人工神经网络在变压器油中溶解气体分析中的应用研究

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人工神经网络在变压器油中溶解气体分析中的应用研究

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人工神经网络在变压器油中溶解气体分析中的应用研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：电力变压器是电力系统中核心设备,其正常运行直接关系到整个电力系统的稳定性和安全性。油中溶解气体分析(DGA-DissolvedGasAnalysis)是检测变压器早期故障的有效方法。本文将人工神经网络引入油中溶解气体分析,主要工作与结论是（文章此处忽略..）:分析了变压器油中溶解气体的发展变化规律,研究了变压器油中溶解气体和故障类型之间的关系。对常用的神经网络模型进行深入研究,总结了各种模型的特点和适用范围。论述了用神经网络进行变压器油中溶解气体分析,诊断和预测变压器故障的有效性和可行性（此处忽略..）。理论分析和大量实例表明,BP神经网络有很强的非线性映射能力,适合用于模式分类。本文提出了一种将故障类型逐步细化的组合BP网络模型,用于变压器故障诊断。实例分析表明该模型诊断准确率超过85%。变压器油中溶解气体各组分之间是相互关联的。为了准（本文此处忽略..）确地预测变压器故障需要同时考虑多种气体成份的发展变化。本文建立了基于径向基函数网络的多变量预测模型,用于变压器溶解气体分析,获得了令人满意的预测精度。变压器油中溶解气体发展变化存在多种趋势,用单一模型难以准确描述。本文用GM(1,1)模型,R（文章此处忽略..）BF神经网络和BP神经网络构建组合模型预测气体浓度变化。试验表明,组合预测模型能发挥各种模型的优势,提高预测精度。综合上述研究成果,开发了一套变压器故障诊断和预测系统,并用110kV电力变压器实测数据有效验证。

以上为本篇毕业论文范文人工神经网络在变压器油中溶解气体分析中的应用研究的介绍部分。

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