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《河海大学》 2003年
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基于小波与神经网络的变压器励磁涌流识别方法的研究

宋芸  
【摘要】: 随着我国电力工业的迅猛发展,对大型变压器保护提出了新的要求。在研究新型微机变压器保护过程中,如何防止变压器突然空载合闸时出现的励磁涌流所造成的保护误动作,仍然是最关键和最困难的问题。若能将励磁涌流识别出来,就能提高保护动作的可靠性,因此本文针对当前实际应用的和有关文献中提到的一些识别方法进行了分析、比较,在综合考虑多方面因素后,给出了一种基于小波与改进型动态结构神经网络的励磁涌流识别方法。 由于小波变换分析方法具有多尺度分析和时—频局部化特性,特别适合边缘和峰值突变信号的处理和特征提取。当小波函数取光滑函数的一阶导数时,信号小波变换的模在信号突变点将取得局部极大值。本文利用这些性质不仅对三相变压器的非对称性涌流间断角的大小进行测量,同时还测量了对称性涌流的间断角,测量精度有一定的改善。 本文采用的神经网络识别方法与以往的神经网络辨识方法不同。首先,文中将三相变压器两相涌流差流的二次谐波含量比和间断角作为网络的输入变量;其次,利用对原有BP网络训练算法基础上的改进型算法(即在计算本次权值和阈值的变化时增加上一次权值和阈值变化的影响以及采用变学习率,与此同时隐含层神经元个数采用动态形式),通过样本训练使网络结构模型达到最优。仿真实验结果表明,用该方法所设计的神经网络模型训练速度快,识别效果好。
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