An application of some artificial neural networks algorithms to the diagnosis of transformer oil and high voltage insulation thermal ageing prediction has been presented. An RBFG neural network trained by Random Optimisation Method has been applied for prediction and a Back-Propagation network trained by Levenberg-Marquardt technique has been used for diagnosis. The simulation had been validated by experimental results carried out in the National Algerian Company of Electricity and Gas, the national company of cable and the high voltage laboratories of the Warsaw University of Technology.
PL
W artykule przedstawiono zastosowanie algorytmów sieci neuronowych w diagnostyce oleju transformatorowego oraz prognozowaniu starzenia termicznego izolacji wysokonapięciowej. Do celów prognozowania zastosowano sieć neuronową podstawowej funkcji radialnej Gaussa trenowaną metodą optymalizacji stochastycznej a dla celów diagnostyki sieć neuronowa propagacji zwrotnej trenowaną techniką Lavenberga-Morquardta. Symulacje potwierdzone zostały wynikami eksperymentów przeprowadzonych w Algierskim Narodowym Przedsiębiorstwie Elektryczności i Gazu, Narodowym Przedsiębiorstwie Kablowym oraz w laboratorium WN Politechniki Warszawskiej.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.