[发明专利]基于经验模态分解和神经网络的变压器绕组变形在线故障定位方法在审

专利信息
申请号: 201610517668.2 申请日: 2016-07-05
公开(公告)号: CN107576884A 公开(公告)日: 2018-01-12
发明(设计)人: 张宁;朱永利 申请(专利权)人: 华北电力大学(保定)
主分类号: G01R31/06 分类号: G01R31/06
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 071003 河*** 国省代码: 河北;13
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摘要: 发明涉及一种基于经验模态分解和神经网络的变压器绕组变形在线故障定位方法,包含以下步骤当暂态过电压冲击变压器绕组时,利用信号采集装置测得绕组末端的电压信号;对该采集获得的电压信号,通过经验模态分解得到各个本征模态分量;将该计算得到的各个本征模态分量与绕组正常时对应的各个本征模态分量计算相关系数,将计算得到的各个相关系数作为变压器绕组变形的故障特征量;将得到的故障特征量输入到训练好的神经网络中,得到故障定位向量,其中,数值接近1的元素代表的位置发生了绕组变形。本发明利用变压器遭受的暂态过电压信号陡峭上升沿中的高频成分,从行波分析的角度诊断变压器绕组变形,实现了绕组变形位置的指纹式识别和定位。
搜索关键词: 基于 经验 分解 神经网络 变压器 绕组 变形 在线 故障 定位 方法
【主权项】:
基于经验模态分解和神经网络的变压器绕组变形在线故障定位方法,其特征在于,所述方法包含以下步骤:步骤1:当暂态过电压冲击变压器绕组时,利用信号采集装置测得绕组末端的电压信号U1(f)。步骤2:对于上述步骤1中采集获得的电压信号U1(f),通过经验模态分解得到各个本征模态分量X。步骤3:对于步骤2中计算得到的各个本征模态分量X,与绕组正常时对应的各个本征模态分量Y计算相关系数将计算得到的各个相关系数作为变压器绕组变形的故障特征量。步骤4:对于步骤3中得到的故障特征量,输入到训练好的神经网络中,得到故障定位向量,其中,数值接近1的元素代表的位置发生了绕组变形。
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