【摘 要】
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在分析了变压器故障特征和故障类型的基础上，本文以变压器油中溶解气体为特征向量，针对变压器故障特点的不确定性和复杂性，提出在传统灰关联算法上结合信息熵的加权灰关联分析DGA诊断方法。通过信息熵对变压器故障参考序列的因子赋予不同的权重值，采用参考因子加权计算整体关联度。加权灰关联理论体现了不同参考因子所含信息的重要程度不同，有效提高了变压器故障诊断的客观性和准确性。最后，变压器故障诊断实例证明了该方法
【机 构】
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暨南大学电气信息学院，广东珠海 519070
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十七届学术年会
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在分析了变压器故障特征和故障类型的基础上，本文以变压器油中溶解气体为特征向量，针对变压器故障特点的不确定性和复杂性，提出在传统灰关联算法上结合信息熵的加权灰关联分析DGA诊断方法。通过信息熵对变压器故障参考序列的因子赋予不同的权重值，采用参考因子加权计算整体关联度。加权灰关联理论体现了不同参考因子所含信息的重要程度不同，有效提高了变压器故障诊断的客观性和准确性。最后，变压器故障诊断实例证明了该方法的可行性和有效性。
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