【摘 要】
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随着国民经济的持续发展,我国的电力需求逐年上升,油浸式电力变压器一直处于高负荷运作,极易出现供电故障。当前主要采取周期检修策略对油浸式电力变压器进行维护,但是随着电力供应增加检修负担不断增加。为了能够让变压器检修困境得到解决,最佳的方法就是进行状态检修和在线监测的计划性检修。随着变压器检修技术的发展,油浸式变压器的检修手段不再局限于电学方法,已逐渐趋向与其他学科相结合,将温度、声学、光学等多元化技
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随着国民经济的持续发展,我国的电力需求逐年上升,油浸式电力变压器一直处于高负荷运作,极易出现供电故障。当前主要采取周期检修策略对油浸式电力变压器进行维护,但是随着电力供应增加检修负担不断增加。为了能够让变压器检修困境得到解决,最佳的方法就是进行状态检修和在线监测的计划性检修。随着变压器检修技术的发展,油浸式变压器的检修手段不再局限于电学方法,已逐渐趋向与其他学科相结合,将温度、声学、光学等多元化技术融合来进行检测和诊断。因此,本文基于BP神经网络,提出改进BP神经网络的油浸式变压器故障诊断方法,并设计油浸式变压器在线故障诊断系统。首先,通过文献调研总结油浸式变压器热性故障及放电故障机理,根据各类故障的产气特性,利用BP神经网络构建了油浸式变压器故障诊断算法,研究表明,诊断结果易陷入局部最优解,导致诊断准确率会有明显的下降;然后,为了解决这一难题,引入GWO算法进行优化,构建了GWO-BP网络诊断模型;其次,用仿真实验和现场应用实验,开展诊断方法对比验证,实验结果表明,GWO-BP网络能够精确实现各类型油浸式变压器故障的诊断;和IEC三比值法、现场勘查等进行对比发现,基于GWO-BP网络的油浸式变压器故障类型诊断具有比IEC三比值法诊断更高的准确率,已经可以满足实际变电站的诊断需求;和BP网络对比发现,GWO-BP网络可以避免BP网络在变压器故障诊断这类非线性问题容易陷入局部最优解的问题。最后,在GWO-BP神经网络的基础之上,完成了油浸式变压器在线故障诊断系统的设计,实现在气体实时监测数据基础上的油浸式变压器在线故障诊断。
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