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由于供电系统的不断升级、改造,快速、准确的诊断出运行中的电力变压器故障,已成为现阶段十分迫切和紧要的课题。将人工智能应用于电力变压器故障诊断,是解决这项课题的有效方法。此篇论文提出的基于神经网络的变压器故障诊断方法,充分结合人工神经网络(ANN)和专家系统(EPS),利用分析油中的气体所含有的信息来进行变压器故障诊断。充分利用现有的每个方法中内在的特点使之得到更进一步的精练,这个诊断系统的基础知识来源于IEEE与IEC DGA标准和专家经验包括尽可能多的已知的诊断结果。人工神经网络的训练数据和拓扑结构都是