神经网络的变压器故障诊断系统

资 源 简 介

神经网络的变压器故障诊断系统

详 情 说 明

文章内容： 变压器作为电力系统的关键设备，其故障诊断直接影响电网可靠性。本文探讨一种基于神经网络的诊断系统实现方案，该系统通过MATLAB GUI构建交互式分析平台，融合传统比值法与智能算法优势。

技术核心包含三大模块： 特征提取层 - 采用三比值法将油中溶解气体数据转换为标准化输入向量，无编码法则直接处理原始色谱数据，两种方法均通过矩阵运算实现高效转换 智能诊断层 - 构建BP神经网络模型，输入层对应气体比值特征，输出层映射至典型故障类型（如局部放电、过热等），隐含层节点数通过交叉验证确定 交互界面层 - 利用MATLAB App Designer开发可视化操作面板，集成数据导入、模型训练、实时诊断功能，支持诊断过程回溯分析

系统创新点在于将传统电力行业经验（三比值法）与机器学习相结合，无编码处理模块可规避传统编码法可能存在的特征丢失问题。实际部署时需注意气体数据归一化处理，以及神经网络模型在不同变压器型号间的迁移学习策略。

该架构可扩展至其他电力设备故障诊断场景，后续优化方向包括引入深度网络提升小样本识别率，以及开发在线学习机制适应设备老化带来的数据分布变化。