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DGA技术在电力变压器绝缘故障诊断中的应用与进展 被引量:37
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作者 张冠军 钱政 严璋 《变压器》 北大核心 1999年第1期30-34,共5页
介绍了近年来油中溶解气体分析(DGA)技术在电力变压器绝缘故障诊断中的应用和发展动向。
关键词 变压器 绝缘故障 故障诊断 电力变压器 dga
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采用遗传算法优化装袋分类回归树组合算法的变压器故障诊断 被引量:44
2
作者 黄新波 李文君子 +1 位作者 宋桐 王岩妹 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1617-1623,共7页
传统的变压器故障诊断方法依靠经验,不能很好地反映故障特征和模式之间的深刻联系,诊断准确度不高。为此,采用遗传算法(GA)对装袋分类回归树组合(Bagging-CART)算法进行了优化,优化后的算法可有效提高变压器故障诊断准确度。该算法在油... 传统的变压器故障诊断方法依靠经验,不能很好地反映故障特征和模式之间的深刻联系,诊断准确度不高。为此,采用遗传算法(GA)对装袋分类回归树组合(Bagging-CART)算法进行了优化,优化后的算法可有效提高变压器故障诊断准确度。该算法在油中溶解气体分析(DGA)技术的基础上,以分类回归树(CART)算法作为基分类器,并采用装袋(Bagging)算法对CART算法进行集成,得到Bagging-CART强分类器。鉴于Bagging算法在集成过程中会生成相似甚至相同的基分类器,从而影响强分类器的泛化能力,故进一步利用遗传算法寻找最优基分类器组合进行了选择性集成。实验结果表明:单一CART算法的故障诊断准确度为83.33%;Bagging-CART全集成算法的故障诊断准确度为88.67%;而遗传算法优化Bagging-CART算法的故障诊断准确度可达91.33%,故障诊断准确度得到了提升。 展开更多
关键词 dga 变压器 故障诊断 BAGGING CART 遗传算法
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BP网络在电力变压器故障诊断中的应用 被引量:34
3
作者 王雪梅 李文申 严璋 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期12-14,共3页
以单隐层的BP组合神经网络在基于DGA的电力变压器故障诊断中的应用为例,在BP网络训练流程图的基础上,分别举例阐述了隐层节点个数、初始权值、训练误差、最大训练次数以及训练样本次序对网络训练效果和泛化能力的影响。指出这些因素的... 以单隐层的BP组合神经网络在基于DGA的电力变压器故障诊断中的应用为例,在BP网络训练流程图的基础上,分别举例阐述了隐层节点个数、初始权值、训练误差、最大训练次数以及训练样本次序对网络训练效果和泛化能力的影响。指出这些因素的影响程度各不相同,具体应用时,可按照更改训练样本次序、调节隐层节点个数、初始权值、训练误差、训练次数的顺序依次更改网络的结构和相应的参数,以达到最佳的训练效果。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 应用 BP网络 组合神经网络 隐层节点 初始权值 训练效果 训练样本 训练次数 网络训练 泛化能力 影响程度 dga 流程图 个数 误差 更改
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基于四阶段预处理与GBDT的油浸式变压器故障诊断方法 被引量:36
4
作者 廖伟涵 郭创新 +1 位作者 金宇 龚霄 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期2195-2203,共9页
