利用改进遗传神经网络算法进行电力变压器故障诊断

将改进遗传算法与BP算法有机结合的混合算法用于神经网络训练,有效地解决BP算法易陷入局部极小问题,并对其应用于电力变压器故障诊断进行了仿真.实例仿真结果表明该方法对变压器进行故障诊断具有较快的收敛速度和较高的诊断精度.     

BP神经网络在变压器故障诊断中的应用

介绍了电力变压器内部常见的故障,采用BP神经网络算法建立了变压器的神经网络故障诊断模型,通过与传统的IEC三比值法相比较,表明基于BP网络的诊断方法达到了较好的故障识别与分类,诊断准确率也有显著的提高,在变电设备故障诊断中具有良好的应用前景.     

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PCA与GA-LM-BP神经网络的变压器故障诊断

研究基于油中溶解气体的变压器故障诊断问题.采用主成分分析与数据归一化方法,对变压器故障样本数据进行规范化处理,使其更具有代表性.对比主成分规范化前后的样本故障诊断结果,主成分分析能够消除特征气体样本数据间的相关性,使输入层样本数据更加符合神经网络工作机理.实验可得主成分规范化后的样本故障诊断结果优于未经过主成分分析规范化的故障诊断结果.在主成分分析对数据规范化的基础上,进一步改进BP神经网络算法,建立基于Levenberg-Marquardt算法的LM-BP神经网络故障诊断模型,改善了BP神经网络模型诊断精度不高,网络收敛困难以及易陷入局部极小值等问题.利用遗传算法对LM-BP神经网络的权值和阈值进行优化,然后再进行第2次神经网络训练,克服了LM-BP神经网络性能受初始权值和阈值限制的问题,使故障诊断正确率提高了6.16%.通过对441组样本数据中随机选取的376组训练样本和65组检验样本进行故障诊断实验,诊断正确率达到83%,表明所构建的基于PCA与GA-LM-BP神经网络的故障诊断方法是一种有效的变压器故障诊断方法.     

Elman神经网络在变压器故障诊断中的应用

变压器是电力系统中的枢纽设备之一,其运行情况将直接影响电力系统的安全运行。传统的变压器故障诊断方法不仅判断变压器中存在的故障的准确率低,而且对综合性故障也无法准确判断。应用E lm an神经网络进行变压器故障诊断,极大的提高了诊断准确率,提高电力系统运行可靠性。     

基于混沌粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断

为了提高电力变压器故障诊断的准确性,也要克服人工神经网络(ANN)中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺陷,提出一种混沌的粒子群优化支持向量机的变压器诊断方法,该方法不仅具有很强的全局搜索能力,而且适用于支持向量机(SVM)参数优化,提高算法的鲁棒性.首先利用混沌的粒子群算法优化支持向量机的参数,把气体的特征参数代入优化的支持向量机分类模型中进行诊断,能够准确地分类变压器故障,从而达到故障诊断的目的.实验结果与常规方法比较,该方法能简单有效,诊断速度快,诊断正确率高.     

变压器油中气体组分含量在线监测与故障诊断

电力变压器运行可靠性直接关系到电力系统的安全及供电可靠性,为提高电力变压器故障诊断的准确率,由在线监测变压器油中溶解气体组分含量分析,提出了基于人工免疫和模糊C均值聚类分析方法有效结合的变压器故障诊断算法,通过对电力变压器油中的溶解气体进行分析,实现对变压器的故障诊断。重点研究了基于人工免疫网络的变压器故障样本数据处理、基于模糊C均值聚类对变压器故障的识别,以及仿真实验。实验结果表明:提出的算法能有效对变压器故障类型进行分类,该算法在变压器故障诊断中有较好的应用前景。     

自适应学习速率法在变压器故障诊断中的应用

为了提高电力变压器故障诊断的准确率,针对油中溶解气体分析,提出了一种基于误差自动调节修正因子的自适应学习速率法,使神经网络通过自身的误差变化过程自动调整学习速率修正因子,保证网络总是以最大的可接受学习速率进行训练,从而提高网络收敛速度。针对电力变压器故障气体及故障类型的特点,建立了电力变压器故障诊断BP（Back—Propagation）网络模型,应用该算法和原算法对该故障诊断网络模型进行训练。仿真结果表明,该算法的训练次数减少了35．4％,收敛速度提高了44．9％,有效地改善了网络模型的性能。将该算法应用于电力变压器故障诊断,能较为精确地判断出电力变压器的故障类型,故障诊断准确率达90．8％。     

电力变压器故障诊断及检修技术分析

电力变压器作为电力系统的重要组成部分,其对电力系统的安全稳定运行具有非常重要的作用.在电力变压器运行过程中,多种因素都可能导致其发生故障,一旦发生故障,则需要将故障诊断与检修技术进行有效结合,从而采取正确的处理方法,以此来降低电力变压器运行的风险,提高电力变压器运行的安全性、可靠性和稳定性.文中分析了电力变压器故障诊断的方式,并进一步对电力变压器在线检修技术进行了具体的阐述.     

基于RBF神经网络和自适应遗传算法的变压器故障诊断

由于变压器故障征兆与故障类型之间具有复杂的非线性关系,采用传统的BP神经网络诊断方法存在收敛速度慢、准确率低和自适应能力差等缺点.针对以上问题,提出了一种基于自适应遗传算法的RBF神经网络故障诊断方法,建立了以变压器的故障特征参数为输入、以主要故障类型为输出的故障诊断模型;将自适应遗传算法和RBF神经网络有机地结合起来,利用自适应遗传算法对RBF神经网络的基函数宽度和中心进行优化,将优化后的RBF神经网络应用于变压器故障诊断.仿真结果表明,该诊断模型加快了网络收敛速度,改善了RBF神经网络的泛化能力,提高了故障诊断正确率,具有良好的实用性.     

