基于小波包神经网络的变压器故障诊断研究.pdf

《基于小波包神经网络的变压器故障诊断研究》是一篇探讨电力变压器故障诊断技术的科研论文，主要关注如何结合小波包分析与神经网络来提升诊断的效率和准确性。作者葛许良和林忠晨来自安徽理工大学电气与信息工程学院，他们在研究中深入分析了传统故障诊断方法的局限性，并提出了一种创新性的解决方案。 电力变压器是电力系统中的关键设备，其故障可能导致严重的经济损失和社会影响。传统的故障诊断方法，如三比值法、专家系统以及人工神经网络，尽管在一定程度上能识别某些故障，但面对故障原因的复杂性和多样性，这些方法往往无法提供全面而准确的诊断。因此，研究人员寻求新的技术来克服这些挑战。 文章中提出的基于小波包神经网络的诊断方法，首先利用小波包分析的优势。小波包分析是一种多尺度的时间-频率分析工具，它具有高分辨率和能精细解析信号特点的能力，特别适合处理非平稳和非线性的数据，如变压器内部的故障特征气体浓度变化。在数据预处理阶段，特征气体的浓度数据经过标准化处理，以消除数据的量纲差异，确保神经网络输入的一致性。 随后，预处理后的数据输入到BP（Back Propagation）神经网络进行训练和故障诊断。BP神经网络是一种反向传播的多层前馈网络，能通过迭代学习调整权重，以最小化预测输出与实际输出之间的误差。这种网络结构在处理复杂问题时表现出良好的适应性和泛化能力，使得故障类型可以被准确地识别。 实验结果显示，小波包神经网络在变压器故障诊断中的应用显著提高了诊断效率和准确性，表明这种方法具有较好的实用价值。相较于传统方法，该方法更能够应对变压器故障的复杂性和不确定性，为电力系统的稳定运行提供了有力保障。 这篇研究工作为电力变压器的故障诊断开辟了新的思路，结合了小波包的高级分析功能和神经网络的模型学习能力，为故障检测提供了一种更有效、更精确的方法。未来的研究可能进一步优化这种技术，例如引入深度学习等先进算法，以提升诊断性能，实现更加智能化的故障预测和管理。