油浸式电力变压器低压故障智能诊断技术研究

• 作者: 陈新安 黄崇达
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 油浸式电力变压器 组合决策树 低压故障 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 自动化应用
• 页码范围: 193-197
• 页数: 5页
• 分类号: TP206
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2019.11.193

摘要

传统基于C4.5决策树故障诊断方法进行故障诊断时,未融入神经网络的分类功能,增加了油浸式电力变压器低压故障诊断的难度,导致故障诊断结果准确率较低.提出基于组合决策树神经网络模型的油浸式电力变压器低压故障智能诊断方法,采用组合决策树构建方法,划分电力变压器故障类型,构造电力变压器故障类型构建油浸式电力变压器低压故障组合决策树;采用小波分类网络构造决策树中的神经网络单元,将其作为决策树中每个分支的分类器,建立组合决策树神经网络模型,实现油浸式电力变压器低压故障的智能诊断.实验对比不同方法故障诊断的正确率和不同方法故障误诊率,结果表明,所提方法能够实现油浸式电力变压器低压故障智能诊断,具有正确率高的优势.