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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:胡立翔
研究生(外文):Hu, Li-Siang
論文名稱:智慧型電力變壓器油中氣體診斷系統
論文名稱(外文):Intelligent Fault Types Diagnosis System For Dissolved Gas Analysis Of Power Transformer
指導教授:楊明達楊明達引用關係
指導教授(外文):Yang, Ming-Ta
口試委員:李俊耀張文宇吳進忠
口試委員(外文):Lee, Chun-YaoChang, Wen-YeauWu, Chin-Chung
口試日期:2012-07-16
學位類別:碩士
校院名稱:聖約翰科技大學
系所名稱:電機工程系碩士班
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:56
中文關鍵詞:多項式邏輯迴歸倒傳遞類神經變壓器油中氣體
外文關鍵詞:Multinomial Logistic RegressionBackpropagation Neural Networkdissolved gas of transformer
相關次數:
  • 被引用被引用:2
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變壓器在電力系統中為非常重要的設備,其主要功能為升壓或降壓使系統能在適當的電壓下運作。變壓器的故障主要是由內部絕緣老化所造成的。變壓器的狀態監測以油中氣體分析技術做為重要依據。
本論文提出一種變壓器故障類型診斷系統,使用變壓器油中氣體各成分之含量,透過多項式邏輯迴歸(Multinomial Logistic Regression)結合倒傳遞類神經(Backpropagation Neural Network, BPNN)進行診斷,以便安排相關維護程序,提高變壓器的可靠度。
利用Matlab建立各類故障的類神經網路,透過多項式邏輯迴歸選取對各類故障具有影響力之氣體成分及其含量,訓練各類故障的類神經網路,經由訓練完成後之類神經網路進行變壓器故障類型之診斷。

Power transformers are crucial devices in power systems with the primary function of stepping voltages up or down to an appropriate level at which the system can operate. Transformer malfunction is often caused by the aging of internal insulation. Dissolved gas analysis is important for performing condition-based maintenance of transformers.
This study proposes a fault diagnosis system for transformers that references the content of dissolved gas in the transformer. Using multinomial logistic regression in conjunction with a backpropagation neural network (BPNN) for diagnosis, the system facilitates the arrangement of various maintenance procedures to enhance transformer reliability.
We employed Matlab to construct neural networks for various fault types and selected various gas compositions and amounts that influence malfunction using multinomial logistic regression. We trained the various neural networks with the selected parameters, after which transformer fault diagnosis was implemented.

目錄
中文摘要 i
英文摘要 ii
致  謝 iii
目  錄 iv
圖 目 錄 vi
表 目 錄 vii
第一章 緒論 1
  1.1 研究動機 1
  1.2 研究目的 1
  1.3 文獻探討 2
  1.4 論文架構 2
第二章 變壓器油中氣體分析 3
  2.1 油中氣體的產生 3
  2.2 利用油中氣體分析技術 5
第三章 研究方法及理論 11
  3.1 虛無假設 11
  3.2 常態性檢定 12
  3.3 Kruskal-Wallis檢定 13
  3.4 多項式邏輯迴歸 13
  3.5 類神經網路 14
  3.6 倒傳遞類神經網路 14
第四章 故障類型診斷系統 17
  4.1 故障類型診斷系統之建立 17
4.2 故障類型診斷系統範例與成效 30
第五章 結論與未來研究方向 35
  5.1 結論 35
4.2 未來研究方向 35
參考文獻 37
附錄1. Kolmogorov-Smirnov z值表 39
附錄2. 卡方分配臨界值表 40
附錄3. TPC&KHB案例油中氣體成分分析統計表 41
附錄4. 模擬數據 48
附錄5. IEC TC 10資料庫 52

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