基于油色谱数据的变压器故障征兆新优选策略

摘要：

在线监测变压器故障诊断对实现变压器状态的实时监控、事前干预具有重要意义,变压器智能化故障诊断是智能电网建设的关键部分.在线监测油中溶解气体(dissolved gas analysis,DGA)衍生出的故障征兆是智能诊断方法的信息源,其质量直接影响故障诊断效果.目前变压器故障征兆种类繁多,常使用智能算法进行优选,而单一的征兆优选方法在优选征兆数量及诊断效果方面各具特点,为兼顾各类优势文章提出一种新的变压器征兆优选方法,并基于IEC TC10数据库及公开文献样本对常见单一征兆优选方法的特点进行了分析,然后提出新的特征融合优选策略.通过现场样本的验证,基于融合方法的特征排序结果相较各算法单独排序更加合理,筛选的征兆子集相较单一方法及传统比值方法具有明显优势.

关键词：数据分布、特征优选、融合决策、故障诊断、信息提取

所属期刊栏目：45

分类号：TM721(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2021-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：3324-3331