鉴于传统电力变压器故障诊断方法存在易受数据噪声影响、诊断精度较低和模型参数难以确定等问题,提出了基于四阶段数据预处理和梯度提升树的变压器故障诊断方法。首先,基于变压器油中溶解气体数据提取可充分反映变压器工况的14维特征;其... 鉴于传统电力变压器故障诊断方法存在易受数据噪声影响、诊断精度较低和模型参数难以确定等问题,提出了基于四阶段数据预处理和梯度提升树的变压器故障诊断方法。首先,基于变压器油中溶解气体数据提取可充分反映变压器工况的14维特征;其次,采用四阶段数据预处理(local outlier factor、Canopy、K-Means、SMOTE),识别并替换噪声数据,获得去噪样本集;最后,构建基于梯度提升树(GBDT)的故障诊断模型,通过粒子群(PSO)算法实现模型参数的自适应寻优。通过算例中的对比实验,验证了数据预处理及模型参数寻优对故障诊断精度的提升效果;所提出方法与多类传统方法相比,故障诊断精度显著提高,证明了其有效性与实用性。 展开更多
关键词 dga 变压器 梯度提升树 数据挖掘 LOF CANOPY K-MEANS
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基于模糊神经网络的电力变压器故障诊断 被引量:34
5
作者 温阳东 宋阳 +1 位作者 王颖鑫 侯继光 《计算机测量与控制》 北大核心 2013年第1期39-41,共3页
针对传统的故障诊断技术具有模型复杂,数据采集方法比较繁琐,模糊规则难以确定等问题,提出了将模糊逻辑和神经网络技术相结合的方法;首先针对变压器的故障的特点,利用模糊理论描述不确定性信息,然后采用TOPSIS方法通过对DGA的特征量数... 针对传统的故障诊断技术具有模型复杂,数据采集方法比较繁琐,模糊规则难以确定等问题,提出了将模糊逻辑和神经网络技术相结合的方法;首先针对变压器的故障的特点,利用模糊理论描述不确定性信息,然后采用TOPSIS方法通过对DGA的特征量数据进行模糊处理从而实现优劣的排序;最后根据优化的数据输入到BP网络中,对不同的故障状态进行识别和诊断;同时采用无线网络进行数据传输,实现了远程数据采集与故障诊断功能;分析表明,这种方法能够实现对不同故障的诊断,有效地提高了故障模式的识别能力,较传统诊断方法有较大的优势。 展开更多
关键词 dga 模糊理论 TOPSIS 电力变压器 故障诊断 BP网络 无线
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改进型组合RBF神经网络的变压器故障诊断 被引量:27
6
作者 梁永春 李彦明 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期31-33,共3页
提出了一种在逼近能力、分类能力、学习速度等方面都优于BP神经网络的径向基函数神经网络和组合诊断的概念,并将其应用到变压器DGA故障诊断中。在处理输入数据和改进训练方法后,组合RBF神经网络诊断变压器故障训练速度快、收敛精度高、... 提出了一种在逼近能力、分类能力、学习速度等方面都优于BP神经网络的径向基函数神经网络和组合诊断的概念,并将其应用到变压器DGA故障诊断中。在处理输入数据和改进训练方法后,组合RBF神经网络诊断变压器故障训练速度快、收敛精度高、诊断准确。 展开更多
关键词 RBF神经网络 dga 变压器 故障诊断
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基于特征气体关联特征的变压器故障诊断方法 被引量:33
7
作者 梁永亮 郭汉琮 薛永端 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期386-392,共7页
现有的基于油中溶解气体分析(dissolved gases analysis, DGA)的变压器故障诊断方法未能充分挖掘不同故障下特征气体间的关联特征。基于此,论文提出一种基于故障特征气体间关联特征的变压器故障诊断方法。利用最大信息系数(maximal info... 现有的基于油中溶解气体分析(dissolved gases analysis, DGA)的变压器故障诊断方法未能充分挖掘不同故障下特征气体间的关联特征。基于此,论文提出一种基于故障特征气体间关联特征的变压器故障诊断方法。利用最大信息系数(maximal information coefficient, MIC)方法定量表征不同故障类型下特征气体间的关联程度,并使用受试者工作特征(receiveroperatingcharacteristic,ROC)曲线获得不同故障类型下特征气体间的关联特征量及其分布范围,进而建立变压器故障诊断模糊推理系统;针对实际使用中数据采集周期较长的问题,对比选取了牛顿插值方法扩大待识别样本数据,保证了提取特征的有效性。针对选取的故障时序数据,论文所提方法的故障诊断准确率达到了100%,远高于三比值法和大卫三角法,说明论文所提方法充分地利用了故障特征气体间的关联特征,有效地提升了基于DGA的变压器故障诊断方法的性能,为基于DGA的变压器故障诊断提供了一种新的特征。 展开更多
