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。     

基于遗传算法进化小波神经网络的电力变压器故障诊断

在电力变压器故障诊断方法中，小波神经网络常用的反向传播算法存在着易陷入局部极小点和对初值要求较高的缺点，往往给故障诊断带来困难。文中提出了一种基于遗传算法进化小波神经网络的变压器故障诊断方法，用实数编码的遗传算法来代替人解决小波神经网络结构的选择和参数的设定。在整个学习过程中，网络的复杂度、收敛性和泛化能力得到了较好的综合。大量实例表明，该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，提高了诊断准确率。     

基于物元模型的电力变压器故障的可拓诊断方法

为了提高传统的油中溶解气体分析的诊断能力，提出了一种定性与定量相结合的电力变压器故障的可拓诊断方法。首先基于可拓学中的物元理论，建立了定性地描述电力变压器故障诊断问题的物元模型；其次引入可拓集合中的关联函数，根据故障特征定量地计算故障发生的程度；最后以195台次电力变压器为例验证了该方法的有效性。结果表明该方法能够克服IEC三比值法中无法诊断多重故障和无匹配的故障编码的不足,且具有更高的诊断准确率。     

基于DGA的变压器故障诊断多专家融合策略

介绍了基于油中溶解气体分析(DGA)的电力变压器故障综合诊断。采用的诊断判据主要包括改良三比值法、大卫三角形法、神经网络和范例推理。在多专家（多诊断判据）的参与下，可能出现诊断结果相互冲突的问题,而如何融合不同诊断判据下的诊断结果仍是一个难点。为解决这一问题，在把各诊断结果分解为放电和过热故障的基础上，引入了多专家加权投票策略（加权多数算法）。权重系数根据各诊断判据的诊断正确率初步确定。实践证明了该方法的可行性。     

电力变压器故障诊断专家系统TFDES

电力变压器故障诊断对电力系统的安全运行有着十分重要的意义。本文介绍电 力变压器故障诊断专家系统TFDES的原理与结构。以气相色谱法为主，T FDES综合运用各种故障检测的知识判断故障性质；运用模糊逻辑较好地处 理了故障诊断中的模糊性问题。初步测试表明，TFDES结构合理，推理正确 ，能有效地诊断运行中的变压器的内部潜伏性故障。     

关联度分析在变压器故障诊断中的应用

为了提高传统油中溶解气体分析（DGA）的诊断能力，克服相对关联度诊断变压器故障的不足，探讨了基于关联分析的故障诊断理论,提出了三级关联算法, 建立了一种定性与定量相结合的电力变压器故障诊断的三级关联度方法。以氢气、甲烷、乙烷、乙烯和乙炔这5种油中溶解气体的含量参数作为特征量，验证了新方法对变压器故障的实际诊断效果。结果表明，该方法不仅能找出故障类型，而且能确定故障部位，其有效性超过了传统的相对关联度方法。     

神经网络理论在变压器故障诊断中的应用

把专家知识与神经网络计算相结合，用变压器原副边正序和负序电流分量的方向进行变压器的故障诊断，克服了传统的二次谐波制动特性差动保护在涌流伴随故障状态下的动作延时，能正确识别变压器的内部故障、励磁涌流、外部故障及空载合于内部故障等不同状态。用此原理构成的变压器保护动作时间最快可为半个周期，可适合于任意连接方式的双绕组变压器，且不受系统参数的影响，具有广泛的实用性和很强的容错能力，大量仿真结果证明了此方法的优越性。     

浅谈电力变压器的安全运行及预防性试验

为了使变压器安全运行,预防性试验是必不可少的有效措施,对变压器故障分析和诊断具有确定性因素,实践证明,对变压器通过各种预防性试验测试,从而能准确的判断变压器的故障,本文主要介绍了电力变压器预防性试验的主要检测内容。     

电力变压器故障诊断系统开发及其应用

电力变压器的故障种类繁多，且在因复杂，查明故障原因，提出针对性的检修方案，对保障供电可靠性具有十分明显的效果，论述了电力变压器故障诊断系统的设计方案，系统组成和在故障诊断中的应用技术。     

利用神经网络实现发电机励磁系统的故障诊断

在研究了励磁系统故障和神经网络的特征后，提出利用神经网络中的ＢＰ模型进行发电机励磁系统的故障诊断，阐述了模型中存在的问题及其解决方法，比较了选择不同的网络参数对诊断系统性能的影响，并对故障实例进行了诊断 。     

电力变压器的故障分析与诊断

分析了电力变压器各种故障产生的原因，以最大限度地防止和减少变压器故障和事故的发生，确保变压器安全、高效运行。     

水电站运行大课堂

变压器知识问答(四) --电力变压器常见的故障及原因分析;电力变压器重瓦斯保护动作后的处理;电力变压器小修内容及要求 1 电力变压器常见的故障及引起故障的原因是什么? 变压器常见故障有: (1)油箱外部故障.主要有绝缘套管和引出线上的相间短路、单相接地短路等.     

