| 基于改进神经网络算法的变压器油色谱故障检测方法 |
| |
| 引用本文： | 尹杭,王磊,孟涛. 基于改进神经网络算法的变压器油色谱故障检测方法[J]. 吉林电力, 2022, 50(1): 14-18. DOI: 10.3969/j.issn.1009-5306.2022.01.004 |
| |
| 作者姓名： | 尹杭 王磊 孟涛 |
| |
| 作者单位： | 国网长春供电公司,长春 130021,国网沈阳供电公司,沈阳 110028,国网吉林省电力有限公司电力科学研究院,长春 130021 |
| |
| 摘 要： | 针对变压器油色谱故障分析方法预测能力不足,诊断评价准确率低的缺陷,提出一种基于神经网络算法和灰色关联度方法的变压器故障识别组合方法,通过对变压器绝缘油色谱中H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2等特征气体的检测,并将其作为神经网络算法的输入变量,同时采用灰色关联方法对变压器绝缘故障的放电、高温、接地等12类故障进行...
|
| 关 键 词： | 变压器 油色谱 故障检测方法 神经网络 灰色关联度 |
Oil Chromatography Fault Detection Method of Transformer Based on Improved Neural Network Algorithm |
| |
| YIN Hang,WANG Lei,MENG Tao. Oil Chromatography Fault Detection Method of Transformer Based on Improved Neural Network Algorithm[J]. Jilin Electric Power, 2022, 50(1): 14-18. DOI: 10.3969/j.issn.1009-5306.2022.01.004 |
| |
| Authors: | YIN Hang WANG Lei MENG Tao |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
