集成人工智能技术诊断电力变压器故障

提出了一种基于变压器油中溶解气体成分及其含量的变压器故障诊断方法 ,该法综合了进化算化、模糊理论、人工神经网络及范例推理 4种智能技术的优点并克服了其不足。实例分析表明该法诊断准确率较高 ,可用于工程诊断。     

基于粗糙集与模糊神经网络的变压器故障诊断方法

将基于粗糙集理论的模糊神经网络，应用于变压器故障诊断中，充分利用粗糙集理论对知识的约简能力模糊神经网络优良的分类能力，首先利用粗糙集方法对原始数据进行约简，形成精简的规则集，以此基础构建的模糊神经网络结构完全是由粗糙集最终约简规则决定的，具有良好的拓扑结构，网络规模大大减少，学习速度大为提高，而且保持了网络较好的分类能力。     

配网直流变压器双极短路故障穿越方法

采用传统输入串联输出并联(ISOP)拓扑的配网直流变压器在系统发生双极短路故障时,如果不采取故障限流措施,模块电容会快速放电,故障清除后必须经过缓启充电等复杂时序完成恢复重启,无法实现故障穿越。文中提出一种基于改进型ISOP拓扑,利用故障电流阻断及限流控制实现系统故障穿越的方法。首先,理论分析了基于改进型ISOP拓扑结构的配网直流变压器系统中压侧故障穿越过程的3个阶段及其数学模型。然后,分析了基于故障限流原理的低压侧故障穿越方法及故障穿越时间的设计原则。最后,通过搭建实时数字仿真(RTDS)硬件在环半实物仿真平台进行了验证,仿真结果证明了该双极短路故障穿越方法的可行性和有效性。     

配网规划智能决策支持系统的研究——基于地理信息系统及人工智能方法

配电系统的最优规划（新域区的垦荒计划及旧城区的增容计划）是一个非常复杂的非线性组合优化问题。本文结合地理信息系统（ＧＩＳ）的空间特性与人工智能（ＡＩ）方法的鲁棒性两者的优点,进行配电网络规划设计,较详细地论述了用于配网规划的智能决策支持系统（ＩＤＳＳ）的结构和组合;并以遗传算法在初级布线中的应用为实例来说明ＩＤＳＳ的具体实现。     

基于人工智能的输电线路故障快速诊断方法研究

针对电力系统发生故障后未经处理的多源告警信息可能导致故障处理时间增加的问题,提出一种基于人工智能的输电线路故障诊断方法。对输电线路故障诊断Petri网模型进行改进,在建立的模糊Petri网模型中预设变迁阈值,采用逆向搜索策略,对模糊Petri网进行约简,减小推理规模,提高故障诊断效率。所提方法可以对故障信息进行快速分析、分类处理,大大减少调度员处理信息的工作量,提高输电线路自动化水平,确保电力系统安全稳定运行。通过算例验证了所提方法的有效性。     

具有互感器功能的配网变压器

提出了具有互感器功能的配网变压器的设计方法,并以实例进行了验证。     

变压器故障模糊诊断的概率方法

变压器故障诊断方法有很多种,如谱分析方法、参数模型方法、模式识别方法及震动与声学分析方法等,这些方法各有特点且各有其适用场合,但总的来说这些方法较为复杂,需要较多的信息和较为复杂的数学处理才能得到故障诊断结果。 一般来说,变压器出现故障时多件有变压器设备表面温度的变化,例如在变压器内部绝缘材料老化、电接触点接触不良、循环冷却系统故障等情况下,运行中的变压器由于其内部耗能量的加大就会散发出更多的热量,从而使其表面温度较变压器正常运行时的表面温度有所升高,基于这种实际情况,本文提出一种基于温度信息的变压器故障模糊诊断方法。     

人工智能在变压器故障诊断中的应用

人工智能（AI）在变压器故障诊断领域的开发和应用,以专家系统和人工神经网络的研究最引入注目。已开发的软件TFDES由变压器故障诊断知识库、数据库、推理机、解释机制和人机接口组成,知识库建成模块化结构。人工神经网络TFDANN为模块化结构,采用反向传播的BP网络,引入了模糊逻辑理论。系统对运行中变压器的内部潜伏性故障,可作出早期诊断,对现场运行人员可提供“咨询”意见。     

