基于改进模糊神经网络的变压器故障诊断的研究

作者：祁萌; 王艳; 何若雪

来源：成都工业学院学报, 2019, 22(02): 43-45.

DOI：10.13542/j.cnki.51-1747/tn.2019.02.010

• 电力变压器
• 粒子群算法
• 模糊神经网络
• 故障诊断
• Matlab仿真

电网在全国联网运行的现有格局下,对变压器故障的监测、诊断和预报提出了更高的技术要求。针对电力行业中有效监测变压器运行状况、及时准确进行故障诊断的实际需求,提出了一种基于模糊神经网络的变压器故障诊断算法。该算法通过利用PSO算法获得模糊神经网络参数,并结合变压器油中溶解气体分析法对变压器进行故障诊断。相对于网络参数随机生成的传统模式模糊神经网络算法,本文所提出的方法,具有故障诊断准确率高、网络训练时间短等优势。Matlab实验仿真表明,本文所提出的方法在变压器故障诊断方面切实可行,且相对于传统方法具有明显优势。

• 单位
  成都工业学院; 电子工程学院