论文摘要
建立了基于信息融合的变压器故障多级诊断模型,该模型融合了在线监测、油中溶解气体、电气试验等多源数据信息。采用自适应遗传算法优化的小波神经网络对变压器故障进行初级诊断,通过改进D-S证据理论对初级诊断结果进行决策级融合,实现对变压器故障的深度诊断与定位。通过应用实例证明,该方法可以有效提高变压器故障诊断的精度和可信度,减小诊断的不确定性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张爱兰,许志元,杨琦欣,刘春明,朱彦玮,李晓磊
关键词: 变压器故障,多级诊断,改进证据理论,信息融合
来源: 电工电气 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 国网山东省电力公司济南供电公司
分类号: TM407
页码: 15-20
总页数: 6
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