共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
为精确诊断电力变压器内部潜在绝缘故障类型,通过对变压器内部油过热和油纸绝缘中局部放电等8种潜在绝缘故障发生时所产生的气体成分分析,提出了一种以人工免疫网络与粒子群算法改进径向基函数RBF(radial basis function)神经网络的变压器故障诊断算法。重点介绍了基于RBF神经网络的变压器故障诊断模型的构成原理、基于人工免疫网络算法的故障模型隐层中心确定方法以及基于粒子群算法的网络模型权重寻优方法,并进行了仿真实验。实验结果表明:该算法能有效地识别其绝缘故障类型,且识别精度可达90%以上。 相似文献
2.
3.
4.
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. 相似文献
5.
针对目前电力变压器故障诊断方法存在的诊断准确率低、特征参数标准不一等问题,在分析电力变压器故障的基础上,提出了一种双向短期记忆网络与改进鲸鱼优化算法相结合的电力变压器故障诊断方法。引入混合策略(权重和收敛因子优化、蝙蝠算法和莱维飞行策略)对鲸鱼优化算法进行优化,并利用优化后的鲸鱼优化算法寻找双向短期记忆网络的最优参数建立电力变压器故障诊断模型。通过算例与常规方法进行对比分析,验证了该方法的优越性。结果表明,相比于常规方法,所提故障诊断方法具有更高的故障诊断准确率和最佳的实际应用效果,故障诊断准确率分别提高了10.42 %和7.85 %,为电力变压器故障诊断提供了一种新的思路。 相似文献
6.
针对当前电力变压器故障诊断效率低、误差大的难题,提出了基于参数优化的电力变压器故障诊断模型。首先提取电力变压器故障的特征,将其作为最小二乘支持向量机输入,电力变压器故障类型作为输出,然后采用最小二乘支持向量机对电力变压器的故障诊断样本进行学习,构建电力变压器故障识别的分类器,并引入混沌粒子群算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化,最后进行了电力变压器故障诊断的仿真对比测试。测试结果表明,本文模型可以准确辨识各种类型的电力变压器故障,获得较高正确率的变压器故障诊断结果,电力变压器故障诊断的速度,而且电力变压器故障诊断整体性能要优于当前其它电力变压器故障诊断模型。 相似文献
7.
8.
9.
针对BP神经网络在变压器故障诊断上存在的不足,提出基于ACS-SA文化基因算法的BP神经网络变压器故障诊断方法。在实际系统中,针对缺乏准确的变量参数估计,将边界变异策略和自适应步长策略引入标准布谷鸟算法中;提出一种在改进的布谷鸟算法中结合局部搜索策略的文化基因算法;建立BP神经网络变压器故障诊断模型,并用文化基因布谷鸟算法优化BP神经网络的权值和阈值。仿真实验及对比研究结果表明,该算法能准确有效地识别变压器的故障类型,较其他算法(CS-BP神经网络算法和POS-BP神经网络算法)有更高的准确率,为变压器故障诊断提供一种新思路。 相似文献
10.
11.
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。 相似文献
12.
13.
基于概率神经网络的变压器故障诊断的研究 总被引:6,自引:0,他引:6
电力变压器故障诊断对变压器、电力系统的安全运行有着十分重要的意义,本文介绍了基于概率故障神经网络(PNN)在变压器故障诊断中的应用。通过运用所设计的网络针对不同类型故障进行定性诊断并比较实验数据的合理性,仿真结果表明,这种方法应用于工程实际问题具有良好的有效性和实用性。 相似文献
14.
基于BP网络远程无线电力变压器故障诊断系统 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
15.
针对变压器故障征兆和故障类型的非线性特性,结合油中气体分析法,设计了一种改进粒子群算法的小波神经网络故障诊断模型。模型采用3层小波神经网络,并用一种改进粒子群算法对其进行训练。该算法在标准粒子群算法的基础上,通过引入遗传算法中的变异算子、惯性权重因子和高斯加权的全局极值,加快了小波神经网络训练速度,提高了其训练的精度。仿真实验证明这种改进粒子群算法的小波神经网络可以有效地运用到变压器故障诊断中,为变压器故障诊断提供了一条新途径。 相似文献
16.
变压器带电故障诊断对于保证电力变压器安全平稳运行具有重要的意义。针对变压器工作环境复杂且单一参数表征变压器故障类型不全面的问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和特征熵权法(EWM)进行故障诊断的方法。通过相关系数加权峭度(CCWK)原则筛选CEEMDAN分量并重构信号,实现在剔除冗余分量的同时,提升变压器振动信号特征的表征能力;利用EWM构建特征判定系数(FDC)实现单一数据诊断变压器故障类型;通过主成分分析法(PCA)减小混合域特征尺度,采用鸡群优化算法(CSO)优化支持向量机(SVM)模型进行故障诊断。对某变电站110kV三相油浸式变压器进行分析,结果表明与概率神经网络(PNN)和SVM等变压器故障诊断方法相比,文中方法在提前定性故障类型的同时,能够进一步提高变压器故障诊断准确率与效率。 相似文献
17.
《高压电器》2013,(11):76-81
针对电力变压器故障诊断中的复杂非线性关系,提出一种基于RIMER(基于证据推理算法的置信规则库推理方法)专家系统和油中溶解气体分析(DGA)技术的变压器故障诊断方法。该方法考虑了变压器故障特征量和征兆的概率不确定性和模糊不确定性,在IEC三比值法和变压器油中溶解气体故障数据样本训练的基础上获得置信规则库的主要参数,结合证据推理算法建立一个新型的变压器DGA故障诊断模型。通过RIMER和DGA变压器故障诊断模型进行故障诊断,克服了IEC三比值法故障编码缺失的问题,故障诊断准确率获得提高,其分布式置信度的输出方式对描述混合故障类型更加有效。仿真实验表明该方法推理计算简单有效,具有较强实用价值。 相似文献
18.
电力变压器是电力系统中最重要的输变电设备之一,其故障征兆和故障原因之间的关系错综复杂,单项诊断方法信息特征独特、考虑角度单一,通常难以满足其故障诊断要求。提出了一种基于BP神经网络和故障树分析方法的变压器故障综合诊断新模型。首先收集整理变压器故障信息量作为训练和识别样本,建立了基于BP神经网络的变压器故障诊断模型,再利用故障树分析方法,对变压器故障等级、严重程度等进行划分。通过大量的现场数据验证表明,与单一诊断方法相比,该模型能提高故障诊断正确率。研究成果为变压器故障评估诊断提供了一种新思路。 相似文献
19.
20.
《高电压技术》2018,(11)
为了提高变压器的故障诊断精度,提出了一种基于蝙蝠算法(BA)优化最小二乘双支持向量机(LS-TSVM)的变压器故障诊断方法。该方法针对变压器故障诊断过程中的多分类问题,通过计算类间相异度矩阵自下而上构建哈夫曼树,结合LS-TSVM建立了多类分类故障诊断模型,然后采用蝙蝠算法对模型中LS-TSVM分类器的参数进行优化。利用该方法对变压器进行故障诊断,实例仿真结果表明:与粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)方法相比,所提方法不仅训练时间显著缩短,而且故障诊断精度更高,对于高温过热、低能放电故障的诊断精度均明显高于PSO-SVM方法。仿真结果说明所提方法在变压器故障诊断中具有较高的优越性。 相似文献