基于多方法组合诊断模型的大型变压器故障诊断

电力变压器故障征兆与故障原因之间的关系错综复杂,而单项诊断方法由于信息特征独特、考虑角度单一,往往很难满足故障诊断的要求。因此,提出了在变压器故障诊断中采用多种方法组合诊断的思想,以克服单种方法的偏好对最终诊断结果所产生的影响。该方法采用模糊C均值聚类（FCM）诊断法、BP神经网络诊断法、粗糙集理论故障诊断法和IEC 60599推荐的三比值法这 4种诊断方法作为独立的单项诊断方法,根据各自诊断的误判率,按照诊断误差平方和最小的原则计算出各个诊断方法的最优权重,形成最优投票组合模型,再求出最大发生概率的故障类型。诊断结果表明,该方法与单项方法相比,大大降低了诊断误判的风险,提高了故障诊断的准确率,增强了故障诊断的稳健性。     

变压器知识问答(四)

<正>——电力变压器常见的故障及原因分析;电力变压器重瓦斯保护动作后的处理;电力变压器小修内容及要求1电力变压器常见的故障及引起故障的原因是什么?变压器常见故障有:(1)油箱外部故障。主要有绝缘套管和引出线上的相间短路、单相接地短路等。(2)油箱内部故障。相间短路、单相匝间短路和单相接地短路。     

基于数据增强技术的LSTM模型变压器故障诊断研究

为了解决变压器故障诊断中存在着依靠人工经验等方面的问题,提高变压器故障诊断的能力,笔者提出了基于数据增强的长短期记忆网络（long short-term memory,LSTM）模型的变压器故障诊断方法。首先通过数据增强技术增加数据样本量,然后利用LSTM构建变压器故障诊断模型,最后进行变压器故障诊断实验。结果表明：该方法预测的准确率、查准率、查全率及F1值均达到0.998;与支持向量机模型比较,各项评价指标至少提高8%。该方法能够提高变压器故障诊断能力,有助于变压器故障的诊断与维修。     

基于模糊综合评判的变压器故障模糊诊断法

针对电力变压器故障诊断常用的罗杰斯比值法中存在着临界比值判据缺损的问题，提出了利 用模糊集理论进行电力变压器故障诊断的方法。将气体比值看作故障类别的模糊现象子集， 依据罗杰斯比值法中给出的不同气体成份相互间的比值与变压器故障类别之间的定量关系， 建立模糊现象子集相对于不同故障类别的隶属函数，从而进行故障类别的模糊综合评判。算 例表明了这种方法的优越性和应用价值。     

变压器角接侧两相故障的远后备保护问题

探讨了电力变压器的远后备保护问题，特别是当变压器角接侧（非电源侧）发生两相故障且变压器保护失去直流电源的情况下变压器的远后备保护问题。通过相量图分析此时变压器高、低压侧故障电流的特点，进而提出一种远后备保护方案，彻底解决了变压器角接侧发生两相故障时远后备保护灵敏度不足的问题。     

电力变压器的安装要求及故障判断处理

电力变压器在电力系统中，是一个重要的供电设备，对整个电力系统正常运行起着重要作用。文章介绍了电力变压器在安装及运行中对故障的判断和处理方法。     

水电站运行大课堂

变压器知识问答（四） ——电力变压器常见的故障及原因分析：电力变压器重瓦斯保护动作后的处理：电力变压器小修内容及要求     

500kV变压器低压侧绕组损坏故障分析

电力变压器故障检测主要有电气检测和化学检测两种方法。化学检测主要是通过变压器油中特征气体的含量、产气速率和三比值法进行分析判断,它能有效地发现变压器的潜伏性故障及故障发展程度。实际应用过程中,为了更准确的诊断变压器的内部故障,色谱分析应根据设备历史运行状况、特征气体的含量等采用不同的分析模型确定设备是否存在潜伏性故障以及故障类别。变压器故障可能有一种或几种故障同时存在,也可能从一种故障发展演变到另一种故障。本文结合电气检测和化学检测两种方法,讲述了电路故障和磁路故障同时存在的案例。