吉林大学学报(工学版) ›› 2013, Vol. 43 ›› Issue (05): 1331-1337.doi: 10.7964/jdxbgxb201305030

• 论文 • 上一篇    下一篇

基于模糊理论和双向联想记忆神经网络的变压器老化评价

马德印, 梁艳春, 管仁初, 赵笑奢, 时小虎   

  1. 吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012
  • 收稿日期:2012-08-10 出版日期:2013-09-01 发布日期:2013-09-01
  • 通讯作者: 时小虎(1974- ),男,副教授.研究方向:计算智能,机器学习及其应用.E-mail:shixh@jlu.edu.cn E-mail:shixh@jlu.edu.cn
  • 作者简介:马德印(1978- ),男,博士研究生.研究方向:专家系统,机器学习.E-mail:madeyinzy521@yahoo.com.cn
  • 基金资助:

    国家自然科学基金项目(61073075, 61103092,61163034);中国博士后科学基金项目(2011M500613,2012T50298);吉林省科技发展计划项目(20120730,201215022, 20121305, 12C26212201344);吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室项目(93K172011K07);吉林大学基本科研业务费项目(201200004).

Evaluation of transformer aging based on fuzzy theory and bidirectional associative memory neural networks

MA De-yin, LIANG Yan-chun, GUAN Ren-chu, ZHAO Xiao-she, SHI Xiao-hu   

  1. College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China
  • Received:2012-08-10 Online:2013-09-01 Published:2013-09-01

RICH HTML

0   

PDF (PC)

401

摘要：

采用模糊理论和双向联想记忆神经网络(BAM)相结合的方式对变压器老化进行评价。该方法首先运用模糊理论对变压器的相关特征进行模糊化处理,处理相关参数的不确定性问题,之后采用模糊推理和解模糊过程进行变压器的老化状态评价。在模糊化过程中,因为绝缘油气体和绝缘油的电气特征主观性较强,本文使用BAM神经网络进行训练,从而实现这些规则的模糊化。通过对实际数据的模拟实验,对所提出的方法进行了检验,实验结果与实际情况吻合程度很好,验证了所提出方法的有效性。

关键词: 计算机应用, 双向联想记忆神经网络, 模糊理论, 变化器老化

Abstract:

A novel method based on fuzzy theory and Bidirectional Associative Memory (BAM) neural networks is proposed to evaluate the transformer aging problem. In this method, first the features of the transformer are fuzzified to deal with their uncertainty problem, and then fuzzy reasoning and defuzzification are performed to evaluate the transformer aging. During the fuzzifying process, because that the electrical characteristics of insulating oil gas and insulating oil are highly personal relied, BAM neural network is used to realize the fuzzification of these two features. To examine the effectiveness of the proposed method, simulation is carried out with real data. Numerical results show that the evaluations of the proposed method highly coincide with the engineering specifications.

Key words: computer application, bidirectional associative memory neural network, fuzzy theory, transformer aging

中图分类号: 

  • TP391.4

[1] 赵继印,郑蕊蕊,刘宇. 基于梯形灰色聚类分析的电力变压器故障诊断[J]. 吉林大学学报:工学版, 2008,38(3):726-730. Zhao Ji-yin, Zheng Rui-rui, Liu Yu. Power transformer fault diagnosis based on trapezium gray clustering analysis[J]. Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition),2008, 38(3): 726-730.

[2] 关根志, 贺景亮. 电气设备的绝缘在线监测与状态维修[J]. 中国电力, 2000, 33(3): 46-50. Guan Gen-zhi, He Jing-liang. Online insulation monitoring techniques and condition based maintenance[J]. Electric Power, 2000, 33(3): 46-50.

[3] 坂林和重. 变压器老化程度的评价基准[J]. 李沛然,译.设备管理&维修,2000,4:38-40. Sakamoto Kazushige. The criterions for the transformer aging evaluation[J]. Li Pei-ran. Shebei Guanli Yu Weixiu, 2000,4:38-40.

[4] 刘有为, 李光范, 高克力,等. 制订电气设备状态维修导则的原则框架[J]. 电网技术, 2003, 27(6): 64-67, 76. Liu You-wei, Li Guang-fan, Gao Ke-li,et a1. Fundamental frame draft guide for condition maintenance of electric power equipment[J]. Power System Technology, 2003, 27(6): 64-67, 76.

