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基于局部放电特征与遗传反向传播神经网络的油纸绝缘老化诊断
摘要：
油纸绝缘是变压器中最常见的一种绝缘结构，其老化状态对整个变压器的运行关键性很大。为了提高油纸绝缘的诊断效率和准确性，本文基于局部放电特征，采用遗传反向传播神经网络进行油纸绝缘老化诊断。通过设计实验，在实际应用中对所提出的模型进行了验证，结果表明，该模型具有较高的判别准确性，能够有效地实现油纸绝缘老化状态的诊断。
一、绪论
油纸绝缘是一种常见的绝缘结构，用于变压器中的绝缘，其质量关系到整个变压器的性能和寿命。随着变压器使用时间的增长，油纸绝缘的老化程度逐渐加剧，为了保证变压器的正常运转，需要对油纸绝缘的老化状态进行诊断。而局部放电是油纸绝缘老化的一个典型表现，通过对局部放电的监测和分析可以较好地反映油纸绝缘的老化情况。
目前，国内外对于油纸绝缘老化诊断的研究主要集中在局部放电检测技术和其对油纸绝缘老化特征的分析上。其中一些研究采用了传统的统计学方法和模式识别方法，但这些方法往往依赖于专家的经验和知识，而且难以适应不同变压器的特性和工作条件。为了克服这些限制，目前研究者倾向于使用人工神经网络进行油纸绝缘老化诊断。
本文旨在提出一种新的油纸绝缘老化诊断方法，基于局部放电特征和遗传反向传播神经网络，以提高油纸绝缘的诊断效率和准确性。
二、方法
2.1局部放电特征提取
局部放电检测是评估油纸绝缘老化状态的一种有效手段。在局部放电检测中，主要通过电磁波信号的采集和分析，来识别油纸绝缘状况下的局部放电情况。在油纸绝缘老化过程中，放电热量会引起油中气体、水分解，气体和水产生的压力等导致了局部放电的发生。
在本文中，采用了自适应中值滤波技术对数据进行预处理，然后采用小波包变换技术对信号进行分解，以提取信号的局部放电特征。然后通过峰值计数、脉冲发现和走时分析等方法来对局部放电特征进行详细的分析和识别。
2.2遗传反向传播神经网络模型
遗传反向传播神经网络（GBPN）是一种基于遗传算法和反向传播神经网络的联合模型，可以较好地解决神经网络训练中的局部极小问题。在本文中，采用这种联合模型进行油纸绝缘老化的诊断，其具体步骤如下：
步骤1：输入样本集和输出样本集。
步骤2：初始化网络权值和偏置值。
步骤3：进行遗传优化，实现权值和偏置值的优化。遗传算法以每个个体作为染色体，通过两个交叉过程和一次变异过程来产生新的种群，直到有满足预设条件的优化结果出现。
步骤4：采用反向传播算法进行训练。反向传播算法是神经网络中应用最广泛的一种算法，通过改变权值来使网络输出与实际输出尽量接近，从而达到对网络进行训练的目的。
步骤5：输出预测结果。
三、实验与结果
为了验证本文所提出的诊断方法的可行性和准确性，采用了相对应的实验进行了验证。在实验中，我们采用了不同老化程度的油纸绝缘样本作为实验对象，采集了相应的局部放电测试数据，并对数据进行了局部放电特征提取和数据预处理。
针对所处理的数据，我们采用了遗传反向传播神经网络模型进行油纸绝缘老化状态的诊断。将训练集和测试集进行分离，对模型进行训练和测试。在测试集中，将实验结果与所提出的诊断方法进行比较，分析其准确性和可行性。实验结果表明，所提出的诊断方法可行性高，准确性较好，能够对油纸绝缘老化状态进行有效诊断。
四、结论
本文提出了一种基于局部放电特征和遗传反向传播神经网络的油纸绝缘老化诊断方法。通过实验验证，该方法具有较高的准确性和可行性，能够有效地实现油纸绝缘老化状态的诊断。将该方法应用到实际情况中，可以大大提高油纸绝缘诊断的效率和准确性，提高变压器的运行稳定性和寿命。本文的研究结果对于油纸绝缘老化诊断的研究和实际应用具有一定的参考价值和推广意义。