[发明专利]一种基于神经网络的变压器故障诊断方法

说明书

技术领域

本发明涉及变压器故障诊断方法，尤其涉及一种基于BP神经网络的变压器故障诊断方法。 

背景技术

目前，变压器作为供电网络的重要设备，对供电网络的质量起到尤为重要的作用。变压器的故障会波及很大的范围，造成严重的影响，带来巨大的损失。所以变压器的故障维修、定期维护，一直都是关注的重点。我国电力行业已普遍推行了定期维修制，它曾对保证电力系统的安全、稳定运行起到了有效的监督作用。但经多年的运行实践后发现，定期维修制由于维修计划缺乏针对性，往往容易导致过度维修或维修不足的双重缺陷，因而近年来对故障诊断技术的研究得到了国内外学者的广泛重视。 

IEC三比值法是目前广泛应用的一种变压器故障诊断方法。此法的基本原理是变压器发生故障时，从变压器油中提取五种特征气体（H₂，CH₄，C₂H₂，C₂H₆和C₂H₄）的成分含量计算出相应的三对比值（C₂H₂/C₂H₄，CH₄/H₂，C₂H₄/C₂H₆）并赋予相应的编码，再由编码规则，得到一组编码表，然后根据表中提供的诊断标准就可找到相应的故障类型。三比值诊断法的优点是简单，诊断问题快。只要特征气体的三对比值在编码表范围之内，即可“对号入座”，迅速查找到故障类型。但三比值法也存在一些问题：当油中特征气体含量未达到注意值时，无法用这种方法进行诊断；若特征气体的三比值根据编码规则和分类方法得到的编码超出已知的编码列表，则无法确定故障类型，还有当多种故障同时产生时，三比值法难以区分。 

发明内容

本发明的目的是提供一种基于神经网络的变压器故障诊断方法，能够对变压器故障做出及时准确地判断。 

本发明采用下述技术方案：一种基于BP神经网络的变压器故障诊断的智能方法，包括（1）、利用IEC三比值法得出五种气体的三比值：C₂H₂/C₂H₄、CH₄/H₂、C₂H₄/C₂H₆作为训练样本；（2）、利用隶属函数将三比值进行模糊化处理；（3）、对故障类型进行编码；（4）、根据模糊化后的训练样本数据训练BP神经网络，直到BP网络满足精度要求，（5）、将模糊化后的待测样本数据输入到训练好的BP神经网络；（6）、BP神经网络输出诊断结果。 

所述的步骤（2）中所采用的隶属函数是正态分布函数，设χ₁=C₂H₂/C₂H₄，χ₂=CH₄/H₂，χ₃=C₂H₄/C₂H₆，a₁，a₂，a₃为模糊化处理过的神经网络输入层的实际输入量，则隶属函数为：