基于DGA的变压器故障诊断智能方法分析

• 作者: 余涛 傅森木 张勇 王国平 程小华 钟运平
• 来源期刊: 电力建设
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器 故障诊断 DGA 智能方法
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 输配电技术
• 页码范围: 34-39
• 页数: 6页
• 分类号: TM41
• 字数: 7049字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7229.2015.06.006

摘要

针对传统变压器故障诊断方法的不足,介绍了多种智能诊断方法在基于油中溶解气体分析(dissolved gas-in-oil analysis,DGA)的变压器故障诊断中的应用,包括人工神经网络、模糊理论、专家系统、灰关联分析及其他智能方法.通过对这些智能诊断方法的分析,得出其优缺点及需要改进的方案,为研究人员选择最优油浸式电力变压器故障诊断方法提供参考.最后对基于DGA的变压器故障智能诊断方法进行了展望,并分析了未来的发展方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程小华	华南理工大学电力学院	137	1400	20.0	34.0
2	余涛	华南理工大学电力学院	165	1484	19.0	31.0
3	傅森木	华南理工大学电力学院	3	29	3.0	3.0
4	王国平	华南理工大学电力学院	4	36	3.0	4.0
5	张勇		7	28	2.0	5.0
6	钟运平		3	18	1.0	3.0