关键词 dga 变压器 故障诊断 最大信息系数 ROC曲线 模糊推理系统 牛顿插值法
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基于化学反应优化神经网络与融合DGA算法的油浸式变压器模型研究 被引量:35
8
作者 张珂斐 郭江 +2 位作者 聂德鑫 袁方 肖志怀 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期1275-1281,共7页
为了及时准确掌握变压器的健康状况,对潜伏性故障进行预测分析,将人工智能算法与DGA算法相结合,提出了一种基于化学反应优化神经网络的变压器故障诊断模型。考虑到BP神经网络和传统DGA算法在变压器故障诊断应用过程中存在的缺陷,在模型... 为了及时准确掌握变压器的健康状况,对潜伏性故障进行预测分析,将人工智能算法与DGA算法相结合,提出了一种基于化学反应优化神经网络的变压器故障诊断模型。考虑到BP神经网络和传统DGA算法在变压器故障诊断应用过程中存在的缺陷,在模型中引入化学反应优化算法和融合DGA算法对其进行改进。通过实例分析表明,提出的故障诊断模型的诊断准确率达到87.88%,迭代次数和训练时间分别为1991次和1927 ms;与其他诊断模型相比,模型在诊断效率和训练时间上具有明显的优势,对于变压器的故障预测和实时诊断具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 神经网络 化学反应优化算法 dga
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基于聚类和时间序列分析的变压器状态评价方法 被引量:31
9
作者 辛建波 康琛 +3 位作者 翁新林 陈田 谢斌 郭创新 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期64-70,共7页
传统的电力变压器DGA故障诊断方法,仅能二值化地判断设备处于健康或故障状态,无法表征变压器的潜在故障情况,也无法确定变压器向故障状态转化的趋势。对此,提出了一种基于聚类和时间序列分析的变压器状态评价方法。首先,基于点密度判据... 传统的电力变压器DGA故障诊断方法,仅能二值化地判断设备处于健康或故障状态,无法表征变压器的潜在故障情况,也无法确定变压器向故障状态转化的趋势。对此,提出了一种基于聚类和时间序列分析的变压器状态评价方法。首先,基于点密度判据进行数据预处理,消除噪声影响。其次,基于大数据聚类思想,计算采样数据和历史故障数据簇的相对邻近度,根据计算结果将设备状态划分为健康、潜伏故障或故障。在此基础上判断故障设备的故障类型,基于故障类型关联权重计算健康设备的健康得分,通过时间序列相似性分析方法获取潜伏故障设备的预测故障发展时间。算例分析验证了该方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 dga 变压器 聚类 大数据 时间序列分析
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基于贝叶斯网络和DGA的变压器故障诊断 被引量:24
10
作者 王永强 律方成 李和明 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期12-13,36,共3页
用 3步法构造贝叶斯网络 (BN)方法 ,结合油中溶解气体分析 (DGA)的三比值法后 ,引入大型变压器的故障诊断 ,提出了基于BN理论和DGA方法的变压器智能故障诊断模型。 2
关键词 电力变压器 故障诊断 溶解气体分析 dga 贝叶斯网络
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基于径向基函数的集成神经网络在变压器故障诊断中的应用 被引量:13
11
