人工智人-家居设计-电力变压器故障分析及智能维修决策.pdf

利用Matlab构造BP神经网络完成变压器故障诊断 样本数据：在油色谱分析领域中，基于油中溶气体类型与内部故障性质的对应关系，以油中5种特征气体为依据的判断变压器故障的方法。其特征量为H2，CH4，C2H4，C2H2，C2H6，如图3所示。在对变压器的故障识别时，变压器的故障类型选择为：无故障、中低温过热、高温过热、低能放电和高能放电。仿真数据如图：在Matlab中完成人工神经网络的创建、训练及最终的仿真，并给出仿真结果及训练误差曲线。完成如下：一、源代码如下：%训练数据P=[46.21 11.27 33.04 8.52

英国电站13台变压器冷却油中溶解气体分析记录文本数据数（2010-2015）.zip

【DBN分类】基于DBN实现变压器故障诊断附matlab代码

-油中溶解气体的相关数据 -包括五种气体数据数据(见Sheet1)和对应的故障类型(见Sheet2) -样本总数为260个，故障类型6种

案例19 概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断.7z

针对基于传统神经网络的变压器故障识别诊断方法存在网络收敛慢、易陷入局部极小点和网络参数难确定的缺点，提出了一种基于极限学习机的电力变压器故障快速识别方法。该方法以变压器油中用于故障类型分析的5种主要溶解气体含量作为输入特征量，5种常见变压器状态作为输出量建立分类识别模型。实验结果显示，该方法的识别准确率比支持向量机高12.5%，识别速度是支持向量机的2.6倍，比概率神经网络快5.5倍以上，表明该方法对变压器故障的识别快速而有效。

变压器是电网的核心设备，其健康状态关系到电力系统的安全运行，开展变压器故障诊断既有实用价值，又有研究意义。变压器故障诊断的传统方法为国际电工委员会发布的IEC三比值法，该方法存在诊断准确率低、对编码以外的部分样本无法诊断等弊端。鉴于此，本文提出了一种基于统计规律的故障诊断方法，利用变压器油中溶解气体作为特征量，以故障类型为分类结果，采用朴素贝叶斯算法，建立了基于贝叶斯分类器的变压器故障诊断模型。为验证本文模型的效果，采取了两次实例测试：单次随机试验表明，本文模型将诊断准确率较IEC传统方法提高了10个百分点；多次随机试验表明，本文模型的平均诊断准确率在95%以上。因此，本文模型具有分类准确率高、泛化能力强等特点，能满足实际工程需要，可作为电力设备故障诊断的有效方法。

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