【摘 要】
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电力变压器是电力系统中最重要的设备之一。电力变压器故障诊断对电力系统的安全经济运行有着十分重要的意义。油中溶解气体分析法是早期发现和预防变压器故障的最有效方法之
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电力变压器是电力系统中最重要的设备之一。电力变压器故障诊断对电力系统的安全经济运行有着十分重要的意义。油中溶解气体分析法是早期发现和预防变压器故障的最有效方法之一。由于神经网络对外界的输入样本具有很强的识别分类能力和联想记忆等信息处理特点，使得人工神经网络应用于变压器故障诊断得以实现。因此，研究以变压器油中溶解气体为特征量的神经网络故障诊断方法，为变压器故障诊断提供了新的途径。 本文首先对变压器故障诊断的方法进行了系统的研究，分析比较了几种传统的变压器故障诊断方法的优缺点。然后运用BP神经网络的方法，对变压器状态检测的数据进行分析和处理，从而掌握被监测对象的运行状态或故障原因。建立了结构为5-10-5型的变压器故障诊断BP神经网络模型。经过测试，选取了LM算法训练函数，保证了收敛效果。通过对大量数据的训练和测试，故障诊断正确率达到91.1％，达到预期要求。从现场测得的多组运行数据表明，故障诊断正确率达到93.3%。证明本文提出的方法应用于电力变压器故障诊断，具有较高的神经网络收敛速度和诊断准确度，符合电力变压器故障诊断系统的实际情况，并且对于神经网络的应用问题研究具有重要的参考价值，对于生产实践具有一定的指导意义。
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