文献类型：期刊文章

作　　者：祁萌[1] 王艳[2] 何若雪[1]

QI Meng;WANG Yan;HE Ruoxue(School of Electronic Engineering,Chengdu Technological University,Chengdu 611730,China;School of Network and Communication Engineering,Chengdu Technological University,Chengdu 611730,China)

机构地区：[1]成都工业学院电子工程学院,成都611730 [2]成都工业学院网络与通信工程学院,成都611730

出　　处：《成都工业学院学报》

基　　金：国家自然科学基金(61705022);成都工业学院校级项目(2018QY006)

年　　份：2019

卷　　号：22

期　　号：2

起止页码：43-45

语　　种：中文

收录情况：IC、RCCSE、UPD、普通刊

摘　　要：电网在全国联网运行的现有格局下,对变压器故障的监测、诊断和预报提出了更高的技术要求。针对电力行业中有效监测变压器运行状况、及时准确进行故障诊断的实际需求,提出了一种基于模糊神经网络的变压器故障诊断算法。该算法通过利用PSO算法获得模糊神经网络参数,并结合变压器油中溶解气体分析法对变压器进行故障诊断。相对于网络参数随机生成的传统模式模糊神经网络算法,本文所提出的方法,具有故障诊断准确率高、网络训练时间短等优势。Matlab实验仿真表明,本文所提出的方法在变压器故障诊断方面切实可行,且相对于传统方法具有明显优势。

关 键 词：电力变压器 粒子群算法 模糊神经网络 故障诊断 MATLAB仿真

分 类 号：TM715]