基于经验模态分解和神经网络的变压器绕组变形在线故障定位方法

摘要

本发明涉及一种基于经验模态分解和神经网络的变压器绕组变形在线故障定位方法，包含以下步骤：当暂态过电压冲击变压器绕组时，利用信号采集装置测得绕组末端的电压信号；对该采集获得的电压信号，通过经验模态分解得到各个本征模态分量；将该计算得到的各个本征模态分量与绕组正常时对应的各个本征模态分量计算相关系数，将计算得到的各个相关系数作为变压器绕组变形的故障特征量；将得到的故障特征量输入到训练好的神经网络中，得到故障定位向量，其中，数值接近1的元素代表的位置发生了绕组变形。本发明利用变压器遭受的暂态过电压信号陡峭上升沿中的高频成分，从行波分析的角度诊断变压器绕组变形，实现了绕组变形位置的指纹式识别和定位。