基于改进GA-BP混合算法的电力变压器故障诊断

将改进遗传算法(GA)和误差反向传播(BP)算法相结合构成的混合算法用于训练人工神经网络.该混合算法有效地解决了常规BP算法学习网络权值收敛速度慢、易陷入局部极小和GA算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点,并对其应用于电力变压器故障诊断进行了仿真,仿真结果表明了该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,故障诊断结果证实了该算法应用于电力变压器故障诊断的有效性.     

神经网络应用于电力变压器故障诊断

将电力变压器油气分析法作为检测数据来源，利用神经网络这一强有力的故障诊断工具，有效地诊断电力变压内部故障。仿真结果表明，用神经网络诊断变压器故障具有更加优秀的性能。文中，作者采用的ＢＰ网络模型及算法，并对网络训练过程中一些技巧问题进行了讨论。     

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.本文介绍了我们开发的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TFDES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.初步测试发明,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.     

电力变压器故障诊断专家系统

将电力变压器油气分析法和电气试验法作为主要检测数据来源，收集整理了故障诊断的专家知识，利用专家系统开发工具，开发出一种电力变压器故障诊断的专家系统，能有效诊断运行中的电力变压器内部故障。因其知识库维护性较强，用户接口方便，适合专业技术人员使用，并为电力变压器故障在线诊断提供了一种途径。     

基于改进PSO-BP混合算法的电力变压器故障诊断

将改进的粒子群优化(PSO)算法与误差反向传播(BP)算法相结合构成混合算法训练人工神经网络。改进的PSO算法中,惯性权重从最大到最小线性减小,以平衡局部和全局搜索能力,并将类似“选择”的概念引入PSO算法,使该算法更好地协调全局和局部搜索能力,有利于更快寻找到全局最优点。该算法有效地解决了常规BP算法学习网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小和GA算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点。将该算法应用于变压器故障诊断,仿真结果表明了该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,满足电力变压器故障诊断的要求。     

基于多分类概率输出模型的变压器故障诊断*

针对传统的SVM方法在辨别故障特征不明确的样本时会导致误诊断的问题,提出一种基于多分类概率输出(MCPO)模型的变压器故障诊断方法。利用Sigmoid函数构建了基于SVM的MCPO模型,模型的输入为DGA数据和变压器故障类型,输出为发生每种类型故障的概率估计,通过制定相关的故障诊断判据利用故障概率信息能够有效的辨识故障特征是否明确。仿真分析结果表明,MCPO模型的诊断结果能够有效识别故障特征不显著的样本,为进一步采取合理的校正措施提供一种参考。     

应用物元模型进行电力变压器故障诊断

基于可拓工程方法中的物元思想和对变压器故障诊断本质的理解，提出了应用物元模型诊断电力变压器故障的新思路。并以铁芯、分接开关和绕组为例，建立了实用的变压器故障诊断模型，该模型以大量的统计数据和深入的故障机理研究为依据，具有较高的可靠性和实用性     

电力变压器运行及故障诊断专家系统

本文介绍电力变压器运行及故障诊断专家系统的结构和功能。该系统有解释能力，增强了系统的适应性，为了方便用户，设有查看知识库的功能。程序采用人机对话方式，并设置了主、子菜单。该系统具有一定的通用性，更换知识库后，利用该系统不难建立相应其它设备及系统的诊断型专家系统。     

电力变压器故障诊断微机专家系统

把计算机的人工智能功能应用于电力变压器的故障诊断，能对变压器的各种试验数据作横向及纵向的比较，采用专家系统的规则库及专家权威经验综合分析，得出诊断结论，提出处理变压器故障的措施或建议，成为变压器试验，检修、运行和管理的得力助手，该专家系统还具有变压器的铭牌库，缺陷库和相对独立的试验数据管理系统等，可使变压器的技术管理工作规范化，科学化。该专家系统实用性强。     

电力变压器的故障诊断专家系统

介绍了一种实用的电力变压器故障诊断专家系统,此系统用变压器的故障现象,油中色谱分析及电气试验结果作为故障信息,采用三比值法,特征气体法,故障现象,电气试验结果单独或综合诊断电力变压器故障,系统采用正向推理技术,用Ｃ语言设计完成,操作简便,专家知识丰富,适合专业人员使用。     

基于KPCA-WPA-SVM的变压器故障诊断模型

为提高变压器故障诊断的精度,文章提出一种基于核主成分分析(KPCA)和狼群算法(WPA)优化支持向量机(SVM)参数的变压器故障诊断方法.通过KPCA提取样本数据的非线性特征,并获得其主成分,再将其输入至高斯核SVM构成诊断模型,并利用WPA对SVM的惩罚因子以及核参数进行优化.实验结果表明,该方法诊断准确率达到93....     

