文档介绍：西华大学
硕士学位论文
基于人工免疫的电力变压器故障诊断研究
姓名:周爱华
申请学位级别:硕士
专业:电力系统及其自动化
指导教师:张彼德
20080501
基于人工免疫的电力变压器故障诊断研究研究生周爱华指导教师张彼德电力系统及其自动化专业电力变压器是重要的变电设备,其运行状态直接影响电网运行的安全性、稳定性。受生物免疫启发建立的人工免疫系统是一种新型的智能系统,具有高度的自适应性,并且具有学忆和模式识别能力。本文利用人工免疫的有关概念和理论,提出了两种基于人工免疫的电力变压器故障诊断方法,并用实例分析证主要工作如下:斯っ庖呤侗鹄砺塾τ糜诘缌Ρ溲蛊鞴收险锒希岢隽嘶谌斯っ疫分类的电力变压器故障诊断方法。该方法模拟自然免疫中抗原和赴嗷プ饔没疲ü收涎变压器油中溶解气体组分魑?乖眉尤ㄅ肥暇嗬爰扑闱缀土Γ婀朔至康ハ畛旯障信息,通过免疫训练,获取表征故障样本的人工识别球集合,再用诮掷法对故障样本进行分类。:评碛τ糜谌斯っ庖呤侗鹣低持械淖试捶峙浠浦校岢隽嘶于模糊免疫识别的电力变压器故障诊断方法。利用模糊推理系统的非线性映射能力,在资源分配时,兼顾了刺激水平和抑制水平,防止部分优秀季莨嘧试矗纳屏巳斯っ庖叻掷喾椒ǖ氖樟残冉狭巳斯っ庖叻掷嗪湍:庖呤侗鸱椒ㄔ诘缌Ρ溲蛊鞴收险锒现械应用性能,并与基于神经网络的电力变压器故障诊断方法进行对比。罅渴莘治霰砻鳎疚奶岢龅牧街只诿庖呤侗鹄砺鄣牡缌Ρ溲蛊故障诊断方法对各类故障的敏感程度不同,但都具有较高的诊断精度。关键词:免疫系统,人工免疫识别,电力变压器,故障诊断,模糊推理明其有效性。能。
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切吕年孪缈谌鲁声明本人声明所呈交的学术论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特另以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得西华大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。本学位论文成果是本人在西华大学读书期间在导师指导下取得的,论文成果归西华大学所有,特此申明。作者签名:导师签名:
髀缌Ρ溲蛊鞴收险锒系闹匾R庖目前常用的故障诊断方法随着国民经济快速发展,我国电力工业已进入一个崭新的发展阶段,电网规模从城市孤立电网发展成大区电网,西电东送、南北互供、全国联网的格局。在电力系统向超高压、大电网、大容量、自动化方向发展的同时,提高电力设备的运行可靠性显得尤为重要。电力系统中,电力变压器担负着电网间电压变化、电能转化的功能,是重要的电气设备,其运行状态直接关系到整个电力系统的可靠性和经济性。由于变压器电气结构复杂,工作环境恶劣,运行时出现故障的概率较大,对电力系统的稳定运行有严重威胁,造成巨大的经济损失。据有关资料分析,对设备进行有效的检测和诊断,可使设备故障率减少%,设备维修费减少%一%,经济效益十分显著【俊0甑缌ひ低臣普R#胤降缤工矿企业的变电站之外,仅国家电网以上的变电站就达嘧鵬主变压器达嗵ǎ改昊共欢闲陆ū涞缯竞托峦对吮溲蛊鳌<霸绶⑾植⑶遗除变压器故障,已成为保障供电可靠型的重要手段,是电力部门中一项具有重大理论和实用价值的课题。由于电力变压器故障的种类繁多,原因复杂多变,故障征兆和原因间机理复杂,使得要准确判断变压器故障性质及故障发生部位十分困难。专家在长期的运行实践中提出不少监测变压器潜伏性故障的方法,如电气实验、油中溶解气体分析取D壳埃诒溲蛊鞴收险锒现杏τ媒隙嗟氖抢糜椭腥芙馄宓挠效信息和电气实验,结合人工智能技术进行变压器智能诊断,模糊数学、遗传算法、人工神经网络妥ḿ蚁低吃诘缌Ρ溲蛊鞴收险锒现幸阎鸩交竦昧擞用。】。这些智能诊断方法以及它们的融合,,数据可靠性高,技术成熟,从定性到定量分析都积累了相当的经验。实践证明,变压器的油中溶解分析技术作为目前电力系发展。
统中对油浸电力设备常规使用的重要监测手段,它能够及时发现变压器内部潜伏性故障,而采用电气试验方法很难发现某些局部故障瞵】。根据电力设备预防性试验规程规定,电力变压器试验项目共有项,其中油中溶解气体分析方法能有效诊断充油电气设备内部早期故障【,这不仅为所认可,而且被实践所证实,因此,在年颁布执行的电力设备预防性试验规程中,已把变压器油的气相色谱分析放到了首要的位置。有的变压器厂提供的大型变压器产品已附有远觳獗ň低常桓咝!⒖蒲性核捕杂蜕自谙呒嗖庀低辰辛撕芏嘌究开发工作【俊9时疚牟捎玫缌Ρ溲蛊鞴收仙资葑魑Q盗泛图觳庋尽油中溶解气体分析又称特征气体法,是基于哈斯特的实验发现。哈斯特通过实验发现:任何一种烃类气体产气速率随温度变化