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研究生:林哲良
研究生(外文):Zhe-Liang Lin
論文名稱:應用智慧演算法於油浸式變壓器絕緣油劣化狀態評估
論文名稱(外文):Degradation Evaluation of Insulating Oil for Oil-filled Power Transformer Based on Intelligent Algorithms
指導教授:陳鴻誠
指導教授(外文):Hung-Cheng Chen
學位類別:碩士
校院名稱:國立勤益科技大學
系所名稱:電機工程系
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:2017
畢業學年度:105
語文別:中文
論文頁數:97
中文關鍵詞:油浸式電力變壓器油中氣體分析類神經網路可拓理論
外文關鍵詞:oil-filled power transformerdissolved gas analysisneural networkextension theory
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大型電力變壓器是電力系統中最重要的電氣設備之一,其運轉狀態直接影響到整個電力系統的安全與穩定,一旦發生故障對整個系統和產線將有重大的損失及影響,因此,透過研究變壓器的故障方式,對電力系統的安全穩定有其重要意義。
油中氣體分析由於無需停電試驗,便於在線監測,因此被公認為診斷油浸式電力變壓器早期潛伏性故障最有效的方法之一,本研究嘗試以中國鋼鐵及中龍鋼鐵油浸式電力變壓器為主要分析對象,評估絕緣油劣化狀態。
最後,利用類神經網路及可拓方法建立診斷系統,根據測試樣本在類神經網路診斷的結果與實際故障類型比較,在未加雜訊時辨識率準確率可達到得到相當準確的評估結果,在可拓診斷中,經由可拓因子的方式揣摩實務上環境、精度誤差、或溫度差異等因素下探討評估結果。
Large-scale power transformer is one of the most important electrical equipment in the power system. Operating condition affects the power system’s safety and stability directly. Once it is out of function, it will have a big impact and property loss for the whole system and production line. Furthermore, the power system’s safety and stability play significant role via the transformer failure mode research.
To stop the power failure test is no need for dissolved gas analysis in order to facilitate online monitoring. Therefore, it is officially recognized as the oil-filled power transformer that is one of the most effective methods in the early potential failure stage. The study aims to China Steel and Dragon Steel Corporations oil-filled power transformer to evaluate the deterioration performance of the insulating oil.
Finally, by utilizing the neural network and the extension method is to create the diagnosis system. The recognition precision could achieve accurate evaluation result exclude the noise interference according the sample testing result from the neural network diagnosis in comparison to the actual failure type. During the extension diagnosis and go through the extension factor way to figure out the practice of environment, the tolerance of accuracy and temperature variation to find out the evaluation results.
摘要 -------------------------------------------- i
Abstract------------------------------------------- ii
誌謝 -------------------------------------------- iii
目錄 -------------------------------------------- iv
圖目錄 ------------------------------------------vii
表目錄 ----------------------------------------- x
第一章 緒論-------------------------------------- 1
1.1 研究背景與動機------------------------------ 1
1.2 國內外相關研究概況--------------------------- 1
1.2.1 國外相關技術研究概況----------------------- 2
1.2.2 國內相關技術研究概況----------------------- 2
1.3 研究貢獻------------------------------------ 3
1.4 研究架構------------------------------------ 4
1.5 研究範圍與限制------------------------------ 5
1.6 章節概要------------------------------------ 6
第二章 電力變壓器的基本結構與主要故障類型診斷-------- 8
2.1 前言--------------------------------------- 8
2.2 油浸式變壓器的基本結構----------------------- 9
2.3 主要故障類型與診斷分析----------------------- 12
2.3.1 故障類型---------------------------------- 12
2.3.2 油品特性分析------------------------------ 14
2.3.3 油中氣體分析------------------------------ 15
2.3.4 檢測儀器---------------------------------- 19
2.3.5 變壓器的故障診斷-------------------------- 21
2.4 本章結論------------------------------------ 31
第三章 類神經網路演算法----------------------------- 32
3.1 前言--------------------------------------- 32
3.2 類神經網路---------------------------------- 33
3.3 倒傳遞類神經網路---------------------------- 35
3.3.1 倒傳遞類神經網路的架構--------------------- 35
3.3.2 倒傳遞類神經網路的算法--------------------- 37
3.3.3 範例資料前製作業與架構設定選用-------------- 41
3.4 本章結論------------------------------------ 46
第四章 可拓理論----------------------------------- 47
4.1 可拓理論概論-------------------------------- 47
4.1.1 物元理論---------------------------------- 48
4.1.2 可拓集合與關聯函數------------------------ 49
4.2 可拓方法應用-------------------------------- 52
4.3 本章結論------------------------------------ 54
第五章 應用倒傳遞網路與可拓方法於故障診斷------------- 56
5.1 前言--------------------------------------- 56
5.2 倒傳遞類神經網路的辨識實作過程與結果---------- 56
5.3 可拓辨識過程與結果探討----------------------- 64
5.4 本章結論------------------------------------ 78
第六章 結論--------------------------------------- 80
6.1 本文結果------------------------------------ 80
6.2 未來展望------------------------------------ 80
參考文獻 ----------------------------------------- 82
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