许爱东，黄文琦，陈华军，李 鹏，龙庆麟

(1.南方电网科学研究院有限公司，广东 广州 510620；2.广州科腾信息技术有限公司，广东 广州 510656)

基于模糊神经和局部统计的变压器故障研究

许爱东1，黄文琦1，陈华军1，李 鹏1，龙庆麟2

(1.南方电网科学研究院有限公司，广东 广州 510620；2.广州科腾信息技术有限公司，广东 广州 510656)

为了实现电网运行状态的在线监测和故障诊断隔离，提出了基于模糊神经模型和局部统计方法的故障诊断隔离机制。首先在分析电力变压器故障的基础上，利用模糊神经网络建立无故障状态时电力变压器的温度模型，得到模糊神经模型和实际电力变压器输出的温度偏差，然后结合优化的全局检验和最小最大检验的局部统计方法计算对应故障诊断和隔离指标。当其超过设定的故障阈值时，该评估系统可早期发现故障和启动警报，并根据具体参数变化将故障定位在变压器具体元件。仿真试验表明，提出的故障诊断和隔离方法在实际系统中表现出优越的性能，能够提前发现故障原因，维护电网高效运营，具有重要的理论意义和应用价值。

电力变压器；模糊；神经网络；局部统计；故障诊断和隔离

0 引言

随着电力系统自动化的快速发展以及特高压电网的大规模建设，需要转变现有的调度运行模式，尤其是提高电网状态监测和故障诊断隔离(Fault Detection and Isolation，FDI)的智能化水平。因此，推动电网运行逐步向自动化、集中化、智能化方向发展成为了必然趋势[1]。电力变压器作为电网传输、调度和配电系统中最昂贵和重要的设备之一，对其状态的监测对电网运行的持续性和可靠性具有重要意义[2]。……