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关于电力变压器是电力系统的主要设备,变压器故障是危及电网安全的主要因素。在传统的故障诊断方法中,存在着易陷入局部最小和对初值依赖性较高的缺陷。根据油中溶解气体的故障诊断技术,为了准确及时检测电力变压器故障,提出对油中溶解的气体(H2,CH4,C2H2,C2H4,C2H6等)采用小波神经网络模型进行分析,对电力变压器进行故障诊断,同时引入了模拟退火算法对模型进行了结构和参数的优化,加快了训练收敛速度,避免了陷入局部极小值。进行仿真,结果表明了改进方法的有效性。