基于多级支持向量机分类器的电力变压器故障识别

支持向量机是以统计学习理论为基础发展起来的新的通用学习方法．较好地解决了小样本、高维数、非线性等学习问题。提出了一种基于多级支持向量机分类器的电力变压器故障识别方法。该方法首先通过特殊数值处理过程,对色谱分析法检测到的特征气体含量进行数值预处理。提取出故障识别所需要的6个特征量。然后利用数值预处理后得到的数据样本分别对三级支持向量机进行训练和识别。并最后判断输出变压器所处的状态。测试结果表明,该方法具有三个优点：1)具有较强的鲁棒性。识别正确率极高;2)训练时间很短,实时性能好;3)不存在局部极小问题。     

基于模糊积分融合技术的变压器故障识别

提出了一种基于模糊积分融合技术的变压器故障诊断新方法。首先建立三比值的隶属函数并对三比值数据进行模糊预处理,再用4个不同的径向基函数神经网络进行故障识别,最后利用模糊积分融合方法将4组诊断结果进行融合处理,得出诊断结果。仿真实例表明这种方法比单个人工神经网络具有更高的故障诊断性能。     

基于改进鱼群算法和支持向量机的变压器故障诊断

电力变压器在整个体系中处于十分重要的地位,部件的运行概况和整个电网的稳定性具有密切联系。对电力变压器的故障诊断,工程实践中广泛采用的是油中溶解气体法,由于变压器故障样本比较少,属于小样本数据,而支持向量机能够较好地解决小样本的多分类问题,因此提出利用改进鱼群算法对支持向量机寻优得到全局最优解,得到具有最佳参数的支持向量机模型。通过数据实例分析得出,改进鱼群算法故障诊断模型比粒子群算法故障诊断模型和改良三比值法分类准确率高。     

基于支持向量机的逆变电源故障诊断

针对基于支持向量机的逆变电源故障诊断进行了研究。使用自行设计的变频电源模拟逆变器各种故障状态,分别采集了常态和各种故障状态下的电压信号,并进行波形和谐波分析。并在MATLAB中搭建了逆变电源的仿真电路用来验证实际电路实验。在电压波形和谐波分析的基础上,研究一种根据电压波形特征进行逆变电源故障诊断的方法,即采用支持向量机分类的方法对逆变器的故障状态进行分类。仿真实验和真实试验验证了基于支持向量机的逆变器故障诊断方法的有效性。     

基于改进粒子群优化神经网络的电力变压器故障诊断

为了提高电力变压器故障诊断的准确性,采用了一种自适应变异粒子群优化神经网络的方法,用于BP网络的权值优化。并根据变压器的故障特征,用优化好的BP网络进行故障诊断。该算法修正了粒子个体行动,克服了标准粒子群和BP网络易陷入局部极小的问题。实例仿真结果表明,该方法具有较好的分类效果,具有一定的实用性。     

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.     

基于正态云模型&改进贝叶斯分类器的变压器故障诊断

在基于油色谱数据的变压器故障诊断中,一般数据挖掘方法存在数值区域划分过硬,且未考虑边界元素隶属的随机性和模糊性的问题。针对该问题,文章应用正态云模型对油色谱数据集进行预处理,同时云模型对数据集的精简也提高了关联规则挖掘的效率。为了解决朴素贝叶斯分类器中对各属性独立的假设不符合实际情况这一问题,文章引入关联规则森林表示法和属性联合概率算法,改进了朴素贝叶斯分类器,建立了基于正态云模型与改进贝叶斯分类器的变压器故障诊断模型,通过与其他模型的对比及实例验证,证明了该方法的有效性。     

基于灰关联熵的充油变压器故障诊断方法

油中溶解气体分析是目前发现变压器潜伏性故障的重要方法,鉴于用IEC推荐的三比值法中编码缺陷(编码超出码表)及变压器故障诊断的复杂性,文中详细阐述了如何将灰关联熵应用于变压器故障诊断。首先通过统计方法,选择典型油中气体作为参考列,并经反复调整,挖掘出油中气体所含故障信息,然后利用灰关联熵方法进行变压器故障类型诊断。该方法基于融合互补的思想,将灰关联分析方法与信息熵理论有机结合起来,克服了单一灰关联分析中易造成局部关联及信息损失等缺陷,尽可能多地包含变压器本体所含信息。实例分析结果表明,该方法具有较好的分类效果。     

基于典型样本和证据理论的变压器故障诊断

变压器油中溶解气体分析中存在着大量的不确定因素,本文针对该问题提出了一种基于典型样本和证据理论的变压器故障诊断方法。该方法根据变压器历史故障数据建立典型样本,再参照典型样本构造各条证据的基本可信度分配函数,使基本可信度分配的赋值客观化。为了有效融合高度冲突的证据,将基于证据间相似系数的证据合成法则应用于基本可信度分配函数的合成,该合成法则考虑了各个证据之间的关联程度。以实际变压器油中气体监测数据进行实例分析,实验结果证明了方法的有效性,该方法可用于变压器故障诊断。