基于人工神经网络的变压器状态评估

---------------------------------------------------------基于人工神经网络的变压器状态评估摘要 4 ---------------------------------------------------------本文介绍变压器的几种常见的故障类型及其产生的原因,并利用人工神经网络和模糊理论来对其的故障进行诊断,有效地判断电力变压器的内部故障,保证了变压器的安全运---------------------------------------------------------AbstractThepaperintroduceafewfaultsintransformersandthecausesofthetransformerfaults,thenadoptartificialneuralnetworkandfuzzytheorytobediagnosedeffectivelyaccordingtotestdatacollectedfromgas-in-oilanalysisensurethetransformerrunningsafely.---------------------------------------------------------在电力系统中，变压器作为电力系统的主要设备之一，它承担着电压变换,电能分配与传输的重任,其运行状态直接关系到整个电力系统的安全与稳定。其运行的可靠性，直接关系到电网系统的安全运行，为了保证电力变压器的正常稳定的运行,必须最大限度的防止和减少变压器故障,它一旦发生事故，所需的修复时间较长，造成的影响比较严重，因此，迅速准确地检测变压器早期潜伏故障以及故障类型是非常有意义的。---------------------------------------------------------第一章课题背景人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入经网络的发展提供了良好条件。如何选择的网络结构还没在研究人工智能检测变压器的过程中发现基于现代控制技术提出了人工神经网络理实现在时间上即次数上提高冗余度。因而力变压器安全运行，需要及时取得反映其处理能力的模式识别方法。神经网的重视。---------------------------------------------------------第二章变压器状态评估于其外部故障相对于内部故障来说便于发现和查找,故本文重点分析其内部故障。内部故障从性质上讲分为过下面介绍一些直观的可以发现变压器产生故障的现象及其分析。2.1变压器声音出现异常的情况1.电网发生单相接地或产生谐振过电压时，变压器的声音较平常尖锐2.当有大容量的动力设备启动时，负荷变化比较大，使变压器声音增大。如变压器4.个别零件松动如铁芯的穿芯螺丝夹得不紧或有遗漏零件在铁芯上，变压器发出强故障点远近而变化有巨大轰鸣声7系统发生铁磁谐振时，变压器发生粗细不匀的噪音2.2分解开关出现故障的情况因如下：(1)分接开关触头弹簧压力不足，触头滚轮压力不匀，使有效接触面积减少，以及因镀银层的机械强度不够而严重磨损等会引起分接开关烧毁。(2)分接开关接触不良，经受不起短路电流的冲击而发生故障。(3)倒分解开关时，由于分头位置切换错误，引起开关烧坏。(4)相间距离不够时，或绝缘材料性能降低，在过电压作用下短路。如发现电流，部分触头长期浸在油中可能因氧化而产------------------------------------------------------------------------------------------------------------------现假象。因此，必要第三章变压器内部故障的检测与判别。过热故障通常为变压器内部的局部过热、温度升高。根据严重程度,过热故障又分为0℃~300℃)、中温过热(300℃~700℃)、高温过温度发热源来自于绕组和铁芯,即铜损和铁损。据相关资料介绍在电力变压器内部故障方面,过热故障占60%还多,危害性严重。存在于固体绝缘中的过热性故障会引起绝缘的劣化:分接开关接触不件松动以及像硅胶进入本体而引起局部油。因而综合变压器各方面考虑,产生过热性故障的主要原因有:过热。障时,特征气体是CH4和C2H4两者之和一般占总烃的80%以上,且随着故障点温度同局部放电是在电压作用下,绝缘结构内部气隙,油膜或导体的边缘发生非贯穿性放电当油中存在气泡或固体绝缘材料中存在空穴或空腔,金属部件或导体之间接触不良以及变压器内部某些位置有尖角、毛刺、漆瘤等都可能会引起局部放电。火花放电时其放电能量密度较大,变压器发生火花放电故障的主要原因是油中杂质的火件由于结构上的原因或运输过程和运行中造成接触不良而断开,处于高压与低压电极间并按其阻抗形成分压,而在这一金属部件上产生的悬浮电位引起火花放电。------------------------------------------------------------------------------------------------------------------电弧放电是高能放电,常以匝层间绝缘击穿为多见,其次为引线断裂或对地闪络和分量密度大,产气急剧,常以电子崩形式冲击电介质,使绝缘纸穿孔,烧焦或炭化,使金属材料变形或熔化烧毁,严重时会造成设备烧毁,甚至会发生爆炸事故。这种事故一般事先难以预测,也无明显征兆,常以突发形式暴露出来。花放电、电弧放电则是局电路故障与磁路故障的产生气体也有差异,如果是电路故障往往有C2H2,且含量较高,学测法对局部放电灵敏度不高,故最好采用电测法和超声定位技术。