【摘 要】
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本文针对超高压、大容量电力变压器的早期潜伏性故障实时预警,提出了一种基于数学形态学融合多神经网络的故障诊断新方法,能够及时而准确地检测变压器早期潜伏性故障,对提高
【机 构】
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甘肃省电力科学研究院,兰州 730050
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本文针对超高压、大容量电力变压器的早期潜伏性故障实时预警,提出了一种基于数学形态学融合多神经网络的故障诊断新方法,能够及时而准确地检测变压器早期潜伏性故障,对提高变压器运行的可靠性具有重要的实用价值。该方法首先利用数学形态学计算简单、实时性强的特点,对采集的数据通过数学形态学的TOP-HAT变换进行预处理；然后，运用5种不同结构的神经网络对变压器进行故障诊断；最后，将各种网络的诊断结果通过数学形态学运算进行平滑处理,得到诊断结果。与单个神经网络诊断方法相比,该方法可在故障特征比较类似的情况下,正确诊断故障类型,测试结果也表明了上述特点。
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