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基于加权小波神经网络的油浸式电力变压器故障检测
引用本文:崔东君,刘念,刘秀兰. 基于加权小波神经网络的油浸式电力变压器故障检测[J]. 电力系统保护与控制, 2010, 38(18)
作者姓名:崔东君  刘念  刘秀兰
作者单位:1. 四川大学电气信息学院,四川,成都,610065
2. 北京市电力公司试验研究院,北京,100067
摘    要:分析变压器油中溶解气体含量进行变压器故障诊断的关键是找到油中溶解气体含量和故障之间的非线性关系.针对已有检测方法诊断准确性不高的问题,提出不基于Fourier变换,而是利用细分的方法构造一类新的具有加权性质的小波函数.将小波函数作为前馈神经网络的隐含层函数并优化网络的学习率,构造出加权小波神经网络处理变压器油中溶解气体含量数据.通过实际故障数据验证,此方法较已有的诊断方法准确性更高,在同等计算精度下速度更快,进而提高了变压器故障诊断的效率.

关 键 词:加权小波  小波神经网络  油溶解气体  变压器故障检测

Fault diagnosis of oil-immerse power transformer based on weighted wavelet neural network
CUI Dong-jun,LIU Nian,LIU Xiu-lan. Fault diagnosis of oil-immerse power transformer based on weighted wavelet neural network[J]. Power System Protection and Control, 2010, 38(18)
Authors:CUI Dong-jun  LIU Nian  LIU Xiu-lan
Abstract:
Keywords:
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