基于BP神经网络和故障树分析方法的变压器故障综合诊断模型

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1、第39卷第6期四川电力技术Vo1．39，No．62016年12月SichuanElectricPowerTechnologyDec．，2016基于BP神经网络和故障树分析方法的变压器故障综合诊断模型王超，汪万平(1．国网四川省电力公司，四川成都610041；2．国网四川省电力公司电力科学研究院，四川成都610072)摘要：电力变压器是电力系统中最重要的输变电设备之一，其故障征兆和故障原因之间的关系错综复杂，单项诊断方法信息特征独特、考虑角度单一，通常难以满足其故障诊断要求。提出了一种基于BP神经网络和故障树分析方法的变压器故障综合诊断新模型。首先收

2、集整理变压器故障信息量作为训练和识别样本，建立了基于BP神经网络的变压器故障诊断模型，再利用故障树分析方法，对变压器故障等级、严重程度等进行划分。通过大量的现场数据验证表明，与单一诊断方法相比，该模型能提高故障诊断正确率。研究成果为变压器故障评估诊断提供了一种新思路。关键词：变压器；故障树；BP神经网络；故障诊断；综合诊断模型Abstract：Powertransformerisoneofthemostimportantpowertransmissionequipmentsinp(~wersystem，therelationshipbe—tween

3、thefaultsymptomsandthefaultcausesisintricate，andtheinformationcharacteristicsofsinglediagnosismethodisU—niquewhenconsideringfromthesinglepointofview，whichusuallyisdificulttomeettheneedsoffaultdiagnosis．AnewmodeloftransformerfaultdiagnosisbasedonBPneuralnetworkandfaulttreeanaly

4、sisisproposed．Firstly，acollectionoftransformerfaultinformationisusedastrainingsamplestoestablishthemodeloftransformerfaultdiagnosisbasedonBPneu—ralnetwork，andthenthefaulttreeanalysismethodisadoptedtodividetheseverityandfaultleveloftransformer．Throughalargenumberoffielddata，the

5、proposedmodelhasimprovedthediagnosisaccuracycomparedwiththesinglediagnosismeth—od．Theresearchresultsprovideanewideafortransformerfaultdiagnosis．Keywords：transformer；faulttree；BPneutralnetwork；faultdiagnosis；integrateddiagnosismodel中图分类号：TM41文献标志码：A文章编号：1003—6954(2016)06—0032—0

6、4电力变压器是电网的核心设备，其运行可靠性相关文献也较少。直接关系到电力系统的安全与稳定，全面实时地对这里提出一种基于BP神经网络和故障树分析变压器运行状态做出快速有效的评估，将对电网的方法的变压器故障综合诊断模型，该模型首先收集整安全稳定运行以及运维工作量和成本的降低发挥关理变压器故障信息量作为训练和识别样本，建立了基键性作用J。一于BP神经网络的变压器故障诊断模型；再利用故障在长期运行过程中，由于受到各种内因和外因树分析方法，对变压器故障等级、严重程度等进行划的影响，变压器难免出现缺陷和故障。及时发现变分。结合现场故障数据分析表明，变压器故障诊

7、断多压器潜在的缺陷和故障，有利于将隐患消除在萌芽方法组合的思想能有效地提高变压器故障诊断准确状态，有助于降低变压器故障对电网的危害程性，解决了多种独立诊断结果集结统一的问题。度』。国内外研究学者长期致力于变压器状态评估与故障诊断方面的研究，在变压器故障诊断模型1BP神经网络研究方面主要有基于改进小波神经网络、支持向量机、物元理论等方法的变压器故障诊断模型_3一]。BP(backpropagation)神经网络，即误差反向后由于单一算法特征信息独特，考虑角度较为单一，诊传算法，是由RumelhartMcCelland于1985年提出。断准确性不能得到

8、有效保障。目前，关于多种方法它由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组对变压器进行综合诊断评估的模型研究并不多见，成。输