基于信息融合技术的大型变压器故障诊断研究.pdfVIP

四届江苏省电机工程 2009 年 8 辑 青年科技论坛论文集 (总 133 辑) 基于信息融合技术的大型变压器故障诊断 1 2 阳 ，杜 安 （1.徐州供电公司，江苏 徐州 221000，2.金华供电公司，浙江 金华 321000 ） 要：由于大型变压器故障的多样性、不确定性和各种故障之间联系的复杂性构成了故障诊断技术上的难点， 本文将信息融合技术引入变压器故障诊断技术中。在信息融合的基本框架下，利用 BP 神经网络和证据理论技 术，建立了一种新型的油浸式电力变压器故障综合诊断的多级决策融合模型。该模型将油中溶解气体分析与常 规电气试验的结论紧密结合起来，并充分借鉴现场的运行、诊断和维修经验，具有较强的知识表示及不确定性 处理能力。 关键词：电力变压器；信息融合；神经网络；D-S 证据理论 也是自适应的。由于人类感官具有不同的度量特征， 0 引言 因而可测出不同空间范围内的各种物理现象。信息 大型电力变压器故障诊断现有试验方法中，油 融合是对多源数据进行的多级处理，每一级都代表 中溶解气体分析是发现变压器早期潜伏性故障的最 了对原 数据不同程度的抽象化。按信息抽象程度 方便有效的手段之一。目前我国的规程采用IEC 新 的不同，融合可分为数据层融合、特征层融合和决 导则。但在现场运用过程中，新导则IEC 三比值诊 策层融合三个层次。信息融合数学模型主要采用专 断法的分类及边界仍然过于绝对化，比值边界存在 家系统模型、证据组合模型和人工神经网络模型等 [3] [4] 着重叠分布的现象。针对这些问题，各种新技术如 。 模糊数学、粗糙集理论、人工神经元网络、遗传算 2 D-S 证据理论基本原理 法被引入到变压器故障诊断中，取得了较好的效果 [1] [2] 。但以上方法都有一个共同缺陷，即对变压器 信息融合涉及多方面的理论和技术，D-S 证据 故障性质的判定仅局限于过热、放电等现象，针对 理论是常用方法之一，它对概率论进行了扩展，提 变压器具体故障部位缺乏其他有效证据支持，有一 出了基本概率分配、信任函数和似然函数的概念， 定的盲目性。 从而把命题的不确定性问题转化为集合的不确定性 本文将信息融合的基本思想引入到变压器故障 问题。鉴于D-S 证据理论的基本原理和组合规则在 [5] 诊断中，充分利用油中溶解气体和各种电气试验、 多篇文献中已有论述，具体可以参阅文献 。 运行状况与检修的记录以及专家经验等故障相关信 3 变压器故障的多级决策融合模型 息，结合BP 神经网络和证据推理技术提出了一种分 层的、可靠的、变压器综合故障诊断模型。该模型 3.1 变压器故障的分层 能够更有效地表达不确定知识和信息，更直观、逼 利用信息融合技术对变压器进行综合诊断时， 真地模拟不确定性推理过程。 由于信息来源的多样性及复杂性，并且根据信息融 合分层决策模型的要求，首先应按照故障发生部位 1 信息融合技术