[發(fā)明專利]一種變壓器的故障診斷方法

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210460879.9
• 申請(qǐng)日: 2012-11-05
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103235206A
• 公開(kāi)（公告）日: 2013-08-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王少夫
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 王少夫
• 主分類號(hào): G01R31/00
• 分類號(hào): G01R31/00;G06N3/02
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種變壓器的故障診斷方法，屬于電力電子及電力技術(shù)領(lǐng)域。?

技術(shù)背景

故障診斷始于機(jī)械設(shè)備故障論斷，現(xiàn)代設(shè)備技術(shù)水平和復(fù)雜度不斷提高，設(shè)備故障對(duì)生產(chǎn)的影響也顯著增加，因此要保證設(shè)備可靠，有效地運(yùn)行，充分發(fā)揮其效益，必須發(fā)展故障診斷技術(shù)，故障診斷技術(shù)借助于現(xiàn)代測(cè)試，監(jiān)控和計(jì)算機(jī)等手段，研究設(shè)備在運(yùn)行中或相對(duì)靜止條件下的狀態(tài)信息，分析設(shè)備的技術(shù)狀態(tài)，診斷其故障的性質(zhì)和起因，并預(yù)測(cè)故障和安全隱患，避免不必要的損失，因而具有很高的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。?

運(yùn)行中的變壓器發(fā)生不同程度的故障時(shí)，會(huì)產(chǎn)生異常現(xiàn)象或信息，故障分析就是搜集變壓器的異?，F(xiàn)象或信息，根據(jù)這些現(xiàn)象或信息進(jìn)行分析，從而判斷故障的類型，嚴(yán)重程度和故障部位，因此，變壓器故障診斷的目的首先是準(zhǔn)確判斷運(yùn)行設(shè)備當(dāng)前處于正常狀態(tài)還是異常狀態(tài)，若變壓器處于異常狀態(tài)有故障，則判斷故障的性質(zhì)，類型和原因。例如是絕緣故障，過(guò)熱故障還是機(jī)械故障，若是絕緣故障，則是絕緣老化，受潮，還是放電性故障。若是放電性故障又是哪種類型的放電等，變壓器故障診斷還要根據(jù)故障信息或根據(jù)信息處理結(jié)果，預(yù)測(cè)故障的可能發(fā)展即對(duì)故障的嚴(yán)重程度，發(fā)展趨勢(shì)做出診斷，提出控制故障的措施，防止和消除故障，提出設(shè)備維修的合理方法和相應(yīng)的反事故措施，對(duì)設(shè)備的設(shè)計(jì)，制造，裝配等提出改1進(jìn)意見(jiàn)，為設(shè)備現(xiàn)代化管理提供科學(xué)依據(jù)和建議。?

對(duì)變壓器油中溶解氣體是變壓器內(nèi)部故障診斷的重要手段，當(dāng)前大量應(yīng)用的是改良三比值法，但利用三比值法作為變壓器故障診斷的判據(jù)存在兩方面的不足，即所謂編碼缺損和臨界值判據(jù)缺損，人工神經(jīng)網(wǎng)格以其分布式并行處理、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、聯(lián)想記憶以及非線性映射等優(yōu)點(diǎn)，為解決這一問(wèn)題開(kāi)辟了新途經(jīng)。?

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷方法，將變壓器中的參數(shù)作為研究對(duì)象，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)型，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，故障訓(xùn)練，分析等，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明。該故障診斷算法收斂速度快，穩(wěn)定性高，樣本追加能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。?

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案為：其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖1所示，包括輸入層，模式層，求和層，和輸出層，其理論依據(jù)是貝葉斯最小風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則，輸入層接收自訓(xùn)練樣本的值，效特征向量傳遞給網(wǎng)絡(luò)，其神經(jīng)元數(shù)目和樣本矢量維數(shù)相等，每個(gè)模式單元輸出為?

f(X,Wi)=exp[-(X-Wi)T(X-Wi)2ξ2]---(1)]]>

式中，W_i為輸入層到模式層連接的權(quán)值，ζ是平滑因子，本方法可描述為：?

假定兩種已知的故障模式為θ_A，θ_B，對(duì)于要判斷的故障特征樣本?

X＝(x₁，x₂…，x_n)，?

若h_Al_Af_A(X)＞h_Bl_Bf_B(X)，則X∈θ_A

若h_Al_Af_A(X)＜h_Bl_Bf_B(X)，則X∈θ_B

其設(shè)計(jì)流程為：?