基于组合贝叶斯网络的电力变压器故障诊断

摘要：

针对电力变压器故障诊断中的信息和知识具有随机性和不确定性的特点,提出了一种利用AdaBoostM1算法构建组合贝叶斯网络进行变压器故障诊断的方法.AdaBoostM1算法能够提高分类器的性能,为此,将若干个不同结构的TAN看作一系列基分类器,进行boosting迭代.即依次在训练集上训练每个基分类器.第1个基分类器用原始的训练集训练,其他基分类器的训练决定于在其之前产生的分类器的表现,被已有分类器错误判断的实例将以较大的概率出现在新分类器的训练集中,最后,这些分类器组合成为一个贝叶斯网络组合分类器.由于贝叶斯网络是用来表示变量间连接概率的图形模式,它提供了一种自然的表示因果信息的方法,用来发现数据间的潜在信息,因此应用中显示了该方法对于变压器故障诊断的适用性.在讨论变压器故障空间的基础上,针对已积累的故障变压器的大量油中溶解气体等数据,利用boosting迭代,并在此基础上构造出组合贝叶斯网络诊断模型,实现了变压器故障诊断,有利于提高诊断的准确性.此外,通过与其他组合诊断的方法进行比较进一步表明了该模型的有效性.

关键词：电力变压器、油中溶解气体分析、故障诊断、贝叶斯网络、组合、分类器

所属期刊栏目：29

分类号：TM41;TP277(变压器、变流器及电抗器)

资助基金：国家自然科学基金项目60574037;河北省自然科学基金项目E2009001392;华北电力大学校内科研基金资助项目200811014

在线出版日期：2010-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：6-9