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1、第44卷第3期蒯Vol.44No.32007年3月TRJNSFORA石配March2007了基于BP神径网络砷电力变瓜器故障诊断杜文霞，吕斧，句希源(河北师范大学，河北石家庄050031)摘要:介绍了墓于BP神经网络的电力变压器的故障诊断方法，并给出了实例。关键词:电力变压器;神经网络;三比值法;故障;诊断中图分类号:TM406文献标识码:B文章编号:1001-8425(2007)03-0045-03FaultDiagnosisofPowerTransformerBasedonBPNeuralNetworkDUWen-x
2、ia，LUFeng,JUXi-yuan(HebeiNormalUniversity,Shijiazhuang050031，China)Abstract:ThemethodtodiagnosepowertransformerfaultsbasedonBPneuralnetworkisintroduced.Theexamplesarepresented.Keywords:Powertransformer;Neuralnetwork;Three-ratiomethod;Fault;Diagnosis用两种溶解度和扩散系数相近的
3、气体组分组成三比1引言值，以不同的编码表示，其编码规则见表1，对故障电力变压器是电力系统的重要设备之一，其故性质的判断见表20障的诊断对整个电力系统的安全性和可靠性极为重在实际应用中，比值编码边界模糊的比值区间要。三比值法在油中溶解气体为特征量的充油变压内的故障，往往容易误判。器故障诊断中得以广泛的应用，并得到了大量的实3BP神经网络践及事例验证。这种根据气体比值划分区间的编码规则基本上是合理的，尤其是在远离区间分界点的BP神经网络是一种有隐含层的多层前馈网络，地方，这样确定的编码其准确率相当高‘但是，当气结构如图1所示
4、。在BP神经网络中的神经元多采体组分比值在判断区间交界处附近时，采用三比值用S型函数作为激活函数，利用其连续可导性，便于法有时判断不准甚至误判。由于神经网络自身有很引人最小二乘(LeastMeanSquares-LMS)学习算好的归纳和抽象能力，且在众多的神经网络模型中，法，即在网络学习过程中，使网络的输出与期望输出误差反向传播((BackPropagation-BP)神经网络又具的误差边向后传播边修正连接权值，以期望其误差有良好的模式分类能力，故笔者尝试用BP神经网表1三比值法的编码规则络来处理比值编码问题，其能够在一
5、定程度上弥补Table1Coderuleforthree-ratiomethod三比值法的不足。比值范围编码-特征气体的比值CZH,CH.CA2三比值法的原理C,H,H2C,H,<0.1010三比值法的原理是:根据充油电器设备内油、纸0.1-1100绝缘故障裂解产生的气体组分含量的相互依赖关1-3121系，从5种特征气体中(HZ,C氏.CZH6.C2H4.C2Hz)选>3222基金项目:为河北省自然科学基金资助(F2004000180)第44卷表2判断故障性质的三比值法Table2Three-ratiomethodtod
6、iagnosefaultcharacteristics比值范围编码序号故障性质CZHZC旦aCACAHzCA图2BP网络故障诊断结构图0无故障000Fig.2FaultdiagnosisdiagramofBPnetwork1低能量密度的局部放电0102高能量密度的局部放电110图中，X,,X2,X3分别对应CZHJCZH4,CH4/H:和3低能量放电1-200-2CZHXA3组气体的比值。4高能量放电1‘024.2BP网络模型的建立5低于150℃的热故障001建立BP网络模型，也就是确定网络输人层、隐6150-300℃低
7、温过热故障020含层、输出层的节点个数以及隐含层的层数。7300700℃中温过热故障，0‘21BP，模型采用(1-4-3)，也就是说BP.网络输人8高于700℃高温过热故障022层1个节点，用来接收特征气体中CZH:和C2H4的均方值最小。比值，用X，表示;该网络有一个隐含层，取节点数为4;输出节点数为3，分别用Yo,Y:和YZ表示，Yo=1输输对应编码为0,Y,=1对应编码为1,Y2=1对应编码为人出层层20B几模型采用(1-7-3)，该网络输人X:用来接隐含层收特征气体中CH;和H:的比值，输出分别用Y3,Y4图，B
8、P网络结构示意图和Ys表示。Y3=1对应编码为O,Y4=1对应编码为1，Fig.1StructuraldiagramofBPY5=1对应编码为20B几模型采用(1-6-3)，该网络输人X3用来接BP神经网络的学习过程包括正向和反向传播收特征气体中CA和CA的比值，输出分别用叽、两个阶段，在正向传播过程中，输人信息从输
