神经模糊技术在电力变压器局部放电定位中的应用

"使用神经模糊技术进行电力变压器局部放电定位" 在电力系统中，电力变压器是至关重要的设备，其安全运行直接影响到整个电网的稳定。局部放电（Partial Discharge, PD）是变压器绝缘失效的主要原因之一，可能导致设备寿命缩短甚至发生严重故障。因此，对电力变压器的局部放电进行检测、测量、分类以及定位至关重要。 局部放电检测是评估变压器质量的重要手段，而定位局部放电源则对于变压器的维护和修复具有决定性意义。传统上，基于传递函数（Transfer Function, TF）的方法在高频范围内被广泛用于电力工程应用，如暂态分析、绝缘配合以及变压器设计。这种方法可以用于变压器绕组的局部放电定位，但当遇到具有节点信息的变压器时，TF方法就显得力不从心。 过去的尝试中，研究人员试图找到一种能够普遍适用于变压器局部放电定位的特征，然而这些尝试在与实际PD位置关联性方面的效果并不理想。为了克服这一挑战，本文提出了使用神经模糊技术来实现局部放电的精确定位。神经模糊系统结合了人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）的非线性学习能力和模糊逻辑系统的推理能力，使其在处理不确定性和复杂性问题时表现出优越性能。 在电力变压器局部放电定位中，神经模糊技术可以更准确地识别和解析来自不同位置的局部放电信号，从而提供更可靠的定位信息。通过训练神经网络模型来学习和理解局部放电模式，并结合模糊逻辑系统对这些模式进行模糊推理，可以更有效地识别出放电源的位置。这种方法不仅可以处理复杂的变压器结构，还能够适应具有不同节点的变压器，提高了局部放电定位的准确性和实用性。 这篇论文探讨了电力变压器局部放电定位的挑战，并提出了一种创新的解决方案——神经模糊技术。这种技术有望提升局部放电检测的精度，为变压器的预防性维护和故障诊断提供强有力的支持，从而保障电力系统的稳定运行。通过深入研究和实践，这种技术可能会成为未来电力变压器健康监测领域的一个重要工具。