作者 臧宏志 胡玉华 俞晓冬 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 2003年第1期51-53,77,共4页
本文提出一个结合电气试验与油中溶解气体分析结果的故障诊断方法 ,采用具有良好分类能力的径向基函数集成神经网络 ,由于既充分利用了油中溶解气体分析结果中的有效信息 ,又考虑到一些对故障反映比较灵敏的电气试验的结果 ,因而该方法... 本文提出一个结合电气试验与油中溶解气体分析结果的故障诊断方法 ,采用具有良好分类能力的径向基函数集成神经网络 ,由于既充分利用了油中溶解气体分析结果中的有效信息 ,又考虑到一些对故障反映比较灵敏的电气试验的结果 ,因而该方法有助于提高故障诊断的准确性。诊断结果表明 。 展开更多
关键词 径向基函数 集成神经网络 电力变压器 故障诊断 溶解性气体分析
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大型变压器油中溶解气体在线监测技术进展 被引量:21
12
作者 程鹏 佟来生 +1 位作者 吴广宁 唐平 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2004年第11期90-93,共4页
介绍了近年来国内外大型变压器油中溶解气体在线监测技术的最新进展。结合在线监测原理,描述了其监测过程。重点阐述了油气分离技术和气体分离与检测技术的发展.讨论了各种方法的技术特点和应用前景。通过对多种油气分离方法的性能比较... 介绍了近年来国内外大型变压器油中溶解气体在线监测技术的最新进展。结合在线监测原理,描述了其监测过程。重点阐述了油气分离技术和气体分离与检测技术的发展.讨论了各种方法的技术特点和应用前景。通过对多种油气分离方法的性能比较,认为高分子透气膜法最适合变压器油中溶解气体在线监测。概括了多种基于油中溶解气体分析DCA(Dissolved Gas Analvsis)技术的变压器故障诊断方法,并指出在线监测数据和离线监测数据获得的条件不同,两种数据存在差异,其处理方式也应该有所不同。 展开更多
关键词 油中溶解气体 大型变压器 在线监测技术 在线监测数据 变压器油 dga 故障诊断方法 国内外 发展 条件
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基于贝叶斯优化随机森林的变压器故障诊断 被引量:25
13
作者 王雪 韩韬 《电测与仪表》 北大核心 2021年第6期167-173,共7页
针对集成学习参数众多,缺乏高效准确的参数寻优方法的问题,文章提出了基于贝叶斯优化随机森林(RF)的变压器故障诊断方法。该方法采用了多个决策树构成RF故障诊断模型,然后将高斯过程(GP)作为概率代理模型、提升策略(PI)作为采集函数,构... 针对集成学习参数众多,缺乏高效准确的参数寻优方法的问题,文章提出了基于贝叶斯优化随机森林(RF)的变压器故障诊断方法。该方法采用了多个决策树构成RF故障诊断模型,然后将高斯过程(GP)作为概率代理模型、提升策略(PI)作为采集函数,构建贝叶斯优化(BO)算法,进行RF模型参数寻优。此外,还对支持向量机(SVM)和K最近邻(KNN)两种模型进行贝叶斯优化并对比。在RF模型上,将贝叶斯优化与随机搜索优化进行性能对比。实验结果表明:RF模型经贝叶斯参数寻优后,诊断准确率有明显提高;与随机搜索优化方法相比,贝叶斯优化搜索的模型参数更优,寻优效率更高。 展开更多
关键词 变压器 dga 故障诊断 贝叶斯优化 RF算法
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基于云物元分析原理的电力变压器故障诊断方法研究 被引量:24
14
作者 谢庆 彭澎 +3 位作者 唐山 李燕青 郑娜 律方成 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期74-77,82,共5页
变压器油中溶解气体分析(DGA)是电力变压器故障诊断的重要方法。针对物元理论变压器故障诊断方法中,在建立故障模式物元模型时没有考虑边界值的不确定性的不足,首次在变压器故障诊断研究方面引入云模型,结合云模型的不确定推理特性以及... 变压器油中溶解气体分析(DGA)是电力变压器故障诊断的重要方法。针对物元理论变压器故障诊断方法中,在建立故障模式物元模型时没有考虑边界值的不确定性的不足,首次在变压器故障诊断研究方面引入云模型,结合云模型的不确定推理特性以及物元理论能同时进行定性定量分析问题的优点,提出了一种基于云物元分析原理和DGA相结合的电力变压器故障诊断新方法。通过建立变压器故障诊断的云物元模型和计算特征云物元与标准云物元之间的关联函数,实现对变压器故障模式的有效识别。实例分析验证了方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 电力变压器 dga 云模型 云物元分析原理 故障诊断
