基于多级决策融合模型的电力变压器故障深度诊断方法

摘要：

针对电力变压器故障的深度诊断问题,提出一种深度置信网络与D-S证据理论相结合的方法.采用深度置信网络对电力变压器故障的多维数据进行特征提取及分类,并结合D-S证据理论解决故障诊断中的不确定性问题,构造了电力变压器故障诊断的多级决策融合模型.以变压器油中溶解气体、局放量以及历史故障数据和家族质量史等数据为样本进行仿真实验,结果表明所提方法对于具备大量多源信息的电力变压器故障诊断问题是有效的.

关键词：电力变压器、故障诊断、多源信息融合、深度置信网络、D-S证据理论、不确定性分析

所属期刊栏目：37

分类号：TM41(变压器、变流器及电抗器)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51407076;国家电网公司科技项目5204DY170010;河北省自然科学基金资助项目F2014502050;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目2015ZD28.Project supported by the National Natural Science Foundation of China51407076;the State Grid Science & Technology Project5204DY170010;the Natural Science Foundation of Hebei ProvinceF2014502050;the Fundamental Research Funds for the Central Universities2015ZD28

在线出版日期：2017-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：138-144