基于油气试验车和神经网络的变压器故障诊断方法

作者：王坚; 蒋绍华; 陈雄; 程素霞; 姜杏辉^*

来源：科技创新导报, 2018, 15(20): 63-70.

DOI：10.16660/j.cnki.1674-098X.2018.20.063

• 变压器
• 油气试验车
• BP神经网络
• GA算法
• 故障诊断

为提高现场检修的效率,将多种常用的变压器油气试验仪器集成到一辆汽车上,构建移动试验平台。基于油气试验车上配置的仪器所测得的变压器油气参数和电气参数,提出了BP神经网络变压器故障诊断模型,并采用GA算法对BP神经网络模型进行了优化。利用训练样本数据集对所提出的模型进行了训练,结果表明系统的收敛性好、误差满足实际检测要求。利用测试样本数据集对所提出的模型进行了测试验证,诊断的准确率达到98%,表明GA优化BP神经网络模型可以发挥油气试验车的特长,能够满足变压器油气试验车的要求。现场应用结果表明,采用本文所提出的故障诊断方法,可以快速、准确地定位故障点。

• 单位
  电子工程学院; 苏州华电电气股份有限公司; 华中科技大学