基于人工神经网络的变压器故障诊断研究

摘要

随着我国电力工业的迅猛发展,对大型变压器保护提出了新的要求.在研究新型微机变压器保护过程中,如何防止变压器突然空载合闸时出现的励磁涌流所造成的保护误动作,仍然是最关键和最困难的问题.本文针对当前实际应用和有关文献中提出的一些识别方法进行了分析、比较,在综合考虑多方面因素后,提出了基于分布式人工神经网络理论、基于模糊神经网络理论及基于小波与神经网络相结合理论的几种励磁涌流识别方法.经过仿真实验结果表明,用这几种方法所设计的神经网络模型训练速度快,识别效果好.

目录

文摘

英文文摘

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第一章引言

1.1课题的背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3本文作者的主要研究工作

第二章变压器的EMTP仿真

2.1变压器仿真模型的建立

2.1.1变压器的数学模型

2.1.2数学模型中各参数的计算

2.2系统仿真环境

第三章基于分布式神经网络的变压器励磁涌流鉴别的研究

3.1人工神经网络理论简介

3.1.1BP神经网络

3.1.2 Levenberg-Manquardt优化算法

3.2基于简化半波叠加原理的鉴别方法

3.2.1基本原理

3.2.2用分布式ANN实现

3.2.3仿真检验

第四章基于模糊神经网络的变压器励磁涌流鉴别的研究

4.1模糊神经网络理论简介

4.2高木-关野模糊系统

4.3实现励磁涌流鉴别的高木-关野模糊神经网络

4.3.1网络的特征输入量

4.3.2网络的建立

4.3.3网络的训练及检验

第五章基于小波神经网络的变压器励磁涌流鉴别的研究

5.1小波神经网络理论简介

5.1.1小波分析理论

5.1.2小波与神经网络相结合理论

5.2利用小波神经网络识别励磁涌流与内部故障

5.2.1利用小波神经网络识别励磁涌流与内部故障的原理

5.2.2网络的构造及仿真检验结果

第六章几种变压器励磁涌流鉴别方法的比较

6.1几种变压器励磁涌流鉴别方法的比较

6.1.1基于简化半波叠加原理的鉴别方法

6.1.2基于高木-关野模糊神经网络的鉴别方法

6.1.3基于小波神经网络的鉴别方法

6.2基于高木-关野模糊神经网络鉴别方法的进一步分析

第七章结论

参考文献

致谢

在学期间发表的学术论文和参加科研情况