RBF网络用于变压器油击穿电压的多参数关联预测.pdf

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1、·68·工业仪表与自动化装置2011年第5期RBF网络用于变压器油击穿电压的多参数关联预测李纯刚。胡家元(1．浙江广厦建设职业技术学院建筑工程学院，浙江东阳322100；2．武汉大学动力与机械学院，武汉430072)摘要：基于变压器油性能参数之间的关联性，在Matlab平台下研究建立变压器油关键参数——击穿电压的多参数关联预测方法。利用RBF网络建立击穿电压与4个强关联性指标的关系模型，并与BP网络模型进行对比；采用模糊C聚类方法处理大量的训练样本，以聚类结果来训练网络，从而解决大样本训练网络时网络结构复杂、性能不佳等问题；仿真结果表明，RBF网络较BP网络的建模性能大

2、为改善，预测值与实际值的相对误差均在10％以内，能够满足实际应用要求，具有重要的理论意义及应用价值。关键词：变压器油；RBF神经网络；模糊聚类；去穿电压；预测中图分类号：TM762文献标志码：A文章编号：1000—0682(2011)05—0068—03Thepredictionmethodoftransformeroilbreakdownvoltageviamulti-parametercorrelationbasedonRBFneuralnetworkLIChungang，HUJiayuan。(1．ArchitecturalEngeneeringInstitute，

3、ZhejiangGuangshaCollegeofAppliedConstructionTechnology，ZhejiangDongyang322100，China；2．CollegeofPowerandMechanicalEngineering，WuhanUniversity，Wuhan430072，China)Abstract：Basedonthefactthatperformanceparametersoftransformeroilcorrelation，thispaperstudiedtoestablishapredictionmethodofbreakdo

4、wnvoltagewhichisthemostimportantparameteroftransformeroilviamulti—parametercorrelationunderthedevelopmentenvironmentofMatlab．Therela—tionalmodelofbreakdownvoltageandsomeparameterswhichhavestrongcorelationwithbreakdownvoltagewasconstructedusingRBFneuralnetwork．Theclusteringcentersusedtotr

5、ainnetworkwereac—quiredthroughclusteringtheoriginalmonitoringdatasampleswithfuzzyC—meansclusteringalgorithm．Thismethodcanresolvenaturalproblemsofneuralnetworkscausedbylargesamplecapacity，suchascomplicationofnetconstruction，inferiorastringency，poorgeneralizationability，andSOon．Testresults

6、showthatthepredictionperformancesoftheRBFnetworkarebetterandthattherelativeerorsbetweenpredictedvaluesandrealvaluesarealllessthan10％，whichcanmeettherequirementsofpracticalap—plicationandindicatesthesignificantpracticalvalueofthesemodels．Keywords：transformeroil；RBFneuralnetwork；fuzzyclust

7、ering；breakdownvohage；prediction为变压器的主要绝缘介质，其绝缘性能是最为重要0引言的；击穿电压是检验变压器油耐受极限电应力状况变压器是电力系统的主要设备之一，其安全运的主要指标，因此，及时准确的了解变压器油的击穿行对保证供电可靠性有着重要的意义。变压器油作电压值对维护变压器的安全高效运行意义重大。变压器油的各项监测指标是变压器油固有特性收稿日期：2011—03—07的客观反映，研究表明指标之间存在着内在联作者简介：李纯刚(1986)，男，浙江广夏建设职业技术学院建筑系J。在前期的工作中已经利用改进的BP神经