神经网络与灰色理论结合的变压器故障预测方法

"基于神经网络和灰色理论组合的变压器故障预测" 本文主要探讨了一种将神经网络和灰色理论相结合的方法，用于变压器故障的预测。这种方法是基于变压器油中溶解气体分析（DGA）的数据，通过对不同工况下变压器油的气体成分进行分析，来预测可能的故障情况。 首先，故障预测的基础是溶解气体分析（DGA）。当变压器内部发生异常时，会产生特定的气体，这些气体溶解在油中。通过对这些气体的种类和含量进行检测，可以推断出变压器的健康状态和潜在的故障类型。常见的特征气体包括氢气、甲烷、乙烷、乙烯、一氧化碳和二氧化碳等。 接下来，文章提到了神经网络的应用。利用Matlab软件，研究者构建了神经网络模型，该模型被训练以识别和预测不同的故障编码。神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型，能够通过学习大量数据来找出特征气体含量与故障类型之间的复杂关系。在训练过程中，各特征气体的百分含量作为输入，对应的故障编码作为输出。通过这种方式，神经网络能够学习并建立一个从气体含量到故障状态的映射。 实验结果显示，神经网络在预测故障方面的精度达到了80%，这表明神经网络模型在处理这种非线性问题时具有较高的效能。然而，为了进一步提高预测准确性，研究者还引入了灰色理论。灰色理论是一种处理不完全信息或小样本数据的预测方法，它可以从有限的数据中发现规律并进行预测。在本研究中，灰色理论用于预测特征气体的未来含量，结果与实际值相比，预测精度也相当高。 最后，将灰色理论预测的气体含量转换为百分比形式，作为输入提供给已经训练好的神经网络系统。通过这种方式，系统能够综合考虑气体含量的变化趋势和历史数据，从而更准确地预测出变压器的运行状态。实践证明，这种方法预测的故障与实际发生的故障完全一致，显示出神经网络和灰色理论结合使用的强大预测能力。 这篇论文展示了神经网络和灰色理论在变压器故障预测中的有效应用，为电力系统的维护和故障预防提供了新的思路和技术支持。结合这两种方法，不仅可以提高预测的准确度，还能更好地理解复杂的故障模式，对于保障电力设备的安全运行具有重要意义。