要航，赵伟钦

(广西大学电气工程学院,广西 南宁 530004)

智能算法优化神经网络在变压器故障诊断中的应用

要航，赵伟钦

(广西大学电气工程学院,广西 南宁 530004)

传统的电力变压器故障诊断方法存在着识别精度低的局限性，不能有效地进行数据分析，导致无法正确诊断故障类型甚至误诊。为此，神经网络和人工群智能算法的提出，及其在电力变压器故障诊断中的应用，大大提高了故障诊断的时效性和准确性。该类方法以传统的变压器溶解气体分析(DGA)作为数据采集基础，利用神经网络良好的非线性逼近能力，同时采用群智能算法的自组织、分布式和并行性等良好性能优化神经网络参数(权值和阀值)，使得神经网络的快速收敛及精确程度大幅提高，进而用优化过的神经网络对变压器溶解气体数据分析并故障分类。最后通过实例验证表明：该类方法能够有效地对故障气体样本进行离散和约简化分析，与传统方法相比，提高了故障诊断的效率和正确率。

变压器；智能算法；神经网络；故障诊断

1 引言

电力系统作为国家重中之重的基础性建设，正在朝着大电网、超高压、自动化的方向加速发展。电力变压器作为电力系统输、变、配电环节中最重要的设备之一，其运行状态的安全与否直接关系到整个电力系统的安全稳定和经济效益。因此，研究电力变压器安全可靠运行的故障检测方法显得尤为重要，同时对于确保电力网络稳定、快速、高效能地运作，具有长远的意义。……