基于SOFM神经网络的变压器油中溶解气体的故障分析

作     者：柳亮 柳青 尹雪梅 杨利军 梁丁相 LIU Liang;LIU Qing;YIN Xue-mei;YANG Li-jun;LIANG Ding-xiang

作者机构：宁东供电局宁夏银川750000 华北电力大学动力系河北保定071003 江西电力设计院江西南昌330006 固原供电局宁夏固原756000 

出 版 物：《电力科学与工程》 (Electric Power Science and Engineering)

年 卷 期：2005年第21卷第4期

页      码：15-18页

摘      要：油浸的电力变压器无论在正常老化还是故障运行时都会产生低分子烃类,CO,CO2等气体,这些气体将会溶解于油中。这样人们根据油中溶解的气体种类和浓度就可以判断变压器是否有故障、以及故障的种类等信息。但是由于各种故障对应的产气情况十分复杂,至今人们还没有建立它们之间的精确关系。因此,根据变压器油中各气体的浓度以识别变压器故障的模式识别方法应运而生。文章提出了一种基于SOFM神经网络的变压器油中溶解气体的故障分析方法,并实例分析证明该方法的有效性。

主 题 词：电力变压器 故障诊断 神经网络 自组织特征映射(SOFM) 溶解气体分析(DGA) 气相色谱 

学科分类：080801[080801] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1672-0792.2005.04.005

馆 藏 号：203171011...