基于径向基神经网络的变压器电气设备热缺陷诊断方法

本文中作者在红外热成像仪测温数据基础上，提出了基于径向基神经网络的变压器电气设备热缺陷智能诊断方法。利用红外热成像仪采集变压器套管和易发故障部位的发热点三相温度和被测设备区域的环境温度，根据电流致热型变压器热缺陷诊断判据，提取影响变压器热缺陷的主要特征参数，划分热缺陷程度等级，建立变压器典型故障论域特征向量。将表面温度和相对温差作为径向基神经网络的输入，热缺陷程度作为径向基神经网络的输出，建立了基于径向基神经网络的变压器热缺陷智能诊断模型。通过对某供电公司变压器电气设备实际监测数据仿真分析，验证了本文方法的有效性和正确性。