基于故障特征气体与C2H2/C2H4比值分类的反馈型神经网络电力变压器故障诊断

• 作者: 苏骏 马腾 黄祥柠
• 来源期刊: 电气开关
• 学科: 工学
• 关键词: 电力变压器 故障诊断 特征气体 神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: TM41
• 字数: 2112字
• 语种: 中文

摘要

分析了五种特征气体及C2H2/C2H4的比值与变压器故障类型之间的关系,将变压器故障进行分类.依据C2H2/C2H4的比值将故障分为两类,第一类包含低温过热、中温过热、高温过热和局部放电,第二类包含低能放电、高能放电两类,并将C2H2/C2H4的比值过高的诊断为高能放电.再依据氢气对五种特征气体的百分比,从第一类中区分出局部放电.最后用反馈型神经网络中的Elman网络确定具体故障类型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏骏	广西大学电气工程学院	3	3	1.0	1.0
2	黄祥柠	广西大学电气工程学院	1	3	1.0	1.0
3	马腾	广西大学电气工程学院	1	3	1.0	1.0