【摘 要】
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变压器在服役期间其各个部分都会发生老化,影响其使用寿命.通过刻画其健康程度有助于电力部门预测变压器在运行期间的故障率以及剩余寿命,对确保变压器的安全运行极为重要.文中利用变压器故障浴盆曲线的思想,对收集到的变压器故障率进行Weibull拟合,得到故障率曲线;考虑变压器运行环境与负荷因素,利用糠醛含量构建健康指数剩余寿命预测模型.通过混沌序列优化BP神经网络权重参数进行数据挖掘,构建起多参数关联的变压器寿命预测模型,并引入交叉验证机制提高网络泛化能力.通过实例训练与测试对比,说明提出的方法有较高的预测精度,
【机 构】
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武汉大学电气与自动化学院,武汉430072
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变压器在服役期间其各个部分都会发生老化,影响其使用寿命.通过刻画其健康程度有助于电力部门预测变压器在运行期间的故障率以及剩余寿命,对确保变压器的安全运行极为重要.文中利用变压器故障浴盆曲线的思想,对收集到的变压器故障率进行Weibull拟合,得到故障率曲线;考虑变压器运行环境与负荷因素,利用糠醛含量构建健康指数剩余寿命预测模型.通过混沌序列优化BP神经网络权重参数进行数据挖掘,构建起多参数关联的变压器寿命预测模型,并引入交叉验证机制提高网络泛化能力.通过实例训练与测试对比,说明提出的方法有较高的预测精度,能准确运用于变压器的寿命预测.
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