放电故障如果涉及到---------------------------------------------------------第四章人工神经网络算法N不是立即作出响应，而是将它们累加起将它们自己的那部分能量发送给其它的述。。自ANN人脑的神经元互联组成,通过调整连接权值,整分类和识别。4.2人工神经网络的发展和现状现代意义上对神经网络(特指人工神经网络)的研究一般认为从1943年美国芝加哥WSMcCullochWAPittsMP始，到今年正好六发展史上的第二个以及支持向量机等似乎更有前途的方法的出现，“神经网络”这个词不再象前些年那么“火爆”了。很多人认为神经网络的研究又开始陷入了低潮，并认为支持向量机将取代神做的报告中说，支持向量机虽然是一个非常热门的话题，但目前最主流的分类工具仍然是决策树和神经网络。由著名的支持向量机研究者说出这番话，显然有一种特殊的意味。人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如神经网络正向模拟人类认知的道路上---------------------------------------------------------形成计算智能，成为人工智能何应用于人工神经网络的研究，为的研究发展很快，已有产品进入市目前随着人工智能技术的发展,以及人工神经网络、专家系统、模糊理论在故障诊断中的应用。在此基础上变压器故障诊断的方法和手段也丰富了许多,尤其是油中气体含量分析结果结合人工神经网络技术对变压器诊断取得了很好的效果,并且诊断的准确性也得到了很大的提高。由于人工神经网络中的BP网络具有良好的模式分类能力而且发展比较,而BP网络具有较好的模式分类能力,故适合于故障诊断学习过程由正向传播输出和反向传播调整两部分组成:在正向传播过程中,输入信号由输入层经隐层单元处理后,传向输出层;如果在输出层得不到期望的输出(或者说与教师信号相差较大),则输出信号的误差将沿着自动调整和修正各层神经元间的连接权值W,使误差逐步达到最小。I1I3IN|||||||O1O3ON---------------------------------------------------------rƒ(u)=1/(1+e-u)如果希望输出值与实际输出值之间的误差大于规定的误差值时,则需要对各连接权值进行修正,直到修正后的权值和阈值满足误差要求。修正权值公式如下:j变压器作为发电厂和变电站的主要设备,它的安全运行与否直接关系到电力系统的安全运行,所以变压器的保护就显得非常重要。传统的只靠运行人员的丰富经验来判断电力变压器故障的方法已经不能满足电力运行的需要。为使电力生产顺利进行,很有必要借助断,从而提高电力系统安全运行的能力。相电流中任一相的瞬时值。变压器---------------------------------------------------------s服了常规保护及目前变压器保护中的缺点,能够对变压器处于励磁涌流状态进行正确的判断,具有很好的工作性能,能够正确识别变压器所处的各种状态。---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------第五章状态评估方案设计本文利主要利用特征气体法和罗杰斯比值法将神经网络模块化以使其对变压器故障能够做出准确判断,既通过特征气体法分析出变压器的故障类型,再通过罗杰斯比值法分析出变压器的故障类型,然后综合考虑,得出结论.如图所示:H2HC2H2HC2H6CHC2H4CH4/H22ANNC2H4/C2H6C2H4/CH4上来说的，是前一层神经元单向馈前的神经元；而BP网络是从网络的训练最后一层(输出层)开始，然后反向依次更新前一层的链接权重。因此二者并不矛盾。藏层神经元的---------------------------------------------------------(2)任意连续函数都可由一个两层的网络以任意精度逼近。这里的两层网络是指(3)任意函数都可由一个三层的网络以任意精度逼近。其两层隐藏层使用sigmoid单2特征气体的模糊化处理变压器内部的故障短路电流和高温电弧闪络会使绝缘材料(绝缘油)分解并产生大量的瓦斯气体;高温电弧会使空气及其它各种气体都产生化学反应,会产生包括氢气在内的许,原子重新结合,多次反应所形成的。由气体法就是通过比较不同状态下部故障类型。的模糊量),如下所示:U1,U2=0.01X-0.51U3=0.2X1x00序号序号故障性质特点1一般过热性故障0.5＜A＜0.6150≤B＜0.52严重过热性故障0.615≤A≤10.5＜B≤10.5＜C＜06150≤D＜0.23局部放电0≤A＜0.50.5＜C≤10.2≤E≤1D＜E4火花发电0≤A＜0.5B=10.5＜C＜0.6155电弧放电0.615≤AB≤10.615≤C≤10.2≤D≤1E＜D在总烃中所占的比例,即:D=C2H2/(C1+C2),E=CH4/(C1+C2)。5.3利用罗杰斯比值法判断故障性质对其处理后作为网络输入:---------------------------------------------------------0.1＜CH4/H2＜1.0→I1=0CH4/H2≥1.0→I1=1C2H6/CH4≥1.0→I2=0CHCH＜3.0→I3=0.50.5≤C2H2/C2H4＜3.0→I4=0.50.35＜2Oi＜0.65→2Oi=0.5测的某台变压器油中各气体含量为:H2=129ppCH4=110ppC2H2=221ppm、C2H4=------------------------------------------------------------------------------------------------------------------H1ppm。际检查为二次线圈对铁芯由此我们可以看到利用神经网络与模糊数学结合变压器油中的特征气体含量而建立的网