基于组合模型的电力变压器故障诊断

• 作者: 李硕 鲁思光
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 变压器故障 熵权 灰关联熵 小波神经网络 模糊粗糙集 支持向量机 三比值法
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 机械电子与计算机科学
• 页码范围: 2039-2043
• 页数: 5页
• 分类号: TM407
• 语种: 中文
• DOI: 10.13537/j.issn.1004-3918.2014.10.024

摘要

为了综合全面地诊断电力变压器故障，克服单项诊断方法考虑问题角度单一，不能重复利用已知信息，诊断准确度和稳定性不高的缺点，并结合电力变压器油中溶解气体的数据，提出了利用组合模型诊断变压器故障。该方法将灰关联熵、小波神经网络、模糊粗糙集、支持向量机和IEC三比值作为独立诊断模块，利用熵值法优化得到各个模块的最佳权重，最终得到发生故障最大概率所属类型。通过实例验证，组合诊断法优于单项诊断方法，提高了故障诊断精度，减少了误判率，诊断的稳定性得到提升。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲁思光		3	0	0.0	0.0
2	李硕		1	0	0.0	0.0