基于粗糙集—人工免疫网络的电力变压器故障诊断方法研究

论文摘要

大型电力变压器作为电力系统的枢纽设备,其运行可靠性与电力系统的安全与稳定紧密相关。长期以来,变压器的健康水平和绝缘运行状况好坏的判断都是通过停电预防性试验和定期检修来实现,这种不顾变压器的实际状态,“到期必修”的检修的方式,容易出现“过修”和“欠修”状态。随着状态维修技术被广泛认同,它取代定期维修己成为发展的必然趋势。本文的工作主要包括:1.搜集、整理和总结了近年来国内外在电力变压器故障诊断领域的最新研究成果和最新进展;2.利用粗糙集信息表约简技术,实现对知识的简化与故障特征的压缩,获得核属性;3.分析了电力变压器绝缘故障诊断原理,并根据电力变压器绝缘故障诊断的特点提出人工免疫网络分类算法;4.基于智能互补融合的思想,将粗糙集与人工免疫网络分类算法有机结合在一起,提出基于最小诊断规则改进的人工免疫网络分类算法;改进抗原、记忆抗体在形态空间的表现形式,增加故障类别信息,通过模拟抗体与抗原的作用关系,使抗体在学习抗原模式的过程中不断地优化,以获取更好表征故障样本特征的记忆抗体集,并以获得的记忆抗体集作为分类器,应用最邻近分类法对故障样本进行分类。本文提出的融合三比值法的基于粗糙集和改进的人工免疫网络分类算法这种新的变压器绝缘故障诊断方法,既融入了经典三比值法的故障判别能力,又结合了粗糙集对历史样本知识的提取能力和人工免疫网络的自学习和自记忆能力。实例分析表明,本文提出的变压器故障诊断方法对单、多故障诊断都具有很高的准确率。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 电力变压器故障诊断的意义
• 1.2 电力变压器故障诊断的主要方法与研究现状
• 1.2.1 概述
• 1.2.2 油中溶解气体法
• 1.2.3 人工智能方法
• 1.3 论文的主要研究工作
• 1.4 本章小结
• 第2章 粗糙集的理论基础
• 2.1 知识与知识库
• 2.2 粗糙集合的定义
• 2.3 知识的化简
• 2.3.1 约简与核
• 2.3.2 决策表及其约简
• 2.4 粗糙集理论的特点及与相关理论和领域的关系
• 2.4.1 粗糙集理论的特点
• 2.4.2 粗糙集理论的特点及与相关理论和领域的关系
• 2.4.3 粗糙集与神经网络、知识工程、遗传算法、自动控制的关系
• 2.5 粗糙集理论的应用
• 2.6 本章小结
• 第3章 人工免疫算法及其在变压器故障诊断中的应用
• 3.1 生物免疫学基本理论
• 3.1.1 基本概念和术语
• 3.1.2 生物免疫系统的组成
• 3.1.3 生物免疫学的基本原理
• 3.1.4 生物免疫系统的主要功能和特点
• 3.2 人工免疫算法
• 3.2.1 人工免疫系统的含义及研究状况
• 3.2.2 人工免疫算法的研究概况
• 3.2.3 人工免疫算法的优越性
• 3.2.4 人工免疫网络的相关算法
• 3.2.5 人工免疫算法的工程应用
• 3.3 人工免疫网络算法在变压器故障诊断中的应用
• 3.3.1 基于人工免疫网络分类的电力变压器绝缘故障诊断原理
• 3.3.2 人工免疫网络分类算法的改进
• 3.3.3 人工免疫网络分类算法的流程
• 3.3.4 算法参数分析
• 3.3.5 实例分析
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于粗糙集-改进的人工免疫网络分类算法的电力变压器故障诊断方
• 4.1 基于粗糙集和改进的人工免疫网络分类算法诊断模型的构建
• 4.1.1 基于粗糙集的知识约简
• 4.1.2 融合三比值法的人工免疫网络分类算法流程的改进
• 4.1.3 算法参数设置
• 4.2 故障诊断系统
• 4.3 实例分析
• 4.3.1 算法可行性分析
• 4.3.2 几种诊断的方法的性能比较
• 4.4 本章小结
• 第5章 总结
• 参考文献
• 致谢
• 附录A:作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录
• 附录B:作者在攻读硕士学位期间参加科研项目的情况