基于神经网络的变压器瓦斯监测与故障诊断的研究.pdf

【基于神经网络的变压器瓦斯监测与故障诊断】 在电力系统中，变压器的稳定运行至关重要。传统的变压器瓦斯监测主要依赖离线气体分析法，但这种方法对于故障的判断可能存在不准确和延迟。随着科技的进步，引入了在线智能动态检测技术，特别是通过神经网络等人工智能算法，能够更准确、及时地诊断变压器的故障情况。 神经网络，作为一种模拟人脑神经元工作模式的计算模型，已经在许多领域得到广泛应用，包括变压器的故障诊断。人工神经网络（ANN）尤其在处理非线性问题和模式识别方面表现出强大的能力。例如，BP（Back Propagation）神经网络，这是一种常见的监督学习算法，适用于分类和回归任务。BP网络由输入层、隐藏层和输出层构成，通过误差反向传播调整权重，以最小化预测输出与目标输出之间的差异。 在变压器瓦斯监测中，神经网络可以用来分析瓦斯气体的成分比例，如氢气（H2）、甲烷（CH4）、乙烯（C2H4）、乙烷（C2H6）和乙炔（C2H2）。这些气体的浓度变化往往与特定类型的故障相关。例如，特征气体法和三比值法（包括改良三比值法）是基于不同气体比例来判断故障类型的方法。三比值法通过CH4/H2、C2H2/C2H4和C2H4/C2H6的比值编码来识别故障，而改良三比值法提高了诊断准确性，避免了无编码情况的出现。 在硬件方案设计中，实时监控系统会采集变压器油中的气体比例，通过气体检测传感器将气体浓度转化为电信号。这些信号经过AD（Analog-to-Digital）转换模块处理，然后输入到ARM微处理器，进行信号分析。嵌入式软件在微处理器中运行，实现对信号的处理和故障预测。数据通过RS-232串口传送到上位机，显示分析结果。系统的关键组件包括SDRAM用于存储，FLASH用于数据交换，晶振模块提供时钟同步，复位模块确保系统稳定，电源供电，而JTAG则用于调试和编程。 基于神经网络的变压器瓦斯监测与故障诊断系统通过智能化手段，提高了故障诊断的准确性和及时性，有效地保障了电力系统的安全运行。未来，随着深度学习和机器学习技术的进一步发展，故障诊断的精度和效率有望得到更大的提升。