基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断

2012-06-15孙洁邢九霞

华北理工大学学报(自然科学版) 2012年4期

孙洁，邢九霞

(河北联合大学电气工程学院，河北唐山 063009)

0 引言

变压器是一种静止的电器设备，是电力系统中最重要的设备之一，在国民经济其它部门也获得了广泛的应用。变压器运行状况直接决定电力系统运行的安全，稳定和供电可靠性。通过对电力变压器运行过程中的故障诊断，及时有效的判断其状态，将使变压器长期、安全可靠的运行成为可能。因此加强对电力变压器内部故障诊断方法的研究，提出更有效地检测和诊断变压器潜伏性故障或缺陷的方法具有十分重要的现实意义。

变压器智能化诊断方法主要有:(1)基于人工神经网络的变压器故障诊断，但是由于神经网络自身结构的特点，其收敛速度比较慢，收敛精度不理想，甚至不收敛且易陷入局部极小。(2)以DGA为特征量的模糊综合诊断模型及方法，由于模糊数学研究是“内涵明确，外延不明确”的对象，因此存在隶属函数难以确定的缺点(3)以DGA为特征量的故障诊断专家系统，它也存在不少缺陷，如知识获取的瓶颈问题、推理单调性以及自学习困难等许多技术问题。

鉴于以上方法的种种弊端，本文引入思维进化算法优化神经网络的连接权值，深入分析改进的椭球基函数神经网络信息融合的变压器故障诊断方法，比较验证本方法的有效性、可行性和优越性。