基于油中溶解气体分析的电力变压器故障诊断研究

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1、iiii…………………….……………….…………………山东农业大学毕业论文基于油中溶解气体分析的电力变压器故障诊断研究院部机械与电子工程学院专业班级电气班届次学生姓名学号指导教师年月日装订线……………….…….………….………….………ii目录摘要IAbstractII1前言11.1电力变压器故障诊断的重要意义11.2电力变压器故障诊断背景21.3变压器故障诊断技术的发展21.3.1专家系统21.3.2人工神经网络31.3.3变压器DGA技术32变压器的故障类型及诊断方法42.1电力变压器的类型与结构4

2、2.2电力变压器的绝缘结构52.3变压器故障的原因与种类62.3.1变压器故障的原因62.3.2变压器故障的种类62.4电力变压器油中溶解气体分析72.4.1电力变压器内气体析出的原因72.4.2变压器内部故障类型与油中溶解气体含量的关系82.4.3三比值法82.5意义103人工神经网络113.1人工神经网络概述113.1.1人工神经网络理论113.1.2人工神经网络的特点113.1.3人工神经网络基础113.2神经网络的分类123.3BP人工神经网络的学习过程133.3.1BP人工神经网络的拓扑结构1

3、33.3.2BP网络的训练过程概述144变压器故障诊断中的BP网络设计174.1引言174.2基于BP网络的诊断方法的设计174.2.1输入层设计174.2.2输出层设计174.3样本的收集184.4隐含层层数和节点数的确定204.5BP网络结构中参数的确定214.6结果分析215今后待研究的问题21参考文献22致谢23iiiContentsChineseAbstractIEnglishAbstractII1Introduction11.1Theimportanceofpowertransformerf

4、aultdiagnosis11.2Faultdiagnosisofpowertransformersbackground21.3Developmentofthefaultdiagnosistechnologyoftransformer21.3.1ExpertSystem21.3.2Anartificialneuralnetwork31.3.3DissolvedGasAnalysis32Transformerfaulttypeanditsdiagnosismethod42.1Typesandstructu

5、resofpowertransformer42.2Powertransformerinsulationsystems52.3Faultcausesandtypes62.3.1Causetransformerfailure62.3.2Transformerfaulttype62.4Analysisofdissolvedgasesintransformeroil72.4.1Powertransformersinthegassingbecause72.4.2Transformerfaultswithdisso

6、lvedgascontentoftherelationship82.4.33-ratiomethod82.5significance103Artificialneuralnetwork113.1Overviewofartificialneuralnetwork113.1.1Theoryofartificialneuralnetwork113.1.2Characteristicsoftheartificialneuralnetwork113.1.3Thebasisofartificialneuralnet

7、work113.2Classificationofneuralnetworks123.3BPartificialneuralnetworksforlearning133.3.1ThetopologyofBPartificialneuralnetwork133.3.2BPnetworktrainingcourseoverview144DesignofBPnetworkintransformerfaultdiagnosis174.1Introduction174.2Designofdiagnosismeth

8、odbasedonBPnetwork174.2.1 The input layer design174.2.2 Output layer design174.3 Sample collection184.4 Determination of layers andthe number of nodes inthehidden layer204.5 The structure parameters ofBP networks to determ