基于BP神径网络砷电力变瓜器故障诊断.pdf
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1、第4 4卷第3 期 2 0 0 7 年3 月 蒯 T RJ NS FORA 石 配 V o l . 4 4 Ma r c h No . 3 2 0 0 7 了 基于B P神径网络 砷电 力变瓜器故障 诊断 杜文霞, 吕 斧, 句希源 ( 河北师范大学, 河北 石家庄 0 5 0 0 3 1 ) 摘要: 介绍了 墓于B P神经网络的电力变 压器的故障诊断方法, 并给出了 实例。 关键词: 电力变压器; 神经网 络; 三比 值法; 故障; 诊断 中图分类号: T M 4 0 6文献标识码: B文章编号: 1 0 0 1 - 8 4 2 5 ( 2 0 0 7 ) 0 3 - 0 0 4 5 - 0
2、 3 F a u lt D ia g n o s is o f P o w e r T r a n s f o r m e r B a s e d o n BP N e u r a l N e t wo r k D U We n - x ia , L U F e n g , J U X i- y u a n ( H e b e i N o r m a l U n iv e r s it y , S h ij ia z h u a n g 0 5 0 0 3 1 , C h in a ) A b s t r a c t : T h e m e t h o d t o d ia g n o s e
3、 p o w e r t r a n s f o r m e r f a u lt s b a s e d o n B P n e u r a l n e t w o r k is i n t r o d u c e d . T h e e x a m p le s a r e p r e s e n t e d . K e y w o r d s : P o w e r t r a n s f o r m e r ; N e u r a l n e t w o r k ; T h r e e - r a t io m e t h o d ; F a u lt ; D ia g n o s i
4、s 1 引言 电力变压器是电力系统的重要设备之一,其故 障的诊断对整个电力系统的安全性和可靠性极为重 要。三比值法在油中溶解气体为特征量的充油变压 器故障诊断中得以广泛的应用, 并得到了大量的实 践及事例验证。这种根据气体比值划分区间的编码 规则基本上是合理的,尤其是在远离区间分界点的 地方, 这样确定的编码其准确率相当高但是, 当气 体组分比 值在判断区间交界处附近时,采用三比值 法有时判断不准甚至误判。由于神经网络自 身有很 好的归纳和抽象能力, 且在众多的神经网络模型中, 误差反向传播( B a c k P r o p a g a t io n - B P ) 神经网络又具 有良 好的模
5、式分类能力,故笔者尝试用B P 神经网 络来处理比值编码问题, 其能够在一定程度上弥补 三比值法的不足。 2 三比值法的原理 三比值法的原理是: 根据充油电器设备内油、 纸 绝缘故障裂解产生的气体组分含量的相互依赖关 系, 从5 种特征气体中( H Z , C 氏. C Z H 6 . C 2 H 4 . C 2 H z ) 选 用两种溶解度和扩散系数相近的气体组分组成三比 值, 以不同的编码表示, 其编码规则见表 1 , 对故障 性质的判断见表2 0 在实际应用中,比值编码边界模糊的比值区间 内的故障, 往往容易误判。 3 B P神经网络 B P 神经网络是一种有隐含层的多层前馈网络, 结构
6、如图 1 所示。在B P 神经网络中的神经元多采 用S 型函数作为激活函数, 利用其连续可导性, 便于 引人最小二乘 ( L e a s t M e a n S q u a r e s - L M S )学习算 法, 即在网络学习过程中, 使网络的输出与期望输出 的误差边向后传播边修正连接权值,以期望其误差 表 1 三比值法的编码规则 Ta b l e 1 Co d e rul e f o r t h r e e - r a t i o me t h o d 特征气体的比值 比值范围编码 - C ZH , C , H , C H . H 2 C A C , H , 3222 基金项目: 为河北
7、省自然科学基金资助( F 2 0 0 4 0 0 0 1 8 0 ) 第 4 4 卷 Ta b l e 2 表2 判断故障性质的三比值法 T h r e e - r a t i o m e t h o d t o d i a g n o s e f a u l t c h a r a c t e r i s t i c s 序号故障性质 比值范围编码 C ZH Z C A C 旦 a H z C A C A 0 无故障 000 1 低能量密度的局部放电 010 2 高能量密度的局部放电 110 3低能量放电1 - 200 - 2 4 高能量放电 1 02 5 低于1 5 0 的热故障 001
8、6 1 5 0 - 3 0 0 低温过热故障 020 7 3 0 07 0 0 中温过热故障 ,021 8 高于7 0 0 高温过热故障 022 图2 B P网络故障诊断结构图 F i g . 2 F a u l t d i a g n o s i s d i a g r a m o f B P n e t w o r k 均方值最小。 输出层 图中, X , , X 2 , X 3 分别对应 C Z H J C Z H 4 , C H 4 / H : 和 C Z H XA 3 组气体的比值。 4 . 2 B P网络模型的建立 建立B P 网络模型, 也就是确定网络输人层、 隐 含层、 输出层
9、的节点个数以及隐含层的层数。 B P , 模型采用( 1 - 4 - 3 ) , 也就是说B P . 网络输人 层 1 个节点,用来接收特征气体中C Z H : 和C 2 H 4 的 比值, 用X , 表示; 该网络有一个隐含层, 取节点数为 4 ;输出节点数为3 ,分别用Y o , Y : 和Y Z 表示, Y o = 1 对应编码为0,Y,=1对应编码为1 , Y 2 = 1 对应编码为 2 0 B 几模型采用( 1 - 7 - 3 ) , 该网络输人X : 用来接 收特征气体中C H ; 和H : 的比值, 输出分别用Y 3 , Y 4 和Y s 表示。 Y 3 = 1 对应编码为O ,
10、 Y 4 = 1 对应编码为1 , Y 5 = 1 对应编码为2 0 B 几模型采用( 1 - 6 - 3 ) , 该网络输人X 3 用来接 收特征气体中C A 和C A 的比值, 输出分别用叽、 叽和Y : 表示。 Y 6 = 1 对应编码为O , Y , = 1 对应编码为 1 , Y 8 = 1 对应编码为2 0 3 个 B P网络模型的输人、 输 出及编码的对应关系见表3 0 输人层 隐含层 图, B P网络结构示意图 F i g . 1 S t r u c t u r a l d i a g r a m o f B P B P神经网络的学习过程包括正向和反向传播 两个阶段, 在正向传
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