【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种变压器故障诊断方法，尤其涉及。
技术介绍
电力变压器是国家电力系统中最重要的设备之一，也是电力系统发生故障最多的设备之一，其运行状态直接影响国家电力系统的安全性。因而研究变压器故障诊断技术，提高变压器的可靠性和安全性，具有重要的意义。在变压器故障诊断的研究中，故障的征兆和故障类型存在很复杂的非线性的数学关系，这使得诊断的合适数学模型很难找到。其中，变压器的内部故障表现为机械、电和热三种类型，而后面两种又是最为主要的，而且机械故障通常也会以电或者热表现出来。电力变压器固体绝缘材料和油在电与热的双重作用下，会产生氢气、烃类、一氧化碳和二氧化碳等气体，而这些气体将溶解于变压器内部的油中，通过对油中的这些气体种类和含量进行分析，就能判断变压器的故障。其中氢气、甲烷、乙炔、乙烷、乙烯、一氧化碳、二氧化碳是判断故障时用到的主要气体，叫做特征气体。三比值法建立在油中溶解气体的基础上，是目前最基本的判断变压器故障的诊断方法。三比值法是通过确定C2H2/C2H4、CH4/H2和C2H4/C2H6这三个比值大小，再根据三比值编码规则(表I)和 故障类型判断方法(表2)来确定变压器发生何种故障。但是，三比值法也存在很大的局限性，只有在油中溶解气体各组分含量都超过阀值的时候，才能采用三比值法进行变压器的故障诊断。另外，三比值法中缺少很多编码，会导致在三比值的编码规则表中找不到相对应的比值组合，无法进行故障判断；同时，如果计算出的数据处于三比值编码的边界，通过三比值法判断得出的变压器故障不准确，很容易诊断错误。权利要求1.，其特征在于:包括以下步骤: A:收集...
【技术保护点】
一种基于径向基神经网络的变压器故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：A：收集训练样本数据当作输入向量；B：对故障类型进行编码，编制训练样本和故障类型的对应表；C：构建和训练径向基神经网络，直到达到满意的精度为止；D：诊断待测样本，将待测样本输入径向基神经网络，经过网络计算后输出向量，得到诊断结果。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：禹建丽，
申请(专利权)人：郑州航空工业管理学院，
类型：发明
国别省市：
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