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- [10] 变压器油中溶解气体分析和判断导则[S].
基于改进PSO-BP神经网络和D-S证据理论的大型变压器故障综合诊断
被引：43
作者：
魏星
[1
]
舒乃秋
[1
]
崔鹏程
[1
]
吴波
[2
]
机构：
[1] 武汉大学电气工程学院
[2] 浙江省送变电工程公司
来源：
关键词：
电力变压器;
故障诊断;
信息融合;
改进粒子群算法;
D-S证据理论;
D O I：
暂无
中图分类号：
TM407 [维护、检修];
学科分类号：
摘要：
阐述了已有变压器故障诊断方法的不足,并将信息融合的基本思想引入变压器故障诊断中。针对电力变压器故障综合诊断的特点和要求,运用改进粒子群优化-反向传播(PSO-BP)算法训练神经网络并结合D-S证据理论,提出了一种基于信息融合技术的变压器故障综合诊断决策模型。该模型以油中溶解气体色谱分析为基础,结合变压器常规电气试验结论与现场运行、维修经验,得出了较为可靠的诊断结果,实例验证也证明了该方法的有效性。
引用
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