基于DGA和AO-PNN的变压器故障诊断方法研究

摘要

为提高油浸式电力变压器故障诊断的准确率,提出了一种将AO-PNN模型与油中溶解气体分析法(DGA)相结合的故障诊断方法。该方法引入天鹰优化算法对概率神经网络进行优化,将DGA比值输入模型最终得到变压器的故障诊断结果。仿真结果表明,与其他常用的机器学习模型相比,提出的模型有更高的准确率,可有效运用到变压器故障诊断领域。