基于线性判别分析和分步机器学习的变压器故障诊断

为了改善当前变压器故障诊断在特征量选取和使用单一诊断模型进行故障诊断上的不足,提高变压器故障诊断的准确率和效率,提出基于线性判别分析（LDA）的特征选取方法,建立基于分步机器学习的诊断模型. 该模型选取16组油中溶解气体体积分数比值的多特征参数,运用线性判别分析对参数进行降维作为输入特征向量;运用概率神经网络对变压器故障做出初步诊断,区分出易混淆故障;使用基于灰狼群算法优化的支持向量机对易混淆故障做进一步的区分. 最终实验诊断准确率为97.27%,诊断时间为4.87 s. 与单一机器学习模型相比,所提出的模型不仅具有更高的准确率,还具有更高的效率. 实例分析表明,本研究方法能有效弥补单一机器学习的缺陷,为故障样本有限情况下的电力变压器故障诊断提供参考.     

基于不同学习算法的RBF神经网络在故障诊断中的应用

基于对RBF神经网络常用的3种学习算法的研究,通过对凝汽器典型故障类型与故障征兆分析,提出了基于不同学习算法的RBF神经网络凝汽器故障诊断,并对诊断结果进行比较.诊断结果表明,基于3种常见学习算法的RBF神经网络都可以准确诊断出凝汽器的各种故障,但聚类方法和OLS算法学习速度要快得多,梯度训练方法速度较慢.研究还表明,RBF神经网络在故障诊断领域具有很好的实用性.     

结合N-W方法的L-M算法在变压器故障诊断中的应用

在分析Levenberg-Marquardt(L-M)算法和Nguyen-Widrow(N-W)方法原理的基础上,提出了一种多层前馈神经网络训练算法,该算法在使用N—W方法初始化神经网络可变参数的基础上使用L-M算法训练多层前馈神经网络。构造了适合于变压器油中溶解气体分析故障诊断的神经网络,使用了标准BP算法、加动量项BP算法和结合N-W方法的L-M算法训练该网络,结果表明算法收敛速度快、不容易陷入局部极小点。将训练所得网络用于变压器油中溶解气体分析故障诊断,诊断结果验证了该方法的有效性。     

电力变压器故障智能化诊断技术综述

变压器是电力系统的主要设备之一,其故障的提前诊断极其重要。总结并系统剖析了国内外各种传统及现有的变压器故障诊断方式,详细列举了基于油中溶解气体分析技术或电力设备的智能化故障诊断技术的最新进展,阐述了各类深度学习算法在变压器故障诊断中的应用,如深度神经网络、稀疏受限玻尔兹曼机、深度置信网络等,并将各种诊断技术的最终效果进行了对比。     

基于蚁群优化神经网络的故障诊断

针对BP神经网络收敛速度慢,易于陷入局部极小点的问题,将蚁群算法引入BP神经网络的优化训练,建立了基于该算法的BP神经网络训练模型,并应用于电机转子故障诊断。结果表明,用蚁群算法训练神经网络具有较高的故障诊断精度,收敛性好,可以有效快速定位电机转子故障,提高诊断的效率和质量。     

基于改进PSO-BP混合算法的电力变压器故障诊断

采用粒子群算法和反向传播神经网络建立一种新型变压器故障诊断网络模型,设计故障诊断方法.仿真分析结果表明：基于该网络模型的诊断方法与传统的三比值法相比较,具有较好的故障识别与分类能力,显著提高了诊断准确率,将在电力设备故障诊断中有良好应用前景.     

并行遗传神经网络及其在机械故障诊断中的应用

在机械故障诊断中，对并发的故障进行诊断是一个备受关注的问题。为此，提出了用并行遗传神经网络诊断并发的故障的新方法。介绍了并行神经网络的结构、遗传算法的建模原理及并行遗传神经网络的结构和诊断机理。以某大型旋转机械为诊断对象讨论了该方法的实现技术，并与传统的BP(back—propagation)网络用于故障诊断的方法进行了比较。实验仿真结果表明，该方法在训练网络过程中能够避免网络陷入局部极小，加快网络训练的速度，减少诊断时间。     

电力变压器故障诊断管理系统的研制

电力变压器故障诊断管理系统(TFDES)的研制对变压器、电力系统的安全运行意义重大．介绍了变压器故障诊断的常用方法，描述了所开发的TFDES结构、推理机制、实现方法，以及诊断管理的主要功能．现场测试表明：TFDES结构合理，推理正确，能有效诊断运行中变压器内部故障．     

变压器油中气体在线故障诊断装置的设计

大型电力变压器对电力系统的安全运行起着重要作用,对它的故障检测具有重要意义.本文在分析神经网络用于故障检测的方法的基础上,设计了一种基于改进BP神经网络的智能在线检测装置,通过对变压器油中气体的检测分析,实现了变压器故障的在线检测,能有效的克服扰动,表现出良好的鲁棒性和控制精度.     

基于遗传-BP网络的汽轮发电机组振动故障诊断

为克服传统BP神经网络存在着容易陷入局部极小点、对初值要求高的缺点,综合遗传算法的全局优化和神经网络的并行计算等特点,探讨了一种基于遗传-神经网络的故障诊断的方法,并将其应用于汽轮发电机组故障识别.实验数据表明,遗传-BP神经网络的收敛和诊断能力优于BP神经网络,可有效运用到汽轮发电机组振动故障诊断中,具有一定的应用价值.