基于DGA与神经网络融合的变压器故障诊断方法

摘要

针对传统油中溶解气体分析法(DGA)的诊断方法存在的问题,提出了一种融合传统的DGA方法与人工神经网络的综合诊断方法.利用改良的三比值法、特征气体法、无编码比值法等传统DGA方法以及基于径向基函数(RBF)神经网络方法,分别进行了初级诊断,最后综合考虑了各种故障类型下初级诊断结果的可靠性差异,采用模糊积分的方式将初级诊断的结果进行了融合,并通过仿真验证了该方法的有效性.