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  本文關(guān)鍵詞：大型電力變壓器基于信息融合故障診斷技術(shù)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《重慶大學(xué)》 2008年

大型電力變壓器基于信息融合故障診斷技術(shù)的研究

錢(qián)國(guó)超  

【摘要】： 大型變壓器是電力工業(yè)中最重要、最昂貴的關(guān)鍵設(shè)備之一,隨著電力系統(tǒng)朝著超高壓、大電網(wǎng)、大容量、自動(dòng)化方向發(fā)展,其可靠運(yùn)行關(guān)系到電力供應(yīng)安全與否,對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展與人民生活影響重大。因此開(kāi)展大型電力變壓器的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)研究,及早發(fā)現(xiàn)電力變壓器早期絕緣潛伏性故障,對(duì)于保證電力變壓器及整個(gè)電力系統(tǒng)的安全、可靠、穩(wěn)定運(yùn)行及促進(jìn)電力設(shè)備維修體制從定期維修向預(yù)知維修或視情況維修轉(zhuǎn)變具有重要的理論實(shí)際意義。 本文以電力變壓器故障為診斷對(duì)象,針對(duì)目前電力變壓器故障診斷的特點(diǎn)及現(xiàn)狀,將信息融合技術(shù)引入到變壓器故障診斷領(lǐng)域中,根據(jù)信息融合故障診斷過(guò)程的一般框架,結(jié)合油中溶解氣體數(shù)據(jù)和電氣試驗(yàn)數(shù)據(jù),提出一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與D-S證據(jù)理論相結(jié)合的變壓器多故障信息分層決策融合診斷方法。 首先,對(duì)電力變壓器的常見(jiàn)故障和結(jié)構(gòu)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的分析,同時(shí)結(jié)合電力變壓器的故障特征量,對(duì)電力變壓器的常規(guī)故障診斷方法進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹;其次,針對(duì)電力變壓器故障診斷的不確定性及證據(jù)體基本概率分配賦值的主觀性,提出基于證據(jù)重要性和充分性的證據(jù)概率分配賦值分配新方法,使得融合后由不重要、不確定信息導(dǎo)致的BPA減少,沖突因子減少;另外從融合沖突信息的特點(diǎn)出發(fā),將證據(jù)融合信度分配中的不可知部分分成權(quán)重分配導(dǎo)致的不可知和信息缺乏導(dǎo)致的不可知兩部分組成,優(yōu)化了證據(jù)推理算法,較客觀的減少了診斷的不確定性,使融合診斷結(jié)論更能滿足客觀要求。 針對(duì)分層決策融合診斷模型中特征層采用BP網(wǎng)絡(luò)融合將會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)不易收斂、陷入局部極小等缺點(diǎn),給出一種基于實(shí)值與二進(jìn)制編碼相結(jié)合的自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(AGAWNN)代替BP網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)比BP網(wǎng)絡(luò)在收斂速度、收斂精度等方面都具有較好的性能。 最后,通過(guò)2個(gè)算例驗(yàn)證了所提出的基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與D-S證據(jù)理論相結(jié)合的變壓器多故障信息分層決策融合診斷方法的有效性和可靠性。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類(lèi)號(hào)】：TM407
【目錄】：

中文摘要4-5

英文摘要5-9

1 緒論9-20

1.1 狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷研究的意義9-10

1.2 大型電力變壓器基于信息融合故障診斷技術(shù)研究提出的目的及意義10-11

1.3 大型電力變壓器基于信息融合故障診斷技術(shù)研究的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀11-19

1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容19

1.5 本章小結(jié)19-20

2 變壓器故障診斷及分析20-27

2.1 引言20

2.2 電力變壓器的結(jié)構(gòu)20-21

2.3 電力變壓器常見(jiàn)故障21-22

2.4 電力變壓器常規(guī)故障診斷方法22-26

2.4.1 電氣試驗(yàn)方法22-23

2.4.2 特征氣體法23-24

2.4.3 常規(guī)IEC 三比值法24-25

2.4.4 DGA 新導(dǎo)則25-26

2.4.5 人工智能的方法26

2.5 本章小結(jié)26-27

3 證據(jù)理論信息融合技術(shù)27-38

3.1 引言27

3.2 D-S 證據(jù)理論27-30

3.2.1 D-S 證據(jù)理論的基本概念28-30

3.2.2 證據(jù)決策準(zhǔn)則30

3.3 證據(jù)理論的單調(diào)性30-32

3.4 證據(jù)推理遞歸算法32-35

3.5 證據(jù)基本概率賦值函數(shù)的修正35-37

3.5.1 證據(jù)的充分性35

3.5.2 證據(jù)的重要性35-37

3.6 本章小結(jié)37-38

4 基于證據(jù)理論信息融合的變壓器故障診斷38-51

4.1 引言38-39

4.2 變壓器證據(jù)理論信息融合故障診斷模型的建立39-42

4.3 變壓器的故障特征及故障模式42

4.4 數(shù)據(jù)層故障特征值的提取42

4.5 特征層小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初級(jí)診斷42-49

4.6 決策層融合診斷49-50

4.7 本章小結(jié)50-51

5 實(shí)例分析51-60

5.1 引言51

5.2 信息融合診斷實(shí)例151-55

5.2.1 基于證據(jù)理論融合診斷分析51-53

5.2.2 基于證據(jù)推理遞歸算法融合診斷分析53-55

5.3 信息融合診斷實(shí)例255-59

5.3.1 基于證據(jù)理論融合診斷分析55-58

5.3.2 基于證據(jù)推理遞歸算法融合診斷分析58-59

5.4 本章小結(jié)59-60

6 結(jié)論60-61

致謝61-62

參考文獻(xiàn)62-67

附錄67-69

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