云模型在电力变压器故障诊断中的应用

鉴于物元理论在构建诊断模型时,忽略了分界值的不确定性,使诊断结果偏离了实际情况。利用云模型能合理地解决边界不确定问题,将物元理论与云模型相结合,建立了新的故障诊断模型。同时,结合油中溶解气体分析技术,通过对油中溶解气体的浓度、产气率、总烃含量以及气体间比值的分析,客观、准确地对变压器进行故障诊断。通过与其他诊断技术相比较,并结合案例分析,得出基于物元理论和云模型的变压器故障诊断技术具有更高的正确率。     

高新技术在变压器故障诊断中的应用

介绍了变压器故障诊断的专家系统和人工神经网络法，着重叙述了新一代智能化的故障诊断技术-智能型系统（TFDAI）研究和应用的前景，并通过具体实例说明了高新技术对运行中变压器作早期预诊断的可行性和有效性。     

神经网络在电力变压器故障诊断中的应用

基于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,根据特征气体法和改良ＩＥＣ三比值法,建立了模糊神经网络诊断模型,此模型有效地处理了故障诊断中的不确定因素,并具有较强的知识获取能力,表明了这种方法的有效性和应用前景。     

神经网络在电力变压器故障诊断中的应用

基于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 ,根据特征气体法和改良IEC三比值法 ,建立了模糊神经网络诊断模型。此模型有效地处理了故障诊断中的不确定因素 ,并具有较强的知识获取能力 ,表明了这种方法的有效性和应用前景     

正态云模型在电力变压器状态评估中的应用

传统的模糊综合评判模型只考虑了指标的模糊性而忽略了随机性,而云模型理论既考虑了事物的模糊性同时也兼顾了随机性。采用评判对象的分指标评判结果推算目的指标评判结果,将该方法应用到变压器状态评估中,利用层次分析法获得各指标的权重信息,并利用正态云模型的普适性,提出了新的基于云模型的变压器状态评估方法,通过实验验证了该方法的可行性。     

物元模型在路面使用性能评价中的应用

为了研究物元模型在路面使用性能评价中的应用的可行性,特根据在沧州地区的实地调查数据,包括物元模型中用到的PCI、RQI、SSI指标,用物元模型对沧州地区调查路段进行了评价,所得结果与路面实际情况基本一致,以此说明了物元模型的可用性.     

基于综合特征输入的DGA在变压器故障诊断中的应用

介绍了反向传播人工神经元网络在变压器故障诊断中的应用,建立了一种新型的基于综合特征输入的溶解气体分析DGA模型,说明了它的工作原理,样本分类方法及计算步骤,结果表明,该网络模型在变压器故障诊断中,经过不断地自适应训练,显著地提高了判断准确率。     

人工神经网络在电力变压器故障诊断中的应用及仿真

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。通过仿真实验 ,将 RBF神经网络与 BP神经网络的性能进行比较。结果表明 ,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     

临界策略的物元模型

临界方法是策略生成的一种特殊方法,对于提高管理决策的可操作性具有一定价值．本文利用物元模型方法,给出了临界物元和临界策略的形式化概念,提出了临界策略的形式化构造方法．     

基于综合特征输入的DGA在变压器故障诊断中的应用

介绍了反向传播人工神经元网络在变压器故障诊断中的应用,建立了一种新型的基于综合特征输入的溶解气体分析DGA模型,说明了它的工作原理、样本分类方法及计算步骤.结果表明,该网络模型在变压器故障诊断中,经过不断地自适应训练,显著地提高了判断准确率.     

Application of extension method to fault diagnosis of transformer

A novel extension diagnosis method was proposed for enhancing the diagnosis ability of the conventional dissolved gas analysis. Based on the extension theory a matter-element model was established for qualitatively and quantitatively describing the fault diagnosis problem of power transformers. The degree of relation based on the dependent functions was employed to determine the nature and the grade of the faults in a transformer system. And the proposed method was verified with the experimental data. The results show that accuracy rate of the diagnosis method exceeds 90% and two kinds of faults can be detected at the same time.     

基于专家知识库的电力变压器故障诊断系统

针对电力变压器故障情况复杂,诊断不确定性大等特点,设计了一种基于专家系统的电力变压器故障诊断系统.该系统可以根据变压器的运行参数,利用推理方式并结合专家系统的知识判断变压器的运行状态,给出可能的故障类型,实现故障的自动诊断.该系统提高了电力变压器运行的科学性和使用效率.     

改进型灰色关联算法在变压器故障诊断中的应用

灰色关联分析已应用于电力变压器故障诊断,传统基于单一故障标准模式向量灰色关联分析算法的油中溶解气体分析（DGA）诊断模型精度有限.为此,提出一种改进型灰色关联算法,该算法在充分考虑DGA数据分散性的基础上,将每类故障的标准故障模式向量由原来算法中的1个扩充到6个,并给出每类故障的DGA数据分布范围,增大诊断信息量;利用关联分析原理,求出待诊模式与各类故障标准模式的灰色关联度,得到故障诊断判定.实例分析证明,所提算法的诊断准确率高于原来的普通灰色关联方法.     

一种优化型电网故障诊断的实用改进模型

基于保护和断路器状态信息的优化型故障诊断,是目前为止为数不多的已有实际应用的诊断方法.对经典的优化型故障诊断模型进行了深入分析,找出了其中的不足.然后在只基于保护和断路器状态信息的情况下,提出了在保证不漏判的前提下尽量减少误判的诊断原则.通过对现有模型和断路器期望表达式的改进,达到了这一目标,解决了原有模型在警报信息丢...     

基于改进灰色聚类分析的电力变压器故障诊断

提出了基于高斯白化权函数的灰色聚类算法和高斯白化权函数参数σ的选择方法,通过对34组故障变压器DGA数据的学习,初步确定了σ参数值。实验分析证明,本文提出的故障诊断方法与实际检测结果一致,具有一定的有效性和实用性,并且具有分析速度快、实时性好的优点。     

基于仿真的变压器模糊故障诊断

在仿真系统中,变压器多种故障征兆与多种故障原因之间存在不确定性和复杂性。文章在总结领域专家经验基础上,采用模糊诊断方法,根据变压器的征兆集和故障集的相互关系够建模糊诊断矩阵;通过模糊关系矩阵运算,提出最大隶属度原则判断变压器故障原因。测试和评价结果表明模糊诊断在仿真系统中的有效性和可行性。     

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.     

基于粗糙集-贝叶斯方法的分布式电网故障诊断

针对实际的电网故障诊断中常存在的冗余和不确定性信息这一问题,基于智能互补融合的思想,将粗糙集和贝叶斯有机结合在一起,并鉴于传统的人工智能在大电网故障诊断应用中存在的局限性而采用分布式数据挖掘的思想,提出了一种基于粗糙集-贝叶斯的分布式电网故障诊断方法。该方法首先把大电网分割成给定数目的局部电网,然后利用粗糙集对各个局部电网分别建立决策表并进行约简,最后利用粗糙集-贝叶斯方法进行局部电网内部及局部电网之间的联络线的规则提取形成全局规则库,并根据实时报警信息进行规则匹配得到诊断结果。经电网故障诊断算例分析表明,该算法正确、有效,速度快,容错性好。