应用神经网络识别单相牵引变压器励磁涌流

"应用人工神经网络判别单相牵引变压器励磁涌流 (2007年) - 青海师范大学学报(自然科学版), 作者: 索娜李学武" 这篇2007年的学术论文主要探讨了如何使用人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）来有效地区分单相牵引变压器的励磁涌流和短路电流。牵引变压器在铁路供电系统中扮演关键角色，其保护机制的准确性直接影响铁路运营安全。励磁涌流，即变压器在空载合闸时产生的瞬时大电流，是导致差动保护误动作的主要原因。 传统的差动保护策略通过涌流识别来防止误动作，但这并不总是有效，因为励磁涌流和故障电流的特性差异复杂，传统判据难以全面区分。人工神经网络作为一种人工智能技术，能模拟人脑神经网络，通过大量节点和权重连接形成网络结构，对输入数据进行模式识别。 论文中提到，采用三层BP神经网络模型，样本数据的获取至关重要。网络性能不仅依赖于拓扑结构，还取决于选取的训练样本。为了获取样本，论文作者进行了大量的试验和MATLAB软件仿真，这些仿真计算结果证明了神经网络在识别励磁涌流方面的高准确性，没有出现误判情况。 神经网络的优点在于它能够处理复杂的输入，对输入数据的精度要求相对较低，且具备强大的容错能力。通过训练大量样本，神经网络可以学习并区分励磁涌流和内部故障电流的特征，从而应用于牵引变压器的故障诊断，以满足可靠性和速动性的技术要求。 这篇论文为解决牵引变压器励磁涌流识别问题提供了新的解决方案，即利用人工神经网络技术，这为提升牵引变压器保护系统的性能和效率提供了理论支持。