【摘 要】
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变压器作为电力系统的关键设备，维护其安全稳定运行具有重要的意义。由于变压器自身结构复杂，利用单一信息的传统故障诊断方法对其进行诊断具有一定的局限性。结合变压器油气数
【机 构】
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江苏省电力公司宿迁供电公司,华北电力大学控制与计算机工程学院
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变压器作为电力系统的关键设备，维护其安全稳定运行具有重要的意义。由于变压器自身结构复杂，利用单一信息的传统故障诊断方法对其进行诊断具有一定的局限性。结合变压器油气数据，利用数据融合原理，将BP神经网络和证据理论相结合，设计了多源信息融合的变压器故障诊断模型，并利用现场数据对该模型进行测试。测试结果表明，该模型能有效地进行变压器的故障诊断，与传统方法相比提高了故障诊断的正确率，具有较高的理论意义和应用价值。
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