基于神经网络的变压器故障诊断研究  

Research on Transformer Fault Diagnosis Based on Neural Network

作　　者：龚伟[1] 谭阳红[2] 

机构地区：[1]湖南文理学院物理与电子科学学院,湖南常德415000 [2]湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082

出　　处：《现代建筑电气》2012年第7期1-3,9,共4页Modern Architecture Electric

基　　金：湖南省教育厅资助项目(10C0999);湖南文理学院优秀青年项目(YXQN201103);国家自然科学基金项目(61102039)

摘　　要：电力变压器是电网的核心设备之一,变压器故障一直是危及电网安全的主要因素,因此研究有效的故障诊断方法具有十分重大的现实意义。以BP网络为例,介绍了基于油中溶解气体分析的变压器神经网络故障诊断方法。试验结果表明,该方法是有效可行的,具有一定的实际应用价值。Power transformer is one of the core equipments of power system, and its fault is the main factors always endangering the safety of power grids, so the study of effective fault diagnosis method has very important practical significance. A kind of neural network fault diagnosis way to transformer based on dissolved gas analysis was introduced by taking back propagation network for example. The experimental results show that the method is effective and feasible and has certain actual application value.

关 键 词：变压器 神经网络 故障 诊断 

分 类 号：TM407[电气工程—电器]