基于BP神經網絡的變壓器繞組故障診斷分析.pdf

1、電能是生產和生活中不可缺少的能源，是社會進步和經濟發(fā)展的推動力量。長距離傳輸必須采用變壓器變壓的方式，所以為了確保電網可靠安全，必須使變壓器運行在安全狀態(tài)。以往的研究證實，變壓器故障的主要位置是變壓器繞組。如果不能及時檢測到變壓器繞組故障，就可能會發(fā)生短路燒毀繞組，從而產生大范圍的停電事故，給國民經濟的發(fā)展和人民的生活帶來損失和不便。因此對變壓器繞組故障診斷方法的研究具有重要的意義。
　　目前國內外針對變壓器繞組故障主要有三種檢測

2、方法分別是頻率響應法、低壓脈沖法與短路阻抗法。低壓脈沖分析法在現(xiàn)場非常容易受到外界的電磁干擾，短路阻抗法是基于小電流、低電壓的檢測方法，微弱變形不容易被檢測到，并且檢測時間較長、不容易推廣。與上述兩者相比，頻響法檢測重復性好，有比較強的抗干擾能力，檢測設備輕巧、簡單，并且它的頻響曲線能夠比較詳細的描述出繞組的特征，能夠反映出繞組中比較小的變化。
　　本文主要以“基于BP神經網絡的變壓器繞組故障診斷分析”為研究內容。介紹了研究變壓器

3、繞組變形的背景與意義，并對繞組變形的各種檢測方法做了對比，得出頻響法的優(yōu)勢。研究了常見的電力系統(tǒng)故障對變壓器繞組變形的影響及在這些情況下繞組的受力分析，并對各種變壓器繞組變形所導致的頻響曲線的變化作了分析，根據變壓器的頻率響應等效電路，用PSPICE軟件建立頻率響應仿真電路，并分析了幾種典型故障中等效模型參數的變化，提出了一種基于神經網絡的變壓器繞組故障診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括特征向量的提取以及神經網絡的訓練，首先介紹了特征向量的提取，

4、主要是根據頻率響應曲線的諧振點位移及幅值的變化來尋找特征值，并采用小波變換來提取特征向量，構造訓練樣本;然后介紹了BP神經網絡的基本原理和結構，并針對變壓器繞組變形診斷系統(tǒng)的特點構建了BP神經網絡，采用提取的頻響曲線的特征向量進行訓練和驗證;最后介紹了上位機軟件的開發(fā)環(huán)境，給出了變壓器繞組變形診斷系統(tǒng)的軟件架構，并對人機接口界面、數據庫管理模塊作了介紹。通過仿真實驗驗證了基于BP神經網絡的變壓器繞組故障診斷系統(tǒng)能夠比較好地對變壓器繞組變