本文關(guān)鍵詞：基于信息融合的變壓器內(nèi)部故障診斷方法

  更多相關(guān)文章： 變壓器 證據(jù)分類 證據(jù)折扣 融合決策 信息融合 故障診斷

【摘要】：目前變壓器內(nèi)部故障診斷診斷的有效性仍有待進(jìn)一步研究。為此,提出了一種基于信息融合的多證據(jù)體變壓器內(nèi)部故障診斷新方法。該方法基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM和S_Kohone聚類算法形成初級(jí)診斷結(jié)果出現(xiàn)分歧時(shí)的多證據(jù)體,判斷證據(jù)體之間是否存在隱藏沖突,不存在隱藏沖突則優(yōu)先采用證據(jù)分類折扣算法,否則采用證據(jù)主元的證據(jù)折扣算法對(duì)證據(jù)源進(jìn)行修改,利用Dempster規(guī)則合成得出故障診斷結(jié)論�；贒GA和電氣試驗(yàn)的實(shí)例驗(yàn)證表明采用的變壓器內(nèi)部故障診斷方法的有效性。提出的基于信息融合的變壓器內(nèi)部故障診斷新方法合理協(xié)調(diào)了證據(jù)體之間的信息沖突,有效融合了各種不同智能算法的判斷結(jié)果,且故障識(shí)別正確率較融合前提高到88.65%。
【作者單位】： 重慶大學(xué)輸配電裝備及系統(tǒng)安全國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;云南電力試驗(yàn)研究院(集團(tuán))有限公司電力研究院;
【關(guān)鍵詞】： 變壓器 證據(jù)分類 證據(jù)折扣 融合決策 信息融合 故障診斷
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)(211AA05A120)~~
【分類號(hào)】：TM407;TP202
【正文快照】： 0引言1作為電力系統(tǒng)中的關(guān)鍵設(shè)備,變壓器內(nèi)部故障的可靠診斷對(duì)確保變壓器安全運(yùn)行有著十分重要的意義。近年來(lái),人工智能理論的發(fā)展為變壓器故障的智能診斷奠定了基礎(chǔ)。各種智能診斷算法各有優(yōu)勢(shì)和弊端,僅憑某一種智能算法很難對(duì)變壓器復(fù)雜的故障做出全面的診斷,需要一種方法對(duì)

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本文編號(hào)：645308