电力变压器故障预测与诊断仿真研究

《电力变压器故障预测与诊断仿真研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、第27卷第12期计算机仿真2010年12月文章编号：1006—9348(2010)12—0303—04电力变压器故障预测与诊断仿真研究刘立兵1，惠鹏飞2(1．中卫市供电局，宁夏中卫755000；2．齐齐哈尔大学通信与电子工程学院，黑龙江齐齐哈尔16100s)摘要：电力变压器是电力系统的主要设备，对故障准确预测是保证运行安全的前提。研究电力变压器故障诊断问题，针对传统支持向量机参数寻优方法在诊断中往往费时而且得到的参数不一定最优，导致识别精度低，为r提高变压器故障识别精度，提出一种用粒子群优化支持向量机参数(PSO—SVM)的变压器故障诊断方法。在变压器故障诊断过程中，将变压器油中溶解气

2、体作支持向胃机输入，故障作为输出，在故障诊断的过程中利用粒子群算法动态调整支持向量机的参数，最后得到优化变压器故障诊断模型。以某地区供电局的变压器故障数据为例进行r仿真，实验结果证明，PSO—SVM的故障诊断识别精度高，是一种有效性、高精度的变压器故障诊断方法，为实际应用提供了依据。关键词：故障诊断；粒子群优化；支持向量机中图分类号：TM407文献标识码：BTransformerFaultDiagnosisBasedonParticleSwarmOptimizationandSupportVectorMachineLIULi—binl．HUIPeng—fei2(1．PowerSuppl

3、yBureau，ZhongweiNingxia755000，China；2．SchoolofCommunicationandElectronicEngineering，QiqiharUniversity，QiqiharHeilongjiag161006，China)ABSTRACT：Originaloptimizationmethodisatime—consumingmethodandcannotgetsatisfieddiagnosiseffect．Inordertosolvethisproblem，ParticleSwarmOptimizationmethod(IX30)isapp

4、liedtosupportvectormachinepa-rameters．Inthesupportvectormachinelearningprocess，itsparametersareoptimizebyPSO，andtheparticleswarmoptimizationtargetsfaultdiagnosisaccuracyinfaultdiagnosisintheprocessofdynamicadjustmentofsupportvectormachineparametersandsupportvectormachineparametersoptimization．Fi

5、nally，thereal—timeoptimizationmodelisappliedtotransformerfaultdiagnosissystem．TheexperimentalresultsindicatethatthePSO—SVMmethodcanachievehigherdiagnosticaccuracythanIECthreeratios，normalSVMclassifier，andartificialneuralnetwork．Consequently，thePSO—SVMmodelisaproperalternativeforfaultdiagnosisofp

6、owertransformer．KEYWORDS：Faultdiagnosis；Particleswarmoptimization(PSO)；Supportvectormachine(SVM)1引言变压器是电力系统中最重要的设备之一，其故障诊断一直受到国内外学术界与工程界的广泛重视。而油中溶解气体分析(DissolvedGasesAnalysis，DGA)技术，是通过定性、定量地分析变压器油中溶解气体的成分和含量，查明产气的原因，能及时发现变压器内部存在的故障⋯。传统的基于DGA的变压器故障诊断方法有：得能堡比值法、三比值法、罗杰斯法、改进罗杰斯法、电研协法等。但收稿13期：2010—

7、05—28修回日期：2010—07—24这些方法只是实践经验的总结，并不能对所有故障提供安全客观、准确的诊断雎。]。如i比值法，在实际应用中，当有多种故障联合作用时，町能找不到相对应的比值组合；同时，在三比值编码边界模糊的比值氏间内的故障，经常会出现小能识别或者漏判、误判等情况一o。近年来，将人工智能技术应用于变，矗器故障诊断己成为研究热点，促进了在线监测与实时故障诊断系统的研究开发¨J。支持向量机(supportvectormachine，S