型的能力。     

深度学习神经网络在电力变压器故障诊断中的应用

由于电力变压器发生故障时油色谱在线监测数据无标签,工程现场往往会得到大量无标签故障样本,而传统的故障诊断方法在对变压器故障类型进行判别时往往无法充分利用这些无标签故障样本。该文基于深度学习神经网络（deep learning neural network,DLNN）,构建了相应的分类模型,分析并用典型数据集对其分类性能进行测试。在此基础上提出一种电力变压器故障诊断新方法,它能够有效利用大量电力变压器油色谱在线监测无标签数据和少量故障电力变压器油中溶解气体分析（dissolved gas-in-oil analysis,DGA）实验数据进行训练,并以概率形式给出故障诊断结果,具有更优的故障判别性能,能够为变压器的检修提供更为准确的参考信息。工程实例测试结果表明,该方法正确可行,诊断性能优于三比值、BP神经网络和支持向量机的方法,适用于电力变压器的故障诊断。     

电力变压器故障诊断的神经网络方法

提出并研究了电力变压器故障诊断的人工神经网络方法。根据变压器故障 诊断问题的特点，采用神经网络分块技术，将网络的输入、输出分别与故障症 状和故障类型相对应，建立了故障诊断的神经网络模型，并对故障实例进行了 测试验证。计算结果证明了这种方法的有效性和潜在的应用价值。