利用反向传播神经网络研究变压器油多关联参数

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1、第22卷第12期广东电力V01．22No．122009年12月GUANGD0NGELECTRlCpOWERDee．2009文章编号：1007．29()X()09)I2-()024—06利用反向传播神经网络研究变压器油多关联参数李智，曹顺安!(1．广东电网公司电力科学研究院，广东广州510600；2武汉大学，湖北武汉430072)摘要：介绍用反向传播(backpropagation．BP)神经网络对变压器油的重要参数击穿电压建立预测模型，实现对变压器油性能监测的方法，阐述了网络层数、神经元个数、训练函数的设计过程

2、，样本训练的实验结果证明该网络模型具有较好的预测能力；同时．基于BP神经网络的建模方法建立包括变压器油击穿电压、闪点、酸值、g'2烃、水分等参数之间关联的BP网络预测模型，将!种模型进行比较发现，网络预测模型的预测结果与实际结果的相对误差较小．从而证明该预测模型具有一定的实际意义。关键词：变压器油；预测模型；击穿电压：反向传播神经网络中图分类号：TP183文献标志码：AUsingBPNeuralNetworkinStudyingMulti—correlationParametersofTransformer0i

3、lLIZhi。CAOShun—an(1．ElectricPowerResearchlnst．ofGuangdongPowerGridCorp．，Guangzhou，Guangdong510600，China；2．WuhanUniv．，Wuhan，Hubei430072．China)Abstract：ThispaperdcscribesthemethodofusingBP(backpropagation)neuralnetworktOdeveloppredictionmodelforbreakdownvoltag

4、e，animportantparameteroftransformcroi1，SOastorcalizcthemonitoringOftransformeroilperformance．Thedesignprocessofthenumberofnetworklayers，thenumberofneuronsandthetrainingfunctioniSexpounded．Thetestresultsofsampletrainingprovethatthenetworkmodelisofbcttcrpredic

5、tingability．Meanwhile，BPnetworkpredictionmodelreflectingthecorrelationamongtransformeroilparameterssuchasbreakdownvoltage，flashpoint，acidnumber，totalhydrocarbonandwatercontentiSbuiltbasedonthemodelingmethodofBPneuralnetwork．Uponcomparison，itiSfoundthatthenet

6、workpredictionmodelhassmallerrelativeerror；thereforeitiSofpracticalmeaning．Keywords：transformeroil；predictionmodel；breakdownvoltage：BP(backpropagation)neuralnetwork在变压器的日常运行巾，变压器油的各项指标展起来的一种新型信号处理手段，它是用大量简单有助于监测变压器的运行情况。变压器油的性能分的处理单元广泛连接的复杂网络，用以模拟人类大为物理性能、化学

7、性能、电气性能几个方面，每个脑神经网络结构和行为，其实质是用来模拟人脑的方面又有许多不同的参数。在实际的运行维护T作信息处理功能。在实际应用中，8()％～9O％的中，监测比较多的指标主要有闪点、酸值、水溶性ANN模型采用反向传播(backpropagation，BP)酸、击穿电压、水分以及溶解气体色谱分析算法或其变化形式的网络模型(BP网络)FIJ。由于(dissolvedgasanalysis。DGA)等，这些参数不仅变压器油各参数之问的联系十分复杂，而神经网络从一定程度上反映了变压器的运行情况，而且各参又具

8、有强大的非线性映射能力，是一种处理非线性数之间还存存着一定关系，通过研究这些参数之间问题和多元组分的有效方法，故用神经网络来进行的关系可以预测变压器油的老化。人工神经网络参数预测是十分合理的。本文采用神经网络的方法(artificialneuralnetwork．ANN)是近年来迅速发建立起变压器油参数的预测模型，给电力监督体系提供有利的数据支持，以保障变压器的安全、经济收稿日期：20