基于信息融合的变压器内部故障诊断方法

发布时间：2017-08-09 12:30

  本文关键词：基于信息融合的变压器内部故障诊断方法

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【摘要】：目前变压器内部故障诊断诊断的有效性仍有待进一步研究。为此,提出了一种基于信息融合的多证据体变压器内部故障诊断新方法。该方法基于神经网络、SVM和S_Kohone聚类算法形成初级诊断结果出现分歧时的多证据体,判断证据体之间是否存在隐藏冲突,不存在隐藏冲突则优先采用证据分类折扣算法,否则采用证据主元的证据折扣算法对证据源进行修改,利用Dempster规则合成得出故障诊断结论。基于DGA和电气试验的实例验证表明采用的变压器内部故障诊断方法的有效性。提出的基于信息融合的变压器内部故障诊断新方法合理协调了证据体之间的信息冲突,有效融合了各种不同智能算法的判断结果,且故障识别正确率较融合前提高到88.65%。
【作者单位】： 重庆大学输配电装备及系统安全国家重点实验室;云南电力试验研究院(集团)有限公司电力研究院;
【关键词】： 变压器 证据分类 证据折扣 融合决策 信息融合 故障诊断
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)(211AA05A120)~~
【分类号】：TM407;TP202
【正文快照】： 0引言1作为电力系统中的关键设备,变压器内部故障的可靠诊断对确保变压器安全运行有着十分重要的意义。近年来,人工智能理论的发展为变压器故障的智能诊断奠定了基础。各种智能诊断算法各有优势和弊端,仅凭某一种智能算法很难对变压器复杂的故障做出全面的诊断,需要一种方法对

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本文编号：645308