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电力变压器的智能故障诊断方法研究

作　者: 李凌
导　师: 倪远平
学　校: 昆明理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 电力变压器故障诊断改进粒子群算法层次分析法模糊优选模型
分类号: TM41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

电力变压器故障诊断技术的发展与整个电力系统的经济效益和安全运行情况有着密切的联系。随着科学技术水平的不断提高,电力变压器已经朝着大容量、超高电压、大电网的趋势发展,所发生的故障也越来越多,越来越复杂,目前变压器故障诊断应用最广的是油中气体分析法。近些年来,国内外研究学者致力于研究多种智能算法在变压器故障诊断中的应用,也取得了不少突破性的成果,在参阅大量文献的基础上,本文的主要研究工作如下：首先,本文在基本粒子群算法的基础上,针对其存在收敛慢、易陷入局部极值等缺点,对惯性权重和加速因子作出了改进,保留了其搜索能力强大、设置参数少、算法简便等优点。经过实验仿真,用改进的粒子群算法代替BP算法来训练神经网络,能够获取网络最小误差,识别变压器的故障类型。仿真结果证明改进粒子群算法应用在变压器故障诊断方面是可行、有效的,与改进的BP算法相比,迭代次数少,网络的收敛性能得到了较大的改善。其次,本文考虑采用基于层次分析法(AHP)的模糊优选模型这一方案。模糊优选模型是模糊综合评价法的改进,具有物理概念清晰、计算简便易行的优点,以往的模糊优选模型中的评价因素权重大多采用均值,本文尝试采用AHP法来求取评价因素的权重,然后代入模糊优选模型来诊断变压器故障类型。经测试证明,这种方法可以应用在变压器故障诊断上。本文采用的这两种智能诊断方法对电力变压器故障诊断具有一定的实际意义和应用价值,目前还没有一种方法能够把所有的故障百分之百的诊断出来,所以智能故障诊断这一研究领域还需要更深入的研究和开发。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-14
  1.1 选题的意义  9
  1.2 国内外的现状及发展情况  9-12
    1.2.1 基于DGA的传统故障诊断方法  9-12
    1.2.2 基于DGA的智能故障诊断方法  12
  1.3 本文研究的主要内容及结构安排  12-14
第二章变压器的故障分析与诊断模型  14-21
  2.1 变压器的基础知识  14-16
    2.1.1 变压器的主要结构  14-15
    2.1.2 变压器的用途及分类  15-16
  2.2 变压器故障类型与油中气体含量的关系  16-17
    2.2.1 热故障  16-17
    2.2.2 电故障  17
  2.3 变压器故障诊断模型分类  17-20
    2.3.1 人工神经网络诊断模型  17-19
    2.3.2 专家系统诊断模型  19-20
    2.3.3 其他诊断模型  20
  2.4 本章小结  20-21
第三章粒子群算法理论及改进  21-35
  3.1 群智能  21-22
  3.2 粒子群算法理论  22-25
    3.2.1 粒子群算法的基本原理  22-23
    3.2.2 粒子群算法寻找最优解过程  23-25
    3.2.3 粒子群算法的优缺点分析  25
  3.3 粒子群算法的研究现状及应用领域  25-28
  3.4 粒子群算法的改进及仿真  28-34
    3.4.1 已有的改进算法简介  28-30
    3.4.2 本文对惯性权重和加速因子的改进  30-31
    3.4.3 实验仿真  31-34
  3.5 本章小结  34-35
第四章改进粒子群算法用于变压器故障诊断的研究  35-45
  4.1 BP神经网络  35-38
    4.1.1 BP算法的原理及计算步骤  35-36
    4.1.2 对BP算法的改进  36-38
  4.2 基于IPSO—BP算法的变压器故障诊断  38-43
    4.2.1 IPSO—BP算法的基本思想和步骤  38-40
    4.2.2 IPSO-BP算法与改进BP算法的性能比较  40-42
    4.2.3 诊断结果分析  42-43
  4.3 影响算法收敛性的因素  43-44
  4.4 本章小结  44-45
第五章基于AHP的模糊优选法在变压器故障诊断中的应用  45-56
  5.1 层次分析法  45-50
    5.1.1 层次分析法的概念  45-46
    5.1.2 构造两两比较判断矩阵及权重求取  46-49
    5.1.3 判断矩阵一致性检验的步骤  49-50
    5.1.4 AHP法的优缺点  50
  5.2 模糊优选模型  50-53
  5.3 电力变压器故障诊断举例说明  53-55
  5.4 本章小结  55-56
第六章结论与展望  56-58
  6.1 结论  56
  6.2 展望  56-58
致谢  58-59
参考文献  59-63
攻读硕士学位期间发表的论文  63

电力变压器的智能故障诊断方法研究

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