基于贝叶斯网络的电抗器健康诊断

被引：7

作者：

赵文清 ^{[1
,2
]}

王强 ^{[1
]}

牛东晓 ^{[2
]}

机构：

[1] 华北电力大学控制与计算机工程学院

[2] 华北电力大学经济与管理学院

来源：

电力自动化设备 | 2013年 / 33卷 / 01期

基金：

中央高校基本科研业务费专项资金资助;

关键词：

电抗器; 贝叶斯网络; 模型; 无偏GM(1,1); 健康诊断;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM47 [电抗器];

学科分类号：

摘要：

针对电抗器的特高压绝缘、局部过热、振动和噪声这3个问题,采用5级健康状态诊断法,并充分考虑电抗器预防性试验数据及其变化量。首先建立评估电抗器健康状态的分层模型,通过该模型评估电抗器的历史、当前状态,然后通过无偏GM(1,1)模型预测电抗器的未来状态,并确定分层模型中电抗器各个参数的阈值和分值,最终建立基于贝叶斯网络的电抗器健康诊断模型。实例验证了所提模型的正确性和可行性。

引用

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页数：4

共 11 条

[1] 基于智能电网的设备在线监测与故障诊断 [J].