基于Kohonen网络的电力变压器故障诊断方法

利用基于竞争学习理论的Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织网络模型，设计了一种新的变压器故障诊断该当这。介绍了Ｋｏｈｏｎｅｎ网络的结构特点及其学习算法，阐述了利用Ｋｏｈｏｎｅｎ网络进行变压器故障诊断的具体方法，列举了诊断实例。     

变压器故障诊断方法探讨

分析了变压器故障类型及原因,并指出基于油中溶解气体的三比值法诊断变压器故障的缺陷。提出了采用专家系统模糊处理技术可解决此问题,并举例证明了该方法的有效性。     

用神经网络方法诊断变压器故障

基于局部特征量的神经网络方法对变压器的故障诊断进行了新的探索，建立了相应的故障诊断的神经网络压缩模型，实例诊断结果证明，这种方法的有效性，本方法能够诊断传统的三比值法无法诊断的故障，对于其他系统的故障诊断，也具有定的指导意义。     

配网电力电缆故障探测方法分析

伴随着城市化的进程快速推进,电力电缆的使用是日益增加,配电网络的覆盖面也在不断的扩大,因此加强电力电缆运行的管理已经是迫在眉睫。鉴于配网电力电缆的特殊性,检修起来十分不便。为此,对于配网电力电缆的故障,必须采用有效、简单、准确的探测方法。     

一种基于人工神经网络的变压器故障诊断方法

介绍了一种基于人工神经网络(ANN)的油浸式电力变压器故障诊断方法,对所采用人工神经网络的模块结构做了简单阐述,并应用具体实例验证了ANN诊断结果的准确性,表明了ANN对变压器早期潜伏性故障做出预诊断的可行性和正确性.     

配电变压器的故障分析与人工智能诊断方法

配电变压器是电力系统中最重要设备之一,其工作状态对电力系统与电力用户都具有十分重要的影响,如何快速的对变压器故障进行诊断、判断故障原因是提高电力系统工作效率、减少经济损失的一个重要途径,因此研究变压器故障诊断对保证电力系统安全、可靠、经济运行,提高电力系统经济效益具有重要意义.基于此,首先分析了配电变压器常见的几种故障,最后介绍一种经典的人工智能故障诊断方法.     

非晶合金变压器在配网的应用

简要叙述了我国非晶合金变压器的发展及国家节能降耗的方针政策,对该公司供电区内非晶合金变压器和普通硅钢片(S9型)变压器在经济运行情况、损耗等方面进行了比较分析。     

配网规划智能决策支持系统的研究：基于地理信息系统及人工智能 …

配电系统的最优规划是一个非常复杂的非线性组合优化问题。     

基于属性约简的变压器故障诊断方法

介绍了粗糙集相关理论,提出了一种新的属性约简与属性值约简算法,并给出了故障实例。     

基于粗糙集的变压器故障诊断方法研究综述

介绍了粗糙集理论的基本概念、约简计算方法和约简过程,并对近年来基于单一粗糙集理论及其与其他智能方法组合的变压器故障诊断方法的主要研究成果进行了分析和评述,指出基于粗糙集理论的属性约简能够保证在变压器故障诊断结果一致的情况下选择最少的特征集,是变压器故障诊断的一个较好的途径。     

综合人工智能技术在变压器故障离线诊断中的应用

介绍了变压器故障人工智能诊断系统的结构、原理和特点,并给出了应用实例.     

基于改进BP神经网络的变压器故障诊断方法研究

变压器是电力系统中不可或缺的重要设备,它的安全稳定运行对整个系统的运行至关重要.为了及时发现和排除变压器出现的故障,提出了基于改进BP神经网络的附加参数法、优化学习因子及隐含层节点数目等电力设备故障诊断方法,通过与传统的BP神经网络算法对比,可以发现收敛速度显著提升,局部最小值问题也得到了解决,仿真结果证明了改进方法的...