[发明专利]一种多参数综合分析的变压器过载能力评估方法

权利要求书

1.一种多参数综合分析的变压器过载能力评估方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤一，建立变压器过载能力预测的BP神经网络模型，确立包括冷却器状态的输入层参量和包括预测过载时间的输出层参量；

步骤二，确立BP神经网络模型的隐藏层节点数，并利用自适应调节学习速率修正BP神经网络的输出误差和权值更新公式；

步骤三，输出输出层所要预测的参量值；

所述输入层参量还包括初始顶层油温、初始热点温度、过载倍数、环境温度及变压器参数；

所述输出层参量还包括预测顶层油温；

所述步骤二中，设定隐藏层节点数的方法为，选取三层向前神经网络隐层节点数公式为：

其中，N₂为隐层节点数；N₁为输入层数目；N₃为输出层数目；α为调节常数，且α＝1～10。

2.如权利要求1所述一种多参数综合分析的变压器过载能力评估方法，其特征是，所述变压器参数包括变压器的油时间常数、绕组时间常数以及温度限定值。

3.如权利要求1所述一种多参数综合分析的变压器过载能力评估方法，其特征是，所述冷却器状态采用风扇的状态。

4.如权利要求1所述一种多参数综合分析的变压器过载能力评估方法，其特征是，所述步骤二中，通过调整学习速率改善误差函数情况，进而加快学习速率；设定误差平方和变化的参考水平ξ，ξ＝0.01～0.05，当更新后的误差平方和E⁽ⁿ⁺¹⁾与上一次的误差平方和E⁽ⁿ⁾满足：则η＝ρη，ρ为系数且0<ρ<1，η为学习速率，且η>0，并且，权值保持为更新前的值；

若那么，η不变；

若E⁽ⁿ⁺¹⁾-E⁽ⁿ⁾<0，则η＝υη，υ为系数且υ>1。