电力工程变压器故障诊断中人工智能技术的应用研究
5页1、从本学科出发,应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性,便于研究生提出新见解,特别是博士生必须有创新性的成果电力工程变压器故障诊断中人工智能技术的应用研究1 变压器故障以及诊断方法变压器的故障有多种形式,造成故障的原因也较为复杂多样,根据实际情况来看,变压器制造上的问题占据了事故发生总量的80%左右,运行维护中的问题占据了20%左右。制造方面包括套管质量差、绝缘缺陷、短路强度差以及分解开关质量等问题,在运行方面主要是进水受潮,运行、安装以及检修不当造成的各种状况,其他还有一些诸如雷击、绝缘老化、过电压、污闪等问题。按照发生部位可分为外在故障以及内在故障,这些故障的发生严重影响着变压器的正常运行,造成了电力系统故障。针对这些故障进行诊断,首先就是要根据变压器故障征兆进行判断,定位故障发生的位置和性质。故障检测主要是通过继电保护、有种气体分析、绝缘试验、电气试验等综合进行诊断,主要有神经网络方法、模糊集理论方法以及专家系统方法等。人工智能技术的应用不仅能够克服传统故障诊断的不足,提升诊断准确性更好的设计解决方案,同时在此系统的基础上实现混合智能诊断系统的开发,这对
2、于拓展人工联盟智能技术的应用前景具有积极意义。人工智能技术在变压器故障诊断中的应用人工智能技术集成神经网络系统、范例推理、模糊数学的综合应用,对于故障诊断过程中的模糊性问题既能在已有的经验知识基础之上进行故障诊断,提升准确性和可靠性,同时还能够通过输入与输出状态间“映射”关系的训练学习提升各神经元之间的结合程度,使其加强映射的质量。因此,作为最有前景的故障诊断技术,人工智能技术能够不断通过对已知范例的学习,逐步增强对未知故障的诊断能力。目前,人工智能技术的故障诊断主要是基于神经网络方法、模糊集理论、专家系统、遗传算法与粗糙集理论五种方法进行故障诊断,下面我们以其中几项方法的应用为例略作分析。 人工神经网络的变压器故障诊断作为典型的模拟人类神经系统进行信息传输与数据处理的人工智能技术,神经网络方法最大的特点就在于对于神经元网络的应用。不同神经元之间的沟通连接共同构成了网络运行的基础,对于各种隐含所处理问题的智慧进行权重连接,从而实现诊断与处理。从其运行方式和结构来看,它具有一定的学习能力,能够通过对学习算法的应用实现训练样本的训练,同时完成知识的自我组织与构建,容错能力较强,即使输入信号
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