电力变压器属于电力系统中最为关键电气设备之一,也是引起电力系统故障频率最高的电气常用设备之一,因此,其日常的运行状况往往会直接影响到电力系统实际工作中的安全与稳定性。本文在油中溶解气体(DGA)的变压器故障诊断机理基础上,借助于BP神经网络算法,建立了变压器的故障诊断仿真模型,同时利用有关数据对诊断模型进行仿真研究。从仿真研究结果中得知,本研究中所建立的故障诊断模型有着可靠的预测效果。
类型: 期刊论文
作者: 李朕玥
关键词: 电力变压器,故障诊断,油中溶解气体,神经网络
来源: 电气技术与经济 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 长沙理工大学
分类号: TM407;TP183
页码: 44-45+59
总页数: 3
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