基于信息融合的变压器故障多级诊断方法

摘要

建立了基于信息融合的变压器故障多级诊断模型,该模型融合了在线监测、油中溶解气体、电气试验等多源数据信息.采用自适应遗传算法优化的小波神经网络对变压器故障进行初级诊断,通过改进D-S证据理论对初级诊断结果进行决策级融合,实现对变压器故障的深度诊断与定位.通过应用实例证明,该方法可以有效提高变压器故障诊断的精度和可信度,减小诊断的不确定性.