基于信息融合技术的变压器故障诊断Transformer Fault Diagnosis Based on Information Fusion Technology
邬连学;张思睿;
摘要(Abstract)：
利用变压器绝缘油中溶解气体分析，检测油浸式变压器内部早期故障，已经成为变压器监测的一种重要手段，以确保变压器的安全可靠运行，从而对变压器的定期维修方式转变为内部状态预知维修方式。以变压器油中溶解特征气体为基础，运用BP神经网络、Elman神经网络和概率神经网络对故障变压器进行初步诊断，再利用D-S证据理论进行数据信息融合来确定变压器的运行故障。
关键词(KeyWords)： 神经网络;特征气体;信息融合;证据理论
基金项目(Foundation):
作者(Authors): 邬连学;张思睿;
DOI: 10.13377/j.cnki.jcpc.2022.05.015
参考文献(References)：
- [1] Yanjing Sun,Shen Zhang,Jing-meng Li. Improved BP Neural Network for Transformer Fault Diagnosis[J]. Journal of China University of Mining and Technology. 2007,3(13):138-142.
- [2]孙绪臣．油浸式电力变压器内部放电故障分析[J]．煤矿机电，2010(05):47-49.
- [3] Shengwei Fei,Yu Sun. Forecasting Dissolved Gases Content in Power Transformer Oil Based on Support Vector Machine with Genetic Algorithm[J]. Electric Power Systems Research. 2008,3(7):507-514.
- [4] Williams Retal. A Learning Algorithm for Continually Running Fully Recurrent Neural Networks[J]. Neural Computation,1989,(1):270-280.
- [5]张爱兰，许志元，杨琦欣，等．基于信息融合的变压器故障多级诊断方法[J]．电工电气，2019,No. 258(06):19-24.
- [6]王平，韩志勇．改进PSO优化Elman神经网络在变压器故障诊断中的应用[J]．承德石油高等专科学校学报．2018,20(05):52-56.
- [7]刘刚，徐川江，仝超，等．浅析信息融合技术在变压器故障诊断中的应用[J]．建筑工程技术与设计，2018,000(015):260.
- [8]张东升．变压器故障诊断中信息融合技术的应用[J]．信息技术与信息化，2015,000(001):163-164.
- [9]郑明珠．信息融合技术在油浸式变压器内部故障诊断中的研究[C]//中国动力工程学会，2015.
- [10]黄新波，马玉涛，朱永灿．基于信息融合和M-RVM的变压器故障诊断方法[J]．电力自动化设备，2020,40,No. 320(12):299-306.
- [11]徐阳，谢天喜，周志成，等．基于多维度信息融合的实用型变压器故障诊断专家系统[J]．中国电力，2017,050(001):85-91.
- [12]陈小青，刘觉民，黄伟英，等．采用改进人工鱼群优化粗糙集算法的变压器故障诊断[J]．高电压技术，2012,38(6):1403-1409.
- [13]魏星，舒乃秋，崔鹏程，等．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[J]．电力系统自动化，2006,30(7):46-50.