【摘 要】
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油浸式变压器的DGA数据富含大量的变压器故障信息,深度剖析DGA数据与变压器的故障状况有利于实现油浸式变压器的故障诊断.然而,特征气体信息与变压器故障类型,故障程度间为复杂的非线性映射关系,给基于变压器油中溶解气体的变压器故障判断工作带来了困难.本文综述了从三比值法到专家系统、模糊理论、机器学习等智能诊断方法,简述了各方法的优点与不足之处,此外利用决策树较强的分类性能,提出了基于决策树的变压器故障诊断模型,实验结果表明,该方法较传统三比值法有一定的优势.最后,对未来的DGA数据智能算法分析研究提供一些思路
【机 构】
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贵州电网有限责任公司电力科学研究院,贵州贵阳550002;贵州电网有限责任公司电力科学研究院,贵州贵阳550002;贵州大学,贵州贵阳550025;贵州大学,贵州贵阳550025;贵州电网有限责任公司
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油浸式变压器的DGA数据富含大量的变压器故障信息,深度剖析DGA数据与变压器的故障状况有利于实现油浸式变压器的故障诊断.然而,特征气体信息与变压器故障类型,故障程度间为复杂的非线性映射关系,给基于变压器油中溶解气体的变压器故障判断工作带来了困难.本文综述了从三比值法到专家系统、模糊理论、机器学习等智能诊断方法,简述了各方法的优点与不足之处,此外利用决策树较强的分类性能,提出了基于决策树的变压器故障诊断模型,实验结果表明,该方法较传统三比值法有一定的优势.最后,对未来的DGA数据智能算法分析研究提供一些思路,提升变压器故障诊断准确率.
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