基于ANN的变压器故障诊断技术研究

"该研究主要探讨了使用人工神经网络(ANN)技术来提高变压器故障诊断的准确性。针对传统溶解气体分析法在变压器故障诊断中准确率不高的问题，研究采用了改进的BP神经网络训练算法，结合动量因子技术，以建立更强大的诊断模型。通过这种方法，建立的BP神经网络模型能够提升学习、泛化和适应能力，从而实现对变压器故障的精确诊断。这一研究具有实际应用和推广的价值，对于变压器维护和电力系统的稳定性具有重要意义。" 在电力系统中，变压器是关键设备之一，其稳定运行对于整个电网的可靠性至关重要。传统的故障诊断方法，如溶解气体分析法，虽然能提供一定的故障信息，但其准确度有限。人工神经网络(ANN)作为一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，在处理复杂非线性问题时表现出优越性能，因此被引入到变压器故障诊断领域。 本研究中，作者提出了一种基于动量因子技术的改进BP神经网络训练算法。BP神经网络是最常见的前馈神经网络类型，通过反向传播调整权重以优化网络性能。然而，标准的BP算法可能会遇到训练速度慢、容易陷入局部最优的问题。动量因子技术引入了动量项，可以加速权重更新过程，减少训练时间，并有助于避免局部最优，提高网络的收敛性和稳定性。 研究结果表明，这种改进的BP神经网络模型能够有效地处理和学习变压器故障数据，增强网络对新样本的泛化能力，即对未见过的故障类型也能做出准确判断。同时，由于网络具有较好的适应能力，能适应不同工况和故障模式的变化，因此在实际应用中具有较高的实用价值。 此外，该研究还强调了神经网络在变压器故障诊断中的应用潜力，不仅可以提高诊断的准确率，还能为预防性维护提供更可靠的依据，降低因故障导致的停机风险和维修成本。这一技术的进一步发展和优化，有望推动电力行业在故障预测和智能维护方面取得更大进步。 关键词：变压器；神经网络；故障诊断 中图分类号：TM407 文献标识码：B 文章编号：1007-1261（2006）02-0143-04 这项研究发表于《宝鸡文理学院学报（自然科学版）》2006年第26卷第2期，第143-146页，由吴宏岐、刘霞、贾宏宾和刘风玲共同完成，他们分别来自宝鸡文理学院电子电气工程系和宝鸡供电局。