基于贝叶斯网络和假设检验的变压器故障诊断

摘要：

电力变压器故障的准确诊断对于电网的可靠运行至关重要.为此,提出一种基于贝叶斯网络和假设检验的溶解气体分析的新型多分类概率诊断模型.该贝叶斯网络模型可嵌入专家知识,从数据中学习数据模式并推断与诊断结果相关的不确定性,并且通过假设检验环节改进数据的选择过程.最后,基于IEC TC10数据集,对比3种传统诊断方法进行诊断实验,验证所提出模型的有效性.结果 表明提出的诊断模型最大诊断准确性为88.9％,相比传统诊断方法有较大提升.

关键词：溶解气体分析;变压器故障诊断;贝叶斯网络;正态性检验;故障分类

所属期刊栏目：36

分类号：TM86(高电压技术)

资助基金：国网宁夏电力有限公司重点研发计划2020YCYF0112

在线出版日期：2022-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：20-27