【摘 要】
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变压器在电力系统运行中扮演着至关重要的作用,其工作状态的好坏直接影响电力网络的安全与稳定,所以针对变压器故障类型的诊断研究可以科学合理的评估变压器的工作状态,并及时发现潜伏性隐患。传统方法检测如油中溶解气体分析法和三比值法等,不适宜构建在线式检测系统,并且检测参数较少,精确度低,针对此类问题,本论文提出使用激光诱导荧光技术（Laser Induced Fluorescence,LIF）结合神经网络
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变压器在电力系统运行中扮演着至关重要的作用,其工作状态的好坏直接影响电力网络的安全与稳定,所以针对变压器故障类型的诊断研究可以科学合理的评估变压器的工作状态,并及时发现潜伏性隐患。传统方法检测如油中溶解气体分析法和三比值法等,不适宜构建在线式检测系统,并且检测参数较少,精确度低,针对此类问题,本论文提出使用激光诱导荧光技术（Laser Induced Fluorescence,LIF）结合神经网络应用于变压器的故障诊断,并以此对变压器故障类型做出准确评估。本文首先介绍了变压器故障的类型及常用检测手段,其次介绍了 LIF技术的应用基础及工作原理,然后构建了 LIF技术的实验装置并获取实验样本光谱数据。本次实验采用了多元散射矫正（Multiple Scattering Correction,MSC）、标准正态变量变换（Standard Normal Variate Transform,SNV）的预处理方法削弱原始荧光数据样本的基线漂移,提高数据信噪比,使用主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）降低计算量并提取样本的数据特征。建立BP、PSO-BP、IPSO-BP以及SSA-BP分类模型,获取模型针对变压器故障类型的分类结果,通过评估参数筛选出针对变压器故障油分类的最佳模型。各模型的输出结果以及评价参数总结如下:（1）在BP神经网络分类模型中,以变压器油的光谱故障特征数据作为网络的输入,故障油的种类编号作为网络的输出,故选择拓扑结构为3-13-1,模型分类效果最好的是MSC-BP分类模型,其具体的评价指标参数为R2=0.993,平均相对误差MRE=0.0424,均方根误差RMSE=0.0098。（2）在PSO-BP模型中根据个体极值和群体极值的速度和位置更新对权值和阈值进行优化处理。其中分类效果最好的是MSC-PSO-BP模型,评价指标为R2=1,MRE=0.0015,RMSE=3*10-5。（3）为了避免PSO-BP模型陷入局部最优的问题,利用改进的粒子群优化算法对原始模型添加变异因子,增加粒子的搜索范围。MSC-IPSO-BP的分类效果达到最佳,其评价指标R2=1,MRE=5*10-5,RMSE=1*10-9。（4）在SSA-BP模型中将粒子看作麻雀中的加入者和发现者,根据二者的位置更新确定最优值。模型中表现最好的是MSC-SSA-BP,其评价指标R2=1,MRE=7*10-7,RMSE=1*10-11。因此在对变压器故障油的分类模型中,精确度最高的是MSC-SSA-BP,其分类误差无限接近于0。该模型具有良好的收敛性能,能在最大程度上减少数据计算时间,相比于其他分类模型在求解最优点问题上其具有独特的优势,可以实现对变压器故障类型的准确分类。图[41]表[6]参[62]
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