基于神經(jīng)網(wǎng)絡的電力變壓器故障預測模型研究.pdf

1、電力變壓器是電力系統(tǒng)中最為關(guān)鍵的設備之一，電力變壓器出現(xiàn)故障，輕者將會出現(xiàn)局部停電、設備損害事故，重者將會導致電力系統(tǒng)出現(xiàn)大面積停電事故。隨著電力系統(tǒng)容量和結(jié)構(gòu)的進一步加大，電力變壓器在向大容量、高電壓等級發(fā)展的同時，對其安全運行及供電可靠性也提出了新的要求，傳統(tǒng)的變壓器故障檢測在可靠性、準確性、實時性方面已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代智能電網(wǎng)的需求。
　　 改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有強大的多元非線性數(shù)據(jù)處理和函數(shù)逼近功能，能夠利用原始樣本數(shù)據(jù)通過

2、模型內(nèi)部自我學習訓練獲得準確度較高的預測診斷模型。將改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡強大的預測診斷功能引入到變壓器故障處理中，建立起能夠真實反映變壓器故障特性的智能預測診斷模型，能夠?qū)崿F(xiàn)變壓器故障在線檢測的要求，提高變電站的綜合自動化水平。
　　 本文結(jié)合變壓器故障預測診斷在線監(jiān)測的特點，選用改良三比值法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合作為變壓器故障預測的基本數(shù)學方法；選取三層改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為本文研究的主要模型結(jié)構(gòu)；利用MATLAB中的神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱，