文档名：基于信息融合和神经网络的变压器内部故障快速诊断方法
摘要：变压器内部故障诊断通常需要利用油中溶解气体进行分析,但这些信息提取、检测分析过程繁琐,实时性较差.因此文章中提出了一种仅需要电气量的变压器内部故障快速诊断方法,采用小波包分析提取短路电流和差动电流的频域故障特征,采用最大值体现零序电流的故障特征,采用信息融合技术将所得到的所有故障特征进行融合,并利用BP神经网络算法对变压器内部电气故障类型进行诊断.在MATLAB/Simulink平台建立来仿真模型并进行了算例分析,结果表明文章中所提出的变压器内部电气故障诊断方法具有高准确性和高可靠性的优点.
Abstract：Transformerinternalfaultdiagnosisusuallyrequiresanalysisofdissolvedgasinoil,buttheinformationextrac-tion,detectionandanalysisprocessiscumbersome,andthereal-timeperformanceispoor.Therefore,thispaperproposesafastdiagnosismethodoftransformerinternalfaultwhichonlyneedselectricalquantityinformation.Thefrequencydomainfaultcharacteristicsofshort-circuitcurrentanddifferentialcurrentareextractedbywaveletpacketanalysis.Thefaultchar-acteristicsofzero-sequencecurrentarerepresentedbythemaximumvalue.Theinformationfusiontechnologyisusedtofuseallthefaultfeatures,andtheBPneuralnetworkalgorithmisusedtodiagnosetheinternalelectricalfaulttypesoftransform-er.ThesimulationmodelisestablishedonMatlab/Simulinkplatformandtheexampleanalysisiscarriedout,theresultsshowthattheproposedinternalelectricalfaultdiagnosismethodoftransformerhashighaccuracyandhighreliability.
作者：李婷 肖京 刘赟 彭平 钟永恒 乐健 Author：LiTing XiaoJing LiuYun PengPing ZhongYongheng LeJian
作者单位：国网湖南电力科学研究院,长沙410007武汉大学电气与自动化学院,武汉430072
刊名：电测与仪表 ISTICPKU
Journal：ElectricalMeasurement&Instrumentation
年，卷(期)：2023, 60(11)
分类号：TM411
关键词：电力变压器 内部故障 信息融合技术 神经网络 故障诊断
Keywords：powertransformer internalfault informationfusiontechnology neuralnetwork faultdiagnosis
机标分类号：TM743TM407TP391
在线出版日期：2023年12月26日
基金项目：国网湖南省电力有限公司科技项目基于信息融合和神经网络的变压器内部故障快速诊断方法[
期刊论文] 电测与仪表--2023, 60(11)李婷 肖京 刘赟 彭平 钟永恒 乐健变压器内部故障诊断通常需要利用油中溶解气体进行分析,但这些信息提取、检测分析过程繁琐,实时性较差.因此文章中提出了一种仅需要电气量的变压器内部故障快速诊断方法,采用小波包分析提取短路电流和差动电流的频域故障...参考文献和引证文献
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