第一章 引言 1.1 课题的背景及意义 作为我国的支柱产业，电力在社会的发展中起到了至关重要的作用，而且近几年我国 GDP 的快速持续增长，我国已成为除美国之外的第二大经济体。当然随着经济的发展，国内各方面对于电力的需求也日益增加，不管是国家重工业，还是人们的日常生活，电力在这些方面起到了有力的保障。变压器是电力系统中至关重要的器件，虽然变压器不需要移动，而且工作时振动十分微小，并且其中的变压器油性能优秀，由于这几个优点，变压器相对于其他电力设备来说发生故障的概率较小，但是因为设计上存在了一定的缺陷、制造工艺的不完善、调试工作的马虎等问题，变压器故障还是经常发生的。随着电力行业的快速发展，人们的生活与电力已经息息相关，所以在电力系统运行的过程中，需要随时随地的掌握变压器的状态，以免无法发现变压器的异常运行，并且一旦发生事故，会给人民生活造成巨大的财产损失。在变压器的运行过程中，需要对变压器的各方面进行监控并且进行一定的预测，并且测得的实时数据可以用来建立数据库，当变压器发生故障时候，可以用数据库中的数据进行对比，以此来判断变压器所发生的故障类型以及故障发生的原因。 根据有关资料表明：变压器的在线监测技术能够降低故障的发生率，通过在故障发生之前便采取一定措施阻止故障的方法，每年约有三分之一的事故可以避免。这样一来，电力系统的安全性和可靠性便得到了提升。同时，由于事故的大量减少，经济效应也越来越明显，这两项技术也得到了人们的广泛认可，并且在越来越多的行业中的到应用。变压器的在线监测技术和故障诊断技术可以无时无刻的反映出设备的运行状态，减少了故障的发生，具有十分重要的科学意义和经济效益，同时还促进了社会的发展、提高了生活质量、提供了更加清洁高效的能源，为环保事业做出了杰出的贡献。1.2 本文的主要研究内容本文主要把三比值法、神经网络及 BP 算法运用到变压器故障智能诊断中。本论文的主要研究内容如下： (1) 简要分析国内外变压器故障智能诊断的现状和发展趋势。 （2）归纳出变压器发生故障时的气体类型特征汇总。（3）全面介绍运用三比值法来对变压器故障类型进行分类，并利用matlab 编写相关程序来实现这一过程，通过测试数据来检验其精确度，并进行分析。 （4）研究基于人工神经网络的变压器故障智能诊断方法，并构建基于 BP算法的电力变压器诊断模型。（5）把三比值法与人工神经网络网络法检测的结果进行比较...
