基于多参量融合及BP神经网络的绕组短路诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN117388762A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311245213.6

    申请日:2023-09-25

    IPC分类号: G01R31/62 G01R31/52

    摘要: 本发明公开了一种基于多参量融合及BP神经网络的绕组短路诊断方法及系统,属于电力变压器绕组短路故障检测技术领域。本发明方法,包括:基于所述拓扑数据搭建变压器的单相双绕组等效电路模型;获取变压器首末端的电压电流数据,根据所述电压电流数据构造用于表征变压器绕组不同状态的李萨如图形和扫频阻抗曲线;提取出不同状态下李萨如图形和扫频阻抗曲线的特征参量,并对所述特征参量进行多参量融合,以建立变压器绕组状态的特征参量样本库;基于所述特征参量样本库及BP神经网络,建立用于变压器绕组短路故障诊断的故障诊断模型,通过所述故障诊断模型,诊断变压器绕组的短路故障。本发明能够用于诊断变压器绕组的短路故障。