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面向变压器油中溶解气体分析的组合DBN诊断方法 被引量:25
15
作者 荣智海 齐波 +3 位作者 李成榕 朱双静 陈玉峰 辜超 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期3800-3808,共9页
油中溶解气体分析是变压器内绝缘故障诊断的重要方法之一。但误判案例分析表明,传统的基于深度信念网络(deep belief network,DBN)油中溶解气体故障诊断方法存在较多的局部放电、低温过热、低能电弧放电兼过热混淆等误判。为进一步提高... 油中溶解气体分析是变压器内绝缘故障诊断的重要方法之一。但误判案例分析表明,传统的基于深度信念网络(deep belief network,DBN)油中溶解气体故障诊断方法存在较多的局部放电、低温过热、低能电弧放电兼过热混淆等误判。为进一步提高故障诊断效果,提出一种面向变压器油中溶解气体分析的组合DBN故障诊断方法。该方法引入深度信念网络群识别故障类型及严重程度,根据第一层故障类型识别结果激活相应的二层DBN识别故障严重程度。研究不同输入下,网络层数、节点数对于组合DBN的油中溶解气体故障诊断准确率的影响,结果表明当输入为无编码比值加特征气体含量,网络层数选取为3时网络具有最高准确率;当网络节点数大于3,增加节点数无法显著提高网络识别准确率。组合DBN查准率及查全率均高于单一DBN,总体准确率由80.9%提高到90.1%。分析案例数据量对诊断结果的影响,查全率及查准率随数据量增加而增加,案例多的故障类型查准率高于案例少的故障类型。 展开更多
关键词 变压器油中溶解气体分析 变压器故障诊断 深度信念网络 组合深度信念网络
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基于MCD稳健统计分析的变压器油色谱异常值检测及分布特性 被引量:23
16
作者 高树国 王学磊 +1 位作者 李庆民 杨芮 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期3477-3482,共6页
由于人为因素以及现场干扰的影响,变压器油色谱在线监测数据在测量和传输中会不可避免地出现偏误,导致异常数据值,使得经典统计方法的结果出现偏差甚至错误。为了解决上述问题,基于稳健统计理论,根据油色谱监测数据异常值的特点,提出了... 由于人为因素以及现场干扰的影响,变压器油色谱在线监测数据在测量和传输中会不可避免地出现偏误,导致异常数据值,使得经典统计方法的结果出现偏差甚至错误。为了解决上述问题,基于稳健统计理论,根据油色谱监测数据异常值的特点,提出了油色谱H2、CO和总烃3类特征气体异常值的最小协方差行列式MCD稳健多元检测方法。利用迭代和Mahalanobis距离的思想构造一个稳健的协方差估计量,并进行异常值检测,然后再将异常数据和正常数据分类处理。针对H2、CO和总烃这3类特征气体的实例统计分析表明,异常值剔除后可有效减少这3种气体的测量值对经典统计方法的干扰,使得油色谱数据的统计规律更加明显。通过对异常值区间的跟踪评估,还可更加明显地反映变压器运行状态的变化。 展开更多
关键词 变压器 稳健统计 MAHALANOBIS距离 油中溶解气体分析 异常值 统计规律
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基于灰色新预测模式的变压器故障预测 被引量:17
17
作者 王晶 刘建新 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2007年第1期10-14,共5页
