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大型电力变压器是电力系统重要的和最昂贵的设备之一,其运行状态直接影响系统的安全性。目前,电力系统的检修体制正由定期检修向状态检修转变,而状态检修是以了解设备的运行状态为基础的。要了解设备状态,就需要对设备状态信息进行分析诊断。本文的工作就是在这一背景下开展的,其意义在于为电力变压器的状态检修提供技术支持。 本文通过对基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断的原理、诊断方法等的总结,在此基础上开发了专家系统和神经网络结合的诊断系统。在系统中,专家系统处于主导地位,神经网络作为专家