使用多参量的变压器故障综合诊断技术

• 作者: 钱国超 陈伟根 黎明
• 来源期刊: 高电压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器 多参量 神经网络 D-S证据理论 故障诊断 信息融合
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 电气设备故障诊断与在线监测
• 页码范围: 92-97
• 页数: 6页
• 分类号: TM407|TP18
• 字数: 5110字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6520.2007.08.022

摘要

为全面综合诊断电力变压器故障,参考已有变压器故障综合诊断方法,结合变压器油中溶解气体数据和电力试验数据,利用自适应遗传算法优化小波神经网络和证据理论融合技术,提出了一种基于多参量的电力变压器故障综合诊断模型.通过故障特征参数的划分分别构建神经网络从不同侧面反映变压器的故障,同时结合证据的重要性、神经网络的输出改进证据体的基本概率分配赋值,充分体现证据体对单个故障模式识别的可信度.诊断结果表明,基于信息融合技术的变压器多参量故障综合诊断比基于单参量故障诊断的诊断性能较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈伟根	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	99	3160	34.0	52.0
2	黎明	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	10	114	8.0	10.0
3	钱国超	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	6	52	2.0	6.0