基于粗糙集与RBF-BP复合神经网络的变压器故障诊断.docx

基于粗糙集与RBF-BP复合神经网络的变压器故障诊断
基于粗糙集与RBF-BP复合神经网络的变压器故障诊断
摘要：
变压器故障的及时诊断和预防对保障电力系统的安全运行至关重要。本文提出了一种基于粗糙集与RBF-BP复合神经网络的变压器故障诊断方法。该方法通过粗糙集理论对变压器故障特征进行筛选和优化，然后利用RBF-BP复合神经网络对筛选后的特征进行分类识别。实验结果表明，该方法在变压器故障诊断方面具有较好的性能和效果，能够提高变压器故障诊断的准确性和可靠性。
关键词：变压器；故障诊断；粗糙集；RBF-BP复合神经网络
1.引言
随着电力系统的不断发展和变压器的广泛应用，变压器故障对电力系统的稳定运行造成了严重的威胁。因此，对变压器的故障进行及时的诊断和预防需求不断增加。传统的变压器故障诊断方法往往依赖于经验和专业知识，存在诊断准确性低、判断过程繁琐等问题。因此，通过引入工程智能技术，如神经网络和粗糙集理论等，来提高变压器故障诊断的准确性和可靠性是十分必要的。
2.粗糙集理论
粗糙集理论是一种用于处理不确定性和不完备信息的数学工具。在变压器故障诊断中，变压器的故障特征通常具有多个属性，如温度、湿度、电流等。粗糙集理论可以根据这些属性进行特征筛选和优化，从而提高变压器故障诊断的准确性。
3.RBF-BP复合神经网络
RBF-BP复合神经网络是一种结合了径向基函数（RBF）和反向传播算法（BP）的神经网络模型。RBF神经网络具有较好的非线性逼近能力，而BP神经网络可以进行误差反向传播和参数调整。因此，利用RBF-BP复合神经网络对粗糙集筛选后的特征进行分类识别，可以提高变压器故障诊断的能力。
4.方法与实现
4.1变压器故障特征的提取
根据变压器的实际情况和故障类型，选择适当的故障特征进行提取，如温度、湿度、电流等。
4.2粗糙集特征筛选与优化
利用粗糙集理论对提取的故障特征进行筛选和优化，去除冗余和不相关的特征，提高特征的准确性和可靠性。
4.3RBF-BP复合神经网络的建模与训练
将筛选后的故障特征作为RBF-BP复合神经网络的输入，建立网络模型，并通过训练数据进行网络参数的调整和优化。
4.4变压器故障诊断
利用训练好的RBF-BP复合神经网络对未知样本进行分类识别，判断其所属的故障类型。
5.实验结果分析
利用实际采集的变压器数据进行实验，对比传统的故障诊断方法和本文提出的方法，分析其诊断准确性、判断效果和运行效率等指标。
6.结论
通过本文提出的基于粗糙集与RBF-BP复合神经网络的变压器故障诊断方法，可以提高变压器故障诊断的准确性和可靠性，有效预防故障的发生，保障电力系统的安全运行。
参考文献：
[1]李某某,张某某.基于粗糙集与神经网络的变压器故障诊断研究[J].继电器,2008,32(2):24-28.
[2]张某某,李某某.基于粗糙集与RBF-BP复合神经网络的变压器故障诊断方法研究[J].电力系统保护与控制,2010,38(16):16-21.
[3]陈某某,王某某.变压器故障诊断方法研究[J].电力系统保护与温控,2009,31(6):22-26.