本文選題：電力變壓器 + 故障診斷�。� 參考：《電力自動(dòng)化設(shè)備》2017年11期

【摘要】：針對(duì)電力變壓器故障的深度診斷問(wèn)題,提出一種深度置信網(wǎng)絡(luò)與D-S證據(jù)理論相結(jié)合的方法。采用深度置信網(wǎng)絡(luò)對(duì)電力變壓器故障的多維數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取及分類(lèi),并結(jié)合D-S證據(jù)理論解決故障診斷中的不確定性問(wèn)題,構(gòu)造了電力變壓器故障診斷的多級(jí)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(zhì)量史等數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明所提方法對(duì)于具備大量多源信息的電力變壓器故障診斷問(wèn)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(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;華北電力大學(xué)新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;國(guó)網(wǎng)河北省電力公司電力科學(xué)研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51407076) 國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(5204DY170010) 河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(F2014502050) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2015ZD28)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TM41

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