本文選題：電力變壓器 + 故障診斷��； 參考：《電力自動化設備》2017年11期

【摘要】：針對電力變壓器故障的深度診斷問題,提出一種深度置信網(wǎng)絡與D-S證據(jù)理論相結合的方法。采用深度置信網(wǎng)絡對電力變壓器故障的多維數(shù)據(jù)進行特征提取及分類,并結合D-S證據(jù)理論解決故障診斷中的不確定性問題,構造了電力變壓器故障診斷的多級決策融合模型。以變壓器油中溶解氣體、局放量以及歷史故障數(shù)據(jù)和家族質量史等數(shù)據(jù)為樣本進行仿真實驗,結果表明所提方法對于具備大量多源信息的電力變壓器故障診斷問題是有效的。
[Abstract]:To solve the problem of depth diagnosis of power transformer fault, a method of combining depth confidence network with D-S evidence theory is proposed. The multi-dimensional data of power transformer fault are extracted and classified by depth confidence network, and combined with D-S evidence theory to solve the uncertainty problem in fault diagnosis, a multi-level decision-making fusion model for power transformer fault diagnosis is constructed. The simulation results show that the proposed method is effective for fault diagnosis of power transformers with a large amount of multi-source information, such as dissolved gas in transformer oil, partial discharge, historical fault data and family quality history.
【作者單位】： 華北電力大學控制與計算機工程學院;華北電力大學新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室;國網(wǎng)河北省電力公司電力科學研究院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51407076) 國家電網(wǎng)公司科技項目(5204DY170010) 河北省自然科學基金資助項目(F2014502050) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目(2015ZD28)~~
【分類號】：TM41

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本文編號：2102294