电力系统及其自动化专业毕业论文电力系统及其自动化专业毕业论文 精品论文精品论文 基于协同学理论基于协同学理论的变压器故障诊断研究的变压器故障诊断研究关键词：变压器故障诊断关键词：变压器故障诊断 油中溶解气体分析法油中溶解气体分析法 三比值法三比值法 BPBP 神经网络神经网络摘要：电力变压器故障诊断对电力系统的安全经济运行有着十分重要的意义， 油中溶解气体分析法(DGA)是早期发现和预防变压器故障的最有效方法之一。而 经过国内外学者几十年的努力，变压器的故障诊断在原理和方法上取得了长足 的进展，但仍然存在着许多急待解决的问题；各种变压器故障诊断方法虽各有 特色，但都有其不足和缺点。有的存在编码不全和未给出相应的故障性质，而 且对某些编码的故障类型判断不够全面；有的结构复杂，维护起来比较困难； 还有的学习收敛缓慢，效率低。因此找出一种新思路、新方法来准确有效判断 变压器的故障具有非常重要的意义。 本文在对基于 DGA 气体的变压器故障诊 断进行精确分析的基础上，得出了能够实现变压器故障诊断的协同学方法，该 方法类似于神经网络的模式识别，但它没有 BP 神经网络算法那样的局限性、不 存在样本训练繁琐和隐含层单元选取困难问题。文中首先依据协同学理论，对 变压器故障诊断问题建立动力学方程，通过对动力学方程的推导，运用支配原 理中的绝热消去方法，得到低维的具有原方程所有特征的序参量动力学方程。 然后通过序参量方程的推导，证明了可以只需要比较序参量的初始值就可以判 断变压器的故障类型。总结整个协同学的诊断过程，得出运用协同学方法进行 变压器故障诊断的步骤及其算法。 文中最后进行了实例的论证，证实把协同 学方法运用到变压器故障诊断当中，具有可行性：把它的诊断效果和三比值法 和 BP 神经网络法行比较，实验仿真表明，协同学诊断方法能够弥补三比值法编 码不全、编码边界模糊等缺点；而且实现起来更加简单、可靠和稳定，比 BP 神 经网络具有更高的判断率，没有伪状态的出现，是一种比较理想可行的变压器 故障诊断方法。正文内容正文内容电力变压器故障诊断对电力系统的安全经济运行有着十分重要的意义，油 中溶解气体分析法(DGA)是早期发现和预防变压器故障的最有效方法之一。而经 过国内外学者几十年的努力，变压器的故障诊断在原理和方法上取得了长足的 进展，但仍然存在着许多急待解决的问题；各种变压器故障诊断方法虽各有特 色，但都有其不足和缺点。有的存在编码不全和未给出相应的故障性质，而且 对某些编码的故障类型判断不够全面；有的结构复杂，维护起来比较困难；还 有的学习收敛缓慢，效率低。因此找出一种新思路、新方法来准确有效判断变 压器的故障具有非常重要的意义。 本文在对基于 DGA 气体的变压器故障诊断 进行精确分析的基础上，得出了能够实现变压器故障诊断的协同学方法，该方 法类似于神经网络的模式识别，但它没有 BP 神经网络算法那样的局限性、不存 在样本训练繁琐和隐含层单元选取困难问题。文中首先依据协同学理论，对变 压器故障诊断问题建立动力学方程，通过对动力学方程的推导，运用支配原理 中的绝热消去方法，得到低维的具有原方程所有特征的序参量动力学方程。然 后通过序参量方程的推导，证明了可以只需要比较序参量的初始值就可以判断 变压器的故障类型。总结整个协同学的诊断过程，得出运用协同学方法进行变 压器故障诊断的步骤及其算法。 文中最后进行了实例的论证，证实把协同学 方法运用到变压器故障诊断当中，具有可行性：把它的诊断效果和三比值法和 BP 神经网络法行比较，实验仿真表明，协同学诊断方法能够弥补三比值法编码 不全、编码边界模糊等缺点；而且实现起来更加简单、可靠和稳定，比 BP 神经 网络具有更高的判断率，没有伪状态的出现，是一种比较理想可行的变压器故 障诊断方法。 电力变压器故障诊断对电力系统的安全经济运行有着十分重要的意义，油中溶 解气体分析法(DGA)是早期发现和预防变压器故障的最有效方法之一。