基于神经网络的变压器故障检测毕业论文.doc

基于神经网络的变压器故障检测 知识点1：变压器故障检测的重要性 电力变压器是电力系统中最重要的设备之一，对电力系统的安全、可靠、优质、经济的运行起着决定性作用。因此，变压器故障检测对电力系统的经济安全运行有着重要的意义。 知识点2：油中溶解气体法 油中溶解气体法是最有效的发现和检测变压器故障的方法之一。该方法可以检测变压器的油中溶解气体的变化，从而判断变压器的故障情况。 知识点3：神经网络在变压器故障检测中的应用 神经网络具有很强的模式识别分类能力和联想记忆能力，因此神经网络可以用于变压器故障检测。基于神经网络的以变压器油中溶解气体为特征量的故障检测方法为变压器故障检测提供了新的途径。 知识点4：BP 网络、RBF 网络和支持向量机 本文将采用三种不同的神经网络（BP 网络、RBF 网络、支持向量机）应用于变压器故障检测中。BP 网络是一种常用的神经网络模型，RBF 网络是一种径向基函数网络，支持向量机是一种机器学习算法。 知识点5：变压器故障检测方法的设计和仿真 本文将对 BP 网络、RBF 网络和支持向量机的基本结构和原理进行介绍，并进行模型设计和仿真，从而实现变压器故障检测。 知识点6：变压器故障检测的经济安全运行意义 变压器故障检测对电力系统的经济安全运行有着重要的意义。它可以减少变压器故障的产生，提高电力系统的安全性和可靠性。 知识点7：神经网络在模式识别和分类中的应用 神经网络具有很强的模式识别分类能力，可以应用于变压器故障检测、图像识别、自然语言处理等领域。 知识点8：变压器故障检测的研究意义 变压器故障检测的研究意义在于提高电力系统的安全性和可靠性，减少变压器故障的产生，提高电力系统的经济性。 知识点9：神经网络在故障检测中的优势 神经网络在故障检测中的优势在于其可以处理非线性关系，具有很强的模式识别分类能力和联想记忆能力。 知识点10：变压器故障检测的发展前景 变压器故障检测的发展前景在于结合神经网络、机器学习和数据挖掘等技术，开发出更加智能化和自动化的变压器故障检测系统。