基于改進遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的變壓器故障診斷.pdf

1、隨著近幾年來我國經(jīng)濟的迅速發(fā)展，我國電力系統(tǒng)已經(jīng)朝著更大容量、超高壓、高自動化水平轉變。同時，對電力系統(tǒng)安全性的要求也隨之逐漸變高。電力變壓器在電力系統(tǒng)中的地位極為重要，是電網(wǎng)中核心設備之一，而且變壓器造價較高，所以變壓器安全穩(wěn)定運行就直接關系到了電力系統(tǒng)的安全性。但據(jù)統(tǒng)計資料表明，變壓器是出現(xiàn)事故較為頻繁的電力設備之一，又因為其重要性，所以出現(xiàn)的故障往往會造成嚴重后果。面臨這一狀況，電力變壓器的故障診斷技術逐漸被研究人員所重視。傳統(tǒng)的

2、變壓器故障診斷方法一般基于變壓器油中溶解氣體的組分，依據(jù)其含量的不同，歸類為不同的故障類型。本文重點介紹了我國現(xiàn)行國標推薦的改良三比值法。
　　 傳統(tǒng)故障診斷方法存在著一些弊端，例如分類模糊，難以區(qū)別多故障的情況等。所以本文引入BP網(wǎng)絡，根據(jù)改良三比值法設計BP網(wǎng)絡，通過對樣本學習訓練出故障診斷模型。但BP網(wǎng)絡是基于梯度的方法確定權值，而梯度下降法本身就很容易受到局部極小點的影響。所以通過引入遺傳算法，彌補BP網(wǎng)絡的這點不足。同