而经过国 内外学者几十年的努力，变压器的故障诊断在原理和方法上取得了长足的进展， 但仍然存在着许多急待解决的问题；各种变压器故障诊断方法虽各有特色，但 都有其不足和缺点。有的存在编码不全和未给出相应的故障性质，而且对某些 编码的故障类型判断不够全面；有的结构复杂，维护起来比较困难；还有的学 习收敛缓慢，效率低。因此找出一种新思路、新方法来准确有效判断变压器的 故障具有非常重要的意义。 本文在对基于 DGA 气体的变压器故障诊断进行精 确分析的基础上，得出了能够实现变压器故障诊断的协同学方法，该方法类似 于神经网络的模式识别，但它没有 BP 神经网络算法那样的局限性、不存在样本 训练繁琐和隐含层单元选取困难问题。文中首先依据协同学理论，对变压器故 障诊断问题建立动力学方程，通过对动力学方程的推导，运用支配原理中的绝 热消去方法，得到低维的具有原方程所有特征的序参量动力学方程。然后通过 序参量方程的推导，证明了可以只需要比较序参量的初始值就可以判断变压器 的故障类型。总结整个协同学的诊断过程，得出运用协同学方法进行变压器故 障诊断的步骤及其算法。 文中最后进行了实例的论证，证实把协同学方法运 用到变压器故障诊断当中，具有可行性：把它的诊断效果和三比值法和 BP 神经 网络法行比较，实验仿真表明，协同学诊断方法能够弥补三比值法编码不全、 编码边界模糊等缺点；而且实现起来更加简单、可靠和稳定，比 BP 神经网络具 有更高的判断率，没有伪状态的出现，是一种比较理想可行的变压器故障诊断 方法。电力变压器故障诊断对电力系统的安全经济运行有着十分重要的意义，油中溶 解气体分析法(DGA)是早期发现和预防变压器故障的最有效方法之一。而经过国 内外学者几十年的努力，变压器的故障诊断在原理和方法上取得了长足的进展， 但仍然存在着许多急待解决的问题；各种变压器故障诊断方法虽各有特色，但 都有其不足和缺点。有的存在编码不全和未给出相应的故障性质，而且对某些 编码的故障类型判断不够全面；有的结构复杂，维护起来比较困难；还有的学 习收敛缓慢，效率低。因此找出一种新思路、新方法来准确有效判断变压器的 故障具有非常重要的意义。 本文在对基于 DGA 气体的变压器故障诊断进行精 确分析的基础上，得出了能够实现变压器故障诊断的协同学方法，该方法类似 于神经网络的模式识别，但它没有 BP 神经网络算法那样的局限性、不存在样本 训练繁琐和隐含层单元选取困难问题。文中首先依据协同学理论，对变压器故 障诊断问题建立动力学方程，通过对动力学方程的推导，运用支配原理中的绝 热消去方法，得到低维的具有原方程所有特征的序参量动力学方程。然后通过 序参量方程的推导，证明了可以只需要比较序参量的初始值就可以判断变压器 的故障类型。总结整个协同学的诊断过程，得出运用协同学方法进行变压器故 障诊断的步骤及其算法。 文中最后进行了实例的论证，证实把协同学方法运 用到变压器故障诊断当中，具有可行性：把它的诊断效果和三比值法和 BP 神经 网络法行比较，实验仿真表明，协同学诊断方法能够弥补三比值法编码不全、 编码边界模糊等缺点；而且实现起来更加简单、可靠和稳定，比 BP 神经网络具 有更高的判断率，没有伪状态的出现，是一种比较理想可行的变压器故障诊断 方法。 电力变压器故障诊断对电力系统的安全经济运行有着十分重要的意义，油中溶 解气体分析法(DGA)是早期发现和预防变压器故障的最有效方法之一。而经过国 内外学者几十年的努力，变压器的故障诊断在原理和方法上取得了长足的进展， 但仍然存在着许多急待解决的问题；各种变压器故障诊断方法虽各有特色，但 都有其不足和缺点。有的存在编码不全和未给出相应的故障性质，而且对某些 编码的故障类型判断不够全面；有的结构复杂，维护起来比较困难；还有的学 习收敛缓慢，效率低。因此找出一种新思路、新方法来准确有效判断变压器的 故障具有非常重要的意义。 