【摘 要】
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电力变压器是电力系统的重要设备之一,它的安全稳定运行对电力系统的安全生产具有重要的现实意义。传统的电力变压器故障诊断数据来源比较单一,对诊断结果准确性的贡献效果存
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,国网河北省电力公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金（51407076）, 国家电网公司总部科技项目资助（5204DY170010）, 中央高校基本科研业务费专项资金（2018MS075）
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电力变压器是电力系统的重要设备之一,它的安全稳定运行对电力系统的安全生产具有重要的现实意义。传统的电力变压器故障诊断数据来源比较单一,对诊断结果准确性的贡献效果存在不足。文章提出了一种基于多源信息融合的电力变压器故障诊断方法,首先,将深度信念网络（Deep Belief Network,DBN）与DS证据理论相结合;然后,通过反复训练网络与调优,使算法准确率达到最好;最终,通过算例仿真验证了所提方法的有效性和可行性。
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