基于神经网络综合分析的变压器油色谱在线监测系统
史晏廷1，杨波1，陈尔奎1，李锦川2，谭小艳1
1 山东科技大学 信息与电气工程学院，山东 青岛 266590；
2 东北电力大学 电气工程学院，吉林 吉林 132012
摘 要：油色谱在线监测是电力变压器在线监测领域常用的方法之一。变压器故障诊断的结果将直接作为变压器是否需要检修的决策依据，鉴于变压器故障原因的复杂性，仅靠单一的故障诊断方法很难满足故障诊断的要求，故将传统故障诊断方法与BP神经网络方法通过Borda模型相结合，以提高变压器故障诊断的准确率，最后用C#语言设计开发了故障诊断系统。该系统改变了以往的定期试验模式，实现了变压器状态在线监测和分析。
关键词：变压器在线监测；故障诊断；BP神经网络；Borda模型；C#语言
中图分类号：TM411 文献标识码：A 文章编号：1007-3175(2013)06-0045-05
Online Monitoring System of Transformer Oil Chromatography Based on Neural Network Integrated Analysis
SHI Yan-ting1, YANG Bo1, CHEN Er-kui1, LI Jin-chuan2, TAN Xiao-yan1
1 College of Information and Electrical Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China;
2 Electrical Engineering College, Northeast Dianli University, Jilin 132012, China
Abstract: Oil chromatography monitoring is one of the commonly used methods in the online monitoring field of power transformers. The results of fault diagnosis for a transformer will provide a direct basis for determining whether the transformer needs an overhaul. Due to the complex reasons of transformer faults, it is difficult for a single diagnosis method to meet the requirements of fault diagnosis. In order to improve the accuracy of fault diagnosis, this paper combined the traditional fault diagnosis method with the back propagation (BP) neural network method by the Borda model. The fault diagnosis system developed by C# language improved the traditional mode of routine test and achieved online monitoring and analysis for the state of power transformers.
Key words: transformer online monitoring; fault diagnosis; back propagation neural network; Borda model; C# language
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