基于仿生模式识别变压器状态检修

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1、ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterofEngineeringPowerTransformerCondition—basedMaintenanceBaseonBiomimeticPatternRecognitionCandidate：DuLianxingSupervisor：Prof．ChenShaohuaMay2013SchoolofAutomationGuangdongUniversityofTechnolo

2、gyGuangzhou，Guangdong，P．R．China，510006摘要墨菲法则提出，凡是有可能出现问题的地方一定会出现问题。我们无法完全避免变压器出现故障，唯一能做的，就是减少因变压器故障而造成的损失。本文所进行的研究正是基于这一目的。变压器状态检修通过对变压器的状态进行监控，能够发现变压器潜在故障隐患，及时排除隐患，延长变压器在线运行时间，增加运行效益。对已经发生故障的变压器，正确判断故障类型，能够快速确定故障可能发生的部位，迅速修复，减少停机运行时间。随着我国电力事业的发展，电网容量不断增大，用户对供电可靠性的

3、要求日益提高，及时准确的发现变压器内部故障，合理安排检修，已经成为十分迫切和重要的任务。本文第一章阐述了状态检修的发展现状，对检修策略的演变做了简单介绍。通过对变压器油中溶解气体分析能够检测变压器早期故障，因此本文第二章详细介绍了变压器油中溶解气体的产生机理以及内部故障类型与溶解气体含量的关系，并对电力部门分析变压器故障的三比值法原理和方法进行讨论。传统的三比值法存在部分故障查不到编码等不足，随着人工智能理论技术的发展，在变压器故障诊断的研究中也出现许多基于人工智能算法的诊断方法，为变压器故障诊断提供了新的研究途径。传统的故

4、障诊断方法都是建立在“分类划分"的基础上，根据一定的分类准则来找寻“最优的分类界面”，所以在实现算法时，都是倾向于不同事物的“区别”，即一类样本与有限类已知样本的区分。但实际上，人类对事物的认识与此相反。人在认识事物的过程是一类一类地认识，重视同类事物的联系，在细节之处再进行区分。所以，中科院半导体研究所王守觉院士提出了“仿生模式识别”的概念，从人类认识事物的角度出发来进行模式识别。该算法已经在语音识别和图像处理领域有了较好的应用。本文第三章中详细给出了仿生模式识别的基本数学理论以及实现方法。在第四章中尝试将此方法应用到变压

5、器故障诊断中，经过验证，取得较好效果，特别是在样本数量较少的情况下，比概率神经网络的识别效果要好。在第五章中介绍了当前变压器状态评估的分类，并给出两个供电局的状态检修实例。广东工业大学硕士学位论文本论文受到广东省教育厅电力节能与能源技术重点实验室资助项目基金(ZDSYSZ00701)的资助。关键词：变压器状态检修故障诊断仿生模式识别油中溶解气体分析AbstractAsMurphy’SLaw,aplacewheretheremaybeproblemswithcertainproblems．Wecan’tcompletelyav

6、oidthetransformerfailure，theonlythingtodoistoreducethetransformerfailurecausedbytheloss．Thestudyconductedinthispaperisforthispurpose．Thetransformercondition-basedmaintenancebymonitoringthestateofthetransformer,thepotentialfailureofthetransformercanbefoundhiddeninat

7、imelymannertoeliminatehiddendangers，toextendthelinetransformerrunningtime，increaseoperatingefficiency．Transformerfailurehasoccurred，therighttojudgethetypeoffaultcanquicklydeterminethesiteoffailuremayoccur,rapidrepair，reducedowntimerunningtime．WiththedevelopmentofCh

8、ina’Spowerindustry,gridcapacityisincreasing，increasingsupplyreliabilityrequirements，timelyandaccuratediscoveryofthetransformerinternalfault，reaso