基于BP神经网络的转子匝间短路故障识别方法

• 作者: 刘玉飞 李永刚 樊静 王晓华
• 来源期刊: 电力科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 发电机 匝阃短路 磁动势 神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与分析·电力工程
• 页码范围: 5-8
• 页数: 4页
• 分类号: TM311
• 字数: 2458字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0792.2010.02.002

摘要

分析了发电机转子绕组发生匝间短路后的电磁特性,得到了匝间短路后的特征参数.在确定的运行状态下,发电机励磁磁动势故障前后维持不变而励磁电流增大.据此选取故障样本,将BP神经网络应用于发电机匝间短路故障识别.BP神经网络不依赖于发电机的数学模型及其结构参数.最后实测了故障发电机的特征信号,与理论分析结果基本吻合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李永刚	华北电力大学电气与电子工程学院	131	1729	20.0	36.0
2	王晓华	华北电力大学电气与电子工程学院	14	85	6.0	8.0
3	樊静	华北电力大学电气与电子工程学院	3	20	3.0	3.0
4	刘玉飞		2	6	1.0	2.0