基于优化神经网络和DGA的变压器故障诊断分析  

作　　者：王励前 

机构地区：[1]锦州医科大学

出　　处：《电气技术与经济》2025年第4期187-190,共4页Electrical Equipment and Economy

摘　　要：变压器在电力系统中扮演着至关重要的角色,其故障诊断对于保障电力系统的可靠性和安全性具有重要意义。溶解气体分析(DGA)是变压器故障诊断中常用的方法之一,然而传统的DGA方法在诊断准确率和实时性方面存在一定的局限性。本文提出了一种基于优化神经网络的DGA故障诊断方法,通过结合优化算法和神经网络技术,旨在提高变压器故障诊断的准确性和效率。研究中,我们对DGA数据进行了预处理,并利用优化算法对神经网络模型进行参数调优,构建了一个高效的故障诊断系统。实验结果表明,所提出的方法在故障诊断的准确性和效率上优于传统方法,具有良好的应用前景。

关 键 词：变压器故障诊断 溶解气体分析(DGA) 神经网络电力系统 

分 类 号：TM41[电气工程—电器]