基于粗糙集理论和贝叶斯网络的电力变压器故障诊断方法

• 作者: 律方成 李和明 王永强
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器 故障诊断 粗糙集理论 贝叶斯网络
• 年，卷（期）: 2006,（8）
• 所属期刊栏目: 电工电机
• 页码范围: 137-141
• 页数: 5页
• 分类号: TM835.4
• 字数: 4254字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2006.08.026

摘要

电力变压器故障诊断对电力系统的安全运行有着十分重要的意义.文中基于智能互补融合的思想,将粗糙集理论与贝叶斯网络有机结合在一起,提出了一种电力变压器故障诊断的新方法.利用粗糙集信息表约简技术来实现对专家知识的简化与故障特征的压缩,获得最小诊断规则,基于最小诊断规则的贝叶斯网络模型可以有效降低网络结构的复杂性与故障特征获取的难度;同时利用贝叶斯网络实现概率推理,便于描述故障特征的变化及对变压器故障原因的快速分析.最后,进行了变压器故障实例分析,诊断结果证明该方法的正确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	律方成	华北电力大学电气工程学院	266	4998	37.0	55.0
2	李和明	华北电力大学电气工程学院	231	6023	39.0	65.0
3	王永强	华北电力大学电气工程学院	67	681	12.0	23.0