[5] 纪航, 朱永利, 郭伟. 基于模糊综合评价的变压器状态评分方法研究[J].继电器, 2006, 34(5): 29-33. Ji Hang, Zhu Yong-li, Guo Wei. Research of trans-former condition grading based on fuzzy synthesis evaluation[J]. Relay, 2006, 34(5): 29-33.

[6] 周春光, 梁艳春. 计算智能[M]. 长春:吉林大学出版社, 2001.

[7] 王占山, 关焕新, 张化光. 时变时滞双向联想记忆神经网络的鲁棒稳定性[J].吉林大学学报:工学版, 2007, 37(6): 1398-1401. Wang Zhan-shan, Guan Huan-xin, Zhang Hua-guang. Robust stability of bidirectional associate memory neural networks with time varying delays[J]. Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition), 2007, 37(6): 1398-1401.

[8] Ma De-yin, Liang Yan-chun, Zhao Xiao-she, et al. Multi-BP expert system for fault diagnosis of power system[J/OL]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. http: //dx.doi.org/10.1016/ j.engappai.2012.03.017.

[9] 田玲,刑建国.电气设备实施状态维修决策方法的探讨[J].电网技术, 2004, 28(16): 60-63. Tian Ling, Xing Jian-guo. Discussion on making decision about electric equipment for condition based maintenance[J]. Power System Technology, 2004, 28(16): 60-63.

[10] 廖瑞金, 王谦, 骆思佳, 等. 基于模糊综合评判的电力变压器运行状态评估模型[J]. 电力系统自动化, 2008, 32(3): 70-74. Liao Rui-jin, Wang Qian, Luo Si-jia, et al. Condition assessment model for power transformer in service based on fuzzy synthetic evaluation[J]. Automation of Electric Power Systems,2008, 32(3): 70-74.
[1] 刘富,宗宇轩,康冰,张益萌,林彩霞,赵宏伟. 基于优化纹理特征的手背静脉识别系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1844-1850.
[2] 王利民,刘洋,孙铭会,李美慧. 基于Markov blanket的无约束型K阶贝叶斯集成分类模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1851-1858.
[3] 金顺福,王宝帅,郝闪闪,贾晓光,霍占强. 基于备用虚拟机同步休眠的云数据中心节能策略及性能[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1859-1866.
[4] 赵东,孙明玉,朱金龙,于繁华,刘光洁,陈慧灵. 结合粒子群和单纯形的改进飞蛾优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1867-1872.
[5] 刘恩泽,吴文福. 基于机器视觉的农作物表面多特征决策融合病变判断算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1873-1878.
[6] 欧阳丹彤, 范琪. 子句级别语境感知的开放信息抽取方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1563-1570.
[7] 刘富, 兰旭腾, 侯涛, 康冰, 刘云, 林彩霞. 基于优化k-mer频率的宏基因组聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1593-1599.
[8] 桂春, 黄旺星. 基于改进的标签传播算法的网络聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1600-1605.
[9] 刘元宁, 刘帅, 朱晓冬, 陈一浩, 郑少阁, 沈椿壮. 基于高斯拉普拉斯算子与自适应优化伽柏滤波的虹膜识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1606-1613.
[10] 车翔玖, 王利, 郭晓新. 基于多尺度特征融合的边界检测算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1621-1628.
[11] 赵宏伟, 刘宇琦, 董立岩, 王玉, 刘陪. 智能交通混合动态路径优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1214-1223.
[12] 黄辉, 冯西安, 魏燕, 许驰, 陈慧灵. 基于增强核极限学习机的专业选择智能系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1224-1230.
[13] 傅文博, 张杰, 陈永乐. 物联网环境下抵抗路由欺骗攻击的网络拓扑发现算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1231-1236.
[14] 曹洁, 苏哲, 李晓旭. 基于Corr-LDA模型的图像标注方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1237-1243.
[15] 侯永宏, 王利伟, 邢家明. 基于HTTP的动态自适应流媒体传输算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1244-1253.
Viewed
Full text


Abstract

Cited
  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!
版权所有 © 《吉林大学学报(工学版)》编辑部
地址：长春市人民大街5988号　电话：+86-431-85095297　传真：+86-431-85094074　E-mail: xbgxb@jlu.edu.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发