基于改进BP神经网络的电力变压器故障预测模型研究

本篇论文主要探讨了人工智能在电力变压器故障预测中的应用，特别是基于改进型BP神经网络的研究。作者崔梅英，硕士研究生，专业为通信与信息系统，在导师马丕明的指导下，针对电力系统中关键设备——变压器的安全运行问题进行了深入研究。 电力变压器的故障不仅可能导致局部停电和设备损坏，严重时甚至可能引发大规模停电，因此，提升其故障预测的可靠性、准确性和实时性对于现代智能电网至关重要。传统的故障检测方法已无法满足这种需求，而改进的BP神经网络因其强大的非线性数据处理能力和函数逼近功能被选中。该模型通过自我学习训练，可以从原始样本数据中构建出高精度的故障预测模型，实现变压器的在线检测，从而提高变电站的综合自动化水平。 论文的核心部分采用了改良三比值法与人工神经网络相结合的方法，选择三层改进BP神经网络作为主要模型结构。借助MATLAB神经网络工具箱，作者构建了一个实际应用于变压器故障预测的诊断模型。通过使用100组变压器故障原始数据进行模型训练，验证了改进BP神经网络在故障诊断方面的优越性。 在模型验证阶段，25组在线监测数据被用来进行仿真试验，模型预算误差收敛曲线的分析显示，与传统方法相比，基于改进BP神经网络的故障预测模型具有更高的故障诊断率，这证明了该方法在变压器故障预测诊断处理中的有效性和合理性。 关键词包括神经网络、电力变压器、故障预测以及MATLAB，这些都体现了论文研究的焦点和核心技术。这篇论文提供了将人工智能技术应用到电力变压器故障预测中的新思路，对于提高电力系统的稳定性和效率具有重要的实践价值。