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基于支持向量机的电力变压器故障诊断

时间:2020-05-17 20:05来源:毕业论文
以特征气体法作为参照,应用三比值法来确定搜集的故障数据中的故障具体情况。对故障选择进行多次二分类,建立向量机对故障数据进行故障诊断,对比两种方法的准确率,并尝试提

摘要电力变压器是电网中最重要的一环。因此,只有及时发现变压器内部的可能存在的问题,才能提高变压器运行的安全性,对整个人类发展都有重要意义。本文首先进行了电力变压器故障诊断传统方法与智能方法的对比,以特征气体法作为参照,应用三比值法来确定搜集的故障数据中的故障具体情况。对故障选择进行多次二分类,建立向量机对故障数据进行故障诊断,对比两种方法的准确率,并尝试提高向量机诊断准确率。然后尝试提高向量机的诊断准确率,其核函数难以提高,参数选择大多以经验为主不够准确,很难得到最优的参数保证其准确率,所以引入人工免疫算法尝试使变压器诊断更加准确。49149
毕业论文关键词 电力变压器,故障诊断,支持向量机,人工免疫算法
Title Fault diagnosis of power transformer based onSupport vector machineAbstractThe power transformer is the most important part of the grid. Therefore, only to discover theexistence of transformer possible problems, in order to improve the safety of the transformeroperation is important for the human development. This paper first compared the power of traditionalmethod and intelligent method of transformer fault diagnosis, with the method of characteristic gas asa reference three, the application ratio method to determine the fault situation fault data collection intwo. Multiple classification of fault, fault diagnosis of the fault data of vector machine, accuracycomparison of two methods, and try to improve the diagnostic accuracy of vector machine. Then tryto improve the diagnostic accuracy of vector machine, it is difficult to improve the kernel function andparameter selection are mostly based on the experience is not accurate enough, it is difficult to getthe optimal parameters to ensure its accuracy, so we introduce the artificial immune algorithm tomake. The diagnostic accuracy of the device is more accurate.
Keywords power transformer,fault diagnosis,support vector machine,artificialimmune algorithm

目次

1绪论1

1.1课题研究的背景和意义.1

1.2变压器故障诊断国内外研究现状2

1.3本文研究的主要内容..4

2变压器故障..6

2.1变压器的分类..6

2.2变压器故障7

2.3传统的变压器故障诊断方法..7

2.3.1特征气体判断法..7

2.3.2比值判别法.8

3支持向量机和人工免疫算法原理11

3.1支持向量机基本原理11

3.1.1支持向量机二分类算法11

3.1.2非线性支持向量机..13

3.2支持向量机多分类问题..14

3.3人工免疫系统15

3.3.1人工免疫现状.15

3.3.2克隆选择算法.16

4支持向量机模型与实验.18

4.1模型建立..20

4.2支持向量机模型建立.20

4.2.1SVM1建立.20

4.3.2SVM2建立.21

4.3.3SVM3建立.22

4.4故障对比..23

5基于免疫算法优化支持向量机的变压器故障诊断..25

5.1免疫运行的主要机理25

5.2免疫算法参数优化.26

5.3实验结果..27

结论.29

致谢.30

参考文献..31
1 绪论1.1 课题研究的背景和意义21 世纪世界各国电力设备及电力产业飞速发展,我国在重点发展超高压及着重发展特高压输变电技术的同时,全国的电网容量在不停地飞速增长,形成了覆盖整个国家的电网互联的庞大电网。电力发展由各种电气设备在不断提高诊断准确率发展来提高的,电力变压器在投入使用后,运行的时监测绝缘状况才能保证其使用的效率,电力系统的在使用期间最为重要的数据其可靠性也会由其体现出来。一旦电网中电力变压器或其它电力设备发生了故障,不但会产生大规模停电的后果和设备损坏,更会造成直接的人身和财产损失,以及各行业严重的经济损失。所以,电力设备的运行可靠性是致力于提高的重中之重,对电力变压器进行定期的预防监测,降低故障机率,减小事故发生时的危害,提高电力变压器运行的稳定性,运行中有良好的可靠性,使电力系统可以安全运行是研究人员不断努力的目标。首先在建设时选用性能稳定电力变压器,还要选择质量可靠的电力变压器,只有研究并提高变压器诊断水平,保证检修做到及时预防,对相应问题进行检修维护,在故障发生前排除隐患,减少设备的故障率,才可以保证电力变压器持续可靠运行。过去很久一段时间中,我国对电力设备检修策略存在许多不足,检修策略在技术还不完备时,检修方式的应用选择定期检修,就是要求电厂进行在一定周期内停电,停电后检修人员开始做预防性试验,以此来维护正常运转,保障电力设备不出故障,依据试验后的结果,对结果数据先进行整理,再进行风险的分析,分析故障原因,决定是否需要实施维修,以及维修的策略。检修周期就是设定一定的时间,在规定时间内进行检修,按照事先拟定好检修计划来规划,进行对设备定期维修,目的是隐患,也为了预防故障,使电力变压器可以保障正常运转。但由于不考虑电气设备的实际运行情况,定期做相同的不加修改的预防检查,对设备进行维护,进行停电的定期检修,部分时间在检修后,也会按照检修后的情况更换部件,结果很容易会造成变压器过修的问题,不能及时发现潜伏故障,也会同时造成更大的问题,尤其是失修的问题,大量的人力、物力和财力也同时被浪费。与此同时,潜伏性故障是电气设备内部的另一大危害,按照一定周期来进行的预防性试验很难发现这一类故障,尤其是其潜伏期,检修人员很难在此时完成及时的维修。此外,实施定期的维修时,必须要进行频繁拆装,这样设备的硬件会有磨损,安装过程也存在故障潜伏的出现,电力设备寿命受其影响,正常运行年限只能进一步减少。因此,对变压器实现以定期的停电预防性试验需要改变,在线监测为基准的状态维修应该需要有更广泛的应用[1]。变压器故障一般可以分为外部故障,以及更要引起检修人员的注意的内部故障,在定期的检修中内部故障很难被及时发现,并且内部故障引发的危害更为剧烈,发生局部放电时甚至可能引起油箱爆炸等严重的后果。热性故障和电性故障是常见的两种主要故障,机械故障也是不容忽视的一种故障,其同样可引起严重的后果。电力变压器故障存在潜伏期,同时也会使电力变压器电效率大大减弱。电力变压器故障的发生是一个漫长的过程,经过缓慢的变化积累到质变,而非一个突然地过程,对电力设备进行实时的状态在线监测,观察在线监测的实时数据来了解电力变压器的状态,通过监测及时发现问题来进行状态检修,对有效的实施维修起指导性的意见。因此,做好电力变压器故障诊断的研究,对于提高整个电网安全可靠性,电力变压器的安全性,优化整个电网运行撞他,使电力系统稳定性提高,及经济发展也都有十分重要的意义。 基于支持向量机的电力变压器故障诊断:http://www.lwfree.com/zidonghua/lunwen_52066.html

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