高压直流变压器中直流电源故障诊断方法的改进研究

• 作者: 何竞松 彭光强 王学之
• 来源期刊: 电网与清洁能源
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器 直流电源 PSO BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 8-12
• 页数: 5页
• 分类号: TH165.3
• 字数: 2916字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3814.2017.01.002

摘要

传统方法对高压直流变压器中直流电源故障的诊断,多基于专家经验和历史数据,诊断时间长、精度低、可靠性差.提出基于粒子群(PSO)与BP神经网络相结合的高压直流变压器中直流电源故障诊断改进方法,分析直流电源的故障类型及其产生原因,形成训练样本;将训练样本输入BP神经网络模型,进行学习和模拟运算,采用PSO迭代算法追踪每一种故障类型的个体极值和全局极值,更新粒子的速度和位置,寻求最优解,实现高压直流变压器直流电源的故障诊断.实验证明,该方法能够有效地完成直流电源故障诊断,在诊断时间、精度、及误差控制等方面具有较大优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭光强	中国南方电网超高压输电公司检修试验中心	4	22	3.0	4.0
2	何竞松	中国南方电网超高压输电公司检修试验中心	2	5	1.0	2.0
3	王学之	中国南方电网超高压输电公司检修试验中心	4	27	3.0	4.0