从初始条件选择、背景值改造等方面对原有灰色模型进行了改进,并建立了新的改进非等间隔灰色预测模型,最后应用模型群优选预测法获得较好的结果。通过实例验证表明模型与一般的非等间隔灰色模型相比具有更高的预测精度。提出基于此新方... 从初始条件选择、背景值改造等方面对原有灰色模型进行了改进,并建立了新的改进非等间隔灰色预测模型,最后应用模型群优选预测法获得较好的结果。通过实例验证表明模型与一般的非等间隔灰色模型相比具有更高的预测精度。提出基于此新方法还可以建立变压器故障预测系统,客户可以通过本系统来预测短期的未来变压器各类特征量及可能存在的故障类型。 展开更多
关键词 变压器 故障预测 灰色理论 非等间隔 dga
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基因多点交叉遗传算法在变压器故障诊断中的应用 被引量:20
18
作者 邓宏贵 罗安 +2 位作者 曹建 丁家峰 王会海 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第24期1-4,共4页
文中提出了一种基因多点交叉遗传算法,设计了基于该遗传算法、自动调整网络参数、连接权重和偏差的最优神经网络,建立了一套集溶解气体分析(DGA)技术、遗传算法和神经网络为一体的变压器故障诊断系统。由于基因多点交叉遗传算法的全... 文中提出了一种基因多点交叉遗传算法,设计了基于该遗传算法、自动调整网络参数、连接权重和偏差的最优神经网络,建立了一套集溶解气体分析(DGA)技术、遗传算法和神经网络为一体的变压器故障诊断系统。由于基因多点交叉遗传算法的全局搜索能力和神经网络的高度非线性映射属性,文中的故障诊断系统能够较好地自动识辨变压器油中溶解气体与故障的对应关系,离线试验和现场运行结果表明,该诊断系统对变压器的过热、放电和受潮等故障诊断有一定的准确性。 展开更多
关键词 变压器油 溶解气体分析 故障诊断系统 受潮 现场运行 放电 dga 遗传算法 多点 神经网络
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基于DGA和改进型灰关联度模型的牵引变压器故障诊断 被引量:21
19
作者 赵峰 李硕 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期41-45,共5页
油中溶解气体分析(DGA)是诊断普通电力变压器故障的重要方法,但牵引变压器有着自身的特点,若仿效普通电力变压器的故障诊断方法,在诊断牵引变压器故障时精度较低。文中针对牵引变压器发生故障时的气体特征,提出了一种基于改进的灰关联... 油中溶解气体分析(DGA)是诊断普通电力变压器故障的重要方法,但牵引变压器有着自身的特点,若仿效普通电力变压器的故障诊断方法,在诊断牵引变压器故障时精度较低。文中针对牵引变压器发生故障时的气体特征,提出了一种基于改进的灰关联度分析模型用于牵引变压器故障诊断的方法。该方法充分利用了牵引变压器油中气体数据的全部信息,且发挥了灰关联度适用于小样本、贫信息系统的优势,避免了局部关联和信息损失的缺陷。实例分析结果表明,该方法可以很好地判断牵引变压器故障类型,提高诊断精度。 展开更多
关键词 牵引变压器 故障诊断 油中溶解气体分析 改进型灰关联度 熵值法
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基于IEC三比值法与融合权重法的变压器可拓关联故障诊断 被引量:21
20
作者 赵旭彤 沈倩 +2 位作者 许家响 杨超 刘琳 《电网与清洁能源》 2013年第8期18-22,共5页
提出了基于DGA三比值融合权重的变压器可拓关联故障诊断法,以IEC三比值法中5种气体的三对比值为诊断指标,建立相应的物元模型,应用熵值法对各项指标进行客观赋值,并将专家经验的主观赋值和熵值法的客观赋值进行综合得到融合权重,再将融... 提出了基于DGA三比值融合权重的变压器可拓关联故障诊断法,以IEC三比值法中5种气体的三对比值为诊断指标,建立相应的物元模型,应用熵值法对各项指标进行客观赋值,并将专家经验的主观赋值和熵值法的客观赋值进行综合得到融合权重,再将融合权重应用到故障诊断模型中,利用关联函数的计算进行变压器故障诊断。最后结合大量实例数据,进行诊断结果的分析、对比与统计,此方法有较高的准确率。结果证明,该方法的诊断结果更准确、全面、可靠。 展开更多
关键词 油中溶解气体分析 融合权重 可拓关联 故障诊断 电力变压器
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