【摘 要】
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由于电力变压器故障诊断中的测试数据信息不完备、有偏差,且贝叶斯网络处理不确定性问题能力强,文中提出了用于变压器故障诊断的NB、TAN和BAN三种贝叶斯分类器模型,并提出了
【机 构】
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电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室（华北电力大学）
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由于电力变压器故障诊断中的测试数据信息不完备、有偏差,且贝叶斯网络处理不确定性问题能力强,文中提出了用于变压器故障诊断的NB、TAN和BAN三种贝叶斯分类器模型,并提出了贝叶斯网络分类器与粗糙集相结合的变压器故障诊断的新方法,它综合使用溶解气体分析结果和其它电气试验结果作为故障分类所需的属性.其相应的混合分类器为NB粗集、TAN粗集和BAN粗集分类器.实验表明提出的三种混合分类器都适于变压器故障诊断,具有处理信息缺失多的能力和容错特性,克服了粗糙集刚性推理的弱点,其性能明显优于单独使用贝叶斯网络分类器或粗
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