电力变压器故障诊断：基于可调谐激光吸收光谱与神经网络

"基于可调谐激光吸收光谱测量的变压器故障诊断系统研究" 在电力行业中，电力变压器是保障电力系统稳定运行的关键设备。随着电力系统电压等级的不断提升，变压器的安全状态直接影响到整个系统的稳定性和安全性。因此，对电力变压器进行有效的故障诊断变得至关重要。本文针对这一问题，提出了一种基于可调谐激光吸收光谱（Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy，简称TDLAS）技术的故障诊断系统。 TDLAS是一种高精度的气体检测方法，能够实时、非侵入式地测量变压器油中溶解气体的浓度。变压器内部的异常状况通常会伴随着特定气体的产生，如氢气、一氧化碳、二氧化碳等。通过监测这些气体的浓度，可以及时发现变压器内部的潜在故障，如局部过热、电弧放电等。 文章的第一部分详细介绍了如何利用TDLAS技术采集和分析变压器油中的溶解气体。该技术利用激光对特定气体分子的吸收特性，通过调整激光的波长，可以精确地测定气体的浓度，从而提供准确的故障预警信息。 第二部分则探讨了神经网络在故障诊断中的应用。神经网络作为一种强大的模式识别工具，可以学习和识别复杂的故障模式。作者们构建了一个神经网络模型，输入为TDLAS测得的气体浓度数据，输出为故障类别判断。实验结果显示，该模型能有效识别变压器的故障状态，初始准确率为76.1%。 为了进一步提高故障诊断的准确性，作者们引入了模糊C-聚类（Fuzzy C-Means，简称FCM）算法来优化神经网络。FCM是一种模糊集理论下的聚类方法，它允许数据点同时属于多个类别，提高了模型对边界和模糊情况的处理能力。经过FCM优化后的神经网络，故障判别准确性提升到了85.71%，显著增强了故障诊断的可靠性。 关键词：电力变压器；神经网络；模糊C-聚类算法；可调谐激光吸收光谱法；故障诊断。 总结来说，这项研究通过结合TDLAS技术和神经网络，以及FCM算法的优化，为电力变压器的故障诊断提供了高效、准确的方法。这种方法不仅有助于提前发现并预防变压器故障，还能确保电力系统的稳定运行，具有很高的实际应用价值。