基于人工智能技术的变压器短期过载能力评估系统

摘要：

介绍一个专用电力变压器在线监测评估系统.该系统建立了各种结构、不同冷却方式的电力变压器的特征参数库,分析了变压器内温度场分布的特点,各种变压器绕组热点计算模型,全面在线监测并建立变压器的运行参数历史资料库.应用人工神经网络进行数据处理,能够实时向调度人员提供变压器的短期过负荷能力.应急情况下,预测过负荷一定时间后变压器的绕组热点温度、设备安全及变压器的寿命损失等,为高峰过载调度决策提供科学的数据支持.

关键词：特征参数库、绕组热点温度、计算模型、人工神经网络

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2012-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：4-6