本文在对基于 DGA 气体的变压器故障诊断进行精 确分析的基础上，得出了能够实现变压器故障诊断的协同学方法，该方法类似 于神经网络的模式识别，但它没有 BP 神经网络算法那样的局限性、不存在样本 训练繁琐和隐含层单元选取困难问题。文中首先依据协同学理论，对变压器故 障诊断问题建立动力学方程，通过对动力学方程的推导，运用支配原理中的绝 热消去方法，得到低维的具有原方程所有特征的序参量动力学方程。然后通过 序参量方程的推导，证明了可以只需要比较序参量的初始值就可以判断变压器 的故障类型。总结整个协同学的诊断过程，得出运用协同学方法进行变压器故 障诊断的步骤及其算法。 文中最后进行了实例的论证，证实把协同学方法运 用到变压器故障诊断当中，具有可行性：把它的诊断效果和三比值法和 BP 神经 网络法行比较，实验仿真表明，协同学诊断方法能够弥补三比值法编码不全、 编码边界模糊等缺点；而且实现起来更加简单、可靠和稳定，比 BP 神经网络具 有更高的判断率，没有伪状态的出现，是一种比较理想可行的变压器故障诊断 方法。 电力变压器故障诊断对电力系统的安全经济运行有着十分重要的意义，油中溶 解气体分析法(DGA)是早期发现和预防变压器故障的最有效方法之一。而经过国内外学者几十年的努力，变压器的故障诊断在原理和方法上取得了长足的进展， 但仍然存在着许多急待解决的问题；各种变压器故障诊断方法虽各有特色，但 都有其不足和缺点。有的存在编码不全和未给出相应的故障性质，而且对某些 编码的故障类型判断不够全面；有的结构复杂，维护起来比较困难；还有的学 习收敛缓慢，效率低。因此找出一种新思路、新方法来准确有效判断变压器的 故障具有非常重要的意义。 本文在对基于 DGA 气体的变压器故障诊断进行精 确分析的基础上，得出了能够实现变压器故障诊断的协同学方法，该方法类似 于神经网络的模式识别，但它没有 BP 神经网络算法那样的局限性、不存在样本 训练繁琐和隐含层单元选取困难问题。文中首先依据协同学理论，对变压器故 障诊断问题建立动力学方程，通过对动力学方程的推导，运用支配原理中的绝 热消去方法，得到低维的具有原方程所有特征的序参量动力学方程。然后通过 序参量方程的推导，证明了可以只需要比较序参量的初始值就可以判断变压器 的故障类型。总结整个协同学的诊断过程，得出运用协同学方法进行变压器故 障诊断的步骤及其算法。 文中最后进行了实例的论证，证实把协同学方法运 用到变压器故障诊断当中，具有可行性：把它的诊断效果和三比值法和 BP 神经 网络法行比较，实验仿真表明，协同学诊断方法能够弥补三比值法编码不全、 编码边界模糊等缺点；而且实现起来更加简单、可靠和稳定，比 BP 神经网络具 有更高的判断率，没有伪状态的出现，是一种比较理想可行的变压器故障诊断 方法。 电力变压器故障诊断对电力系统的安全经济运行有着十分重要的意义，油中溶 解气体分析法(DGA)是早期发现和预防变压器故障的最有效方法之一。而经过国 内外学者几十年的努力，变压器的故障诊断在原理和方法上取得了长足的进展， 但仍然存在着许多急待解决的问题；各种变压器故障诊断方法虽各有特色，但 都有其不足和缺点。有的存在编码不全和未给出相应的故障性质，而且对某些 编码的故障类型判断不够全面；有的结构复杂，维护起来比较困难；还有的学 习收敛缓慢，效率低。因此找出一种新思路、新方法来准确有效判断变压器的 故障具有非常重要的意义。 本文在对基于 DGA 气体的变压器故障诊断进行精 确分析的基础上，得出了能够实现变压器故障诊断的协同学方法，该方法类似 于神经网络的模式识别，但它没有 BP 神经网络算法那样的局限性、不存在样本 训练繁琐和隐含层单元选取困难问题。文中首先依据协同学理论，对变压器故 障诊断问题建立动力学方程，通过对动力学方程的推导，运用支配原理中的绝 热消去方法，得到低维的具有原方程所有特征的序参量动力学方程。然后通过 序参量方程的推导，证明了可以只需要比较序参量的初始值就可以