【摘 要】
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电网稳定运行需要系统中各设备的协调配合,变压器作为电网中的能量交换设备,其运行状况对电网有直接的影响。并且随着电力变压器电压等级更高、结构更复杂,其故障也变得更加复杂化和多样化,故障原因与故障征兆之间的关系也更加不易探究,因此很难采集到完整无误的故障样本,这便大大增加了变压器故障诊断的难度。因此,本文在分析了电力变压器故障诊断的各类方法后,选择以改良三比值法为基础,利用贝叶斯网络处理因果关系简洁明
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电网稳定运行需要系统中各设备的协调配合,变压器作为电网中的能量交换设备,其运行状况对电网有直接的影响。并且随着电力变压器电压等级更高、结构更复杂,其故障也变得更加复杂化和多样化,故障原因与故障征兆之间的关系也更加不易探究,因此很难采集到完整无误的故障样本,这便大大增加了变压器故障诊断的难度。因此,本文在分析了电力变压器故障诊断的各类方法后,选择以改良三比值法为基础,利用贝叶斯网络处理因果关系简洁明了的优势,以朴素贝叶斯网络来构建故障诊断网络模型,并利用概率计算对变量间的关系进行量化,使其对于判断电力变压器运行过程中出现的不确定因素所引起的故障具有了明显优势;在此基础上又结合了粗糙集理论对该网络模型进行了进一步的改进,充分利用粗糙集理论的属性约简功能对所构建的故障诊断模型简化处理,大大减少了网络模型的节点数,降低模型结构的复杂性,以此来提高网络的学习速度及判断能力。为了验证将朴素贝叶斯网络与粗糙集理论相结合的诊断方法是否能够提高处理不完整信息的能力,本文通过收集大量变压器故障数据样本,利用Matlab仿真软件对所收集的数据样本进行训练和测试,并且将仿真结果与仅使用朴素贝叶斯网络方法进行诊断的仿真结果进行了对照,验证了本文提出的验证了本文所提出的方法能够有效的克服信息缺失或者不完整对变压器故障诊断所造成的困难,有效提升了故障诊断的准确性。
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