变压器油中气体在线智能诊断系统  

TRANSFORMER DGA DIAGNOSE SYSTEM ON THE BASE OF AI ONLINE

作　　者：王争荣[1] 邓晓健 

机构地区：[1]福州大学电气系,福州350002 [2]山东省郯城县供电局生计部,郯城县276100

出　　处：《电力系统及其自动化学报》2002年第1期64-66,共3页Proceedings of the CSU-EPSA

摘　　要：本文介绍基于人工智能理论中的模糊数学和神经网络理论建立起来的变压器油中气体在线智能诊断系统 ,该系统不仅能够利用模糊数学理论来解决变压器故障诊断时出现的复杂性、经验性和模糊性等问题 ,还能利用 BP神经网络的良好模式分类能力和自学习功能来不断的提高整个系统的故障诊断精度 ,从而有效的克服了以往采用单一方法进行诊断时所固有的诊断出错或诊断结果不全面的问题等缺点。并被应用到现场中 。This paper introduces a new kind of online transformer DGA diagnose system on the base of the fuzzy theory and the neural theory.The system can not only use the fuzzy theory to solve the problem of the complexity?experiences and fuzziness but also utilize the good patter sorting and self learning abilities of Back Propagation network to improve the diagnose precision of the whole diagnose system.The system has good man machine interface and has definitely engineering value.

关 键 词：变压器油 溶解气体 在线智能诊断系统 电力系统 电力变压器 人工智能 

分 类 号：TM855[电气工程—高电压与绝缘技术]