相关模糊神经网络的电力变压器故障诊断研究

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1、2010年第5期工业仪表与自动化装置·3·基于模糊神经网络的电力变压器故障诊断研究张璐璐，李平，王婷婷，王灏(辽宁石油化工大学信息与控制工程学院，辽宁抚顺l】3001)摘要：将模糊控制和神经网络理论相结合，通过遗传算法对其参数进行优化，有效地解决了常规模糊理论不能自学习和神经网络算法易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点，并对其应用于电力变压器故障诊断进行了仿真，实例仿真结果表明该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度，故障诊断结果证实了该算法应用于电力变压器故障诊断的有效性。关键词：模糊神经网络；遗传算法；电力变压器；故障诊断中图分类号：TP183文献标志码：A文章

2、编号：1000-0682(2010)05—0003—03ResearchoffaultdiagnosisbasedonfuzzyneutralnetworktopowertransformerZHANGLulu，LIPing，WANGTinOing，WANGHao(SchoolofInformationandControlEngineering，LiaoningShihuaUniversity，LiaoningFta~hun113001，China)Abstract：Inthispaper，thefuzzycontrolandneuralnetworktheor

3、yarecombined，theparametersofthefuzzyneuralnetworkareoptimizedbygeneticalgorithm，effectivelyimprovethedefectsofordinaryfuzzytheory，i．e．，notself—learning，andthedefectsofneuralnetworkalgorithm，i．e．，easytofallintolocalminimumandslowconvergencespeed．Theapplicationofthefuzzyneuralnetworkto

4、powertrans—formerfaultdiagnosisissimulated，thesimulationresultsofpracticalexamplesshowthattheconvergencespeedoftheproposedmethodisfasterandthecalculationaccuracyishigher．Thefaultdiagnosisresultsconfirmthatthealgorithmiseffectivenesstofaultdiagnosisofpowertransformer．Keywords：fuzzyneu

5、ralnetwork；geneticalgorithm；powertransformer；faultdiagnosis目多，输入输出关系较为复杂时，网络的收敛速度就0引言变得缓慢，甚至不收敛。为了解决上述矛盾，该文将变压器在电力系统中承担着电能分配与传输、模糊理论和人工神经网络相结合，并引入遗传算法电压变换的重任，其运行状态直接关系到整个电力对其进行参数优化的混合算法应用于电力变压器故系统的安全与稳定。为了保证电力变压器的正常稳障诊断。它有效地解决了BP算法易于陷入局部极定运行，必须最大限度地防止和减少变压器故障，因小、收敛速度慢等缺点。实例仿真结果表明这种算此

6、，及时而准确地检测和诊断出变压器的故障是极法具有较快的收敛速度和较高的计算精度，满足了其重要的。油中溶解气体分析法是早期发现和电力变压器故障诊断的要求。预防变压器故障最有效的方法之一，但其存在的诸如“缺编码”(即一部分DGA结果落在所提出的编1模糊神经网络码之外)，未能包括和反映变压器内部故障的所有模糊神经网络(FNN)是一种集模糊逻辑推理形态，编码边界过于绝对等问题，都影响了变压器故的强大结构性知识表达能力与神经网络的强大自学障诊断的准确率。人工神经网络应用于电力变压器习能力于一体的技术，它是模糊逻辑推理与神经网故障诊断，已有成功的先例J，但是当学习样本数络有

7、机结合的产物。一般来讲，模糊神经网络主要是指利用神经网络结构来实现模糊逻辑推理，从而收稿日期：201O-Ol一12修返日期：2010—03—05作者简介：张璐璐(1984)，女，辽宁抚顺人，硕l{研究生，主要研使传统神经网络没有明确物理含义的权值被赋予了究方向为1业过程的先进控制与优化。模糊逻辑中推理参数的物理含义。··工业仪表与自动化装置2010年第5期1．1模糊神经网络的结构采用误差来调节梯度下降法中变步长的方法来模糊神经网络的结构如图1所示。调节最后一层的权值。权值调节公式为：3F△(+1)=aAto(t)一OCt)r[A—aAE(t)]77()△E(t)

8、<0叼(t+1)={[~