線性分類器與ＢＰ網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合診斷變壓器故障

范競(jìng)敏，曹　建，丁家峰，王浩宇

中南大學(xué)物理科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，湖南長(zhǎng)

北京華電云通電力技術(shù)有限公司，北京　

摘　　　要：油中溶解氣體分析（ＤＧＡ）是目前電力充油設(shè)備潛伏性故障診斷的重要手段。為了克服傳統(tǒng)ＢＰ網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)診斷算法所具有的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)多、收斂時(shí)間長(zhǎng)的缺陷，減少算法運(yùn)算量及提高變壓器故障診斷的正確率，提出了一種新的診斷算法：線性分類器－ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＬＣ�玻拢校┕收媳孀R(shí)方法。通過(guò)對(duì)變壓器大量過(guò)熱和放電兩類典型故障數(shù)據(jù)的研究，發(fā)現(xiàn)其ＤＧＡ故障數(shù)據(jù)的特征空間線性可分且分離度較好�；�于以上特性，先用線性分類器診斷過(guò)熱和放電故障，然后利用兩個(gè)小型ＢＰ網(wǎng)絡(luò)分別進(jìn)行進(jìn)一步診斷，得到較終診斷結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的ＬＣ�玻拢兴惴ň哂辛己玫姆诸惸芰�，故障診斷的正確率達(dá)到９４％，且網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，運(yùn)算量小，從而為變壓器的故障診斷提供了一條新的有效途徑。

關(guān)　鍵　詞：ＤＧＡ；線性分類器；ＢＰ網(wǎng)絡(luò)；故障診斷

１　引　言
大型電力變壓器是電力系統(tǒng)中較重要的電氣設(shè)備之一，其運(yùn)行狀態(tài)直接影響到整個(gè)電力系統(tǒng)的安全與穩(wěn)定運(yùn)行。因此，研究變壓器故障診斷技術(shù)，提高變壓器的維護(hù)和檢修水平，保證變壓器的安全、穩(wěn)定運(yùn)行具有重要的現(xiàn)實(shí)意義［１］。目前，利用ＤＧＡ數(shù)據(jù)判斷變壓器故障的方法有多種，常用的有ＩＥＣ三比值法、電協(xié)研法等。然而，這些方法在工程實(shí)際應(yīng)用中往往暴露出編碼不全、編碼邊界過(guò)于絕對(duì)等缺點(diǎn)［２］。近年來(lái)，一些人工智能方法如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［３］、模糊理論［４�玻担�、灰色理論［６］等被應(yīng)用到變壓器故障診斷中，但由于變壓器結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性以及故障機(jī)理的多樣性，變壓器故障診斷的正確率還有待進(jìn)一步提高。為了在減少算法運(yùn)算量的同時(shí)提高算法的診斷正確率，本文提出了一種基于線性分類器與ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障辨識(shí)算法，并建立了算法的模型。

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