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多源信息融合在变压器故障诊断领域中的应用

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在电力系统的运行过程中,变压器作为最关键的设备之一,维护其安全稳定运行具有重要的意义.由于变压器自身结构复杂,利用单一信息的传统故障诊断方法进行诊断具有一定的局限性.因此,将灰狼算法优化BP神经网络(GWO-BP)与证据理论通过信息融合技术进行有效结合,建立出一个多源化的故障诊断模型.以油中溶解气体数据为主,其他相应的试验数据为辅,进行综合诊断,确定故障的原因和类型,全面提高了模型的精度和可靠性.测试结果表明,该模型能有效进行变压器故障诊断,与传统方法相比提高了故障诊断的正确率,具有较高的理论意义和应用价值.
Application of Multi-source Information Fusion in Transformer Fault Diagnosis

陈月、许秀英、梁春英、伊娜

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黑龙江八一农垦大学工程学院,黑龙江大庆163319

东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江大庆163318

变压器 故障诊断 多源信息融合 油中溶解气体

2023

10.14031/j.cnki.njwx.2023.06.032

农机使用与维修
农业部农机维修研究所

农机使用与维修

影响因子：0.105
ISSN：1002-2538
年,卷(期)：2023.(6)
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