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基于油中溶解气体的电抗器状态预测与故障诊断研究

赵晓娜  
【摘要】: 电抗器是超、特高压系统中关键的电气设备之一,其运行可靠性直接影响电力系统的安全运行。因此,本文主要研究采用油色谱分析技术(DGA),利用油中溶解气体含量历史数据预测电抗器的未来运行状况,并对其进行故障诊断。 本文在研究传统灰色预测GM(1,1)模型的基础上,将无偏灰色预测GM(1,1)模型引入到电抗器的状态预测中来,并通过实例验证了无偏灰色预测模型的有效性。本文运用了一种基于可拓理论、物元模型的神经网络电抗器故障诊断方法。该方法基于融合互补的思想,将可拓理论、物元模型和神经网络理论有机结合起来,克服了神经网络中学习功能不完善等缺陷。通过将可拓神经网络诊断结果与传统三比值法诊断结果的对比,验证了该诊断方法的准确性和有效性。


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