2021年 04期

Fault Diagnosis Algorithm of Transformer Windings Based on Bayesian Classification


摘要(Abstract):

为了提高变压器绕组故障诊断准确率,减少不同故障类型的诊断时间,提出基于贝叶斯分类的变压器绕组故障诊断模型;根据平行板电容理论,计算电容器极板上所带电量,利用电场分布和电场能量,计算导体间的互电容之和,将绕组电感和电阻确定为贝叶斯诊断模型的故障特征量;利用后验概率决策分类,通过欧拉非线性理论模型离散获得五阶故障模型,构建故障模型的输出方程,完成基于贝叶斯分类的变压器绕组故障诊断。结果表明,该方法的故障诊断准确率可高达96%,针对不同的故障类型诊断的实时性较好。

关键词(KeyWords): 贝叶斯分类;绕组电感;绕组电阻;故障特征量

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(51867001);; 宁夏回族自治区重点研发计划项目(2019BDE03010)

作者(Author): 李学生,张尊扬

DOI: 10.13349/j.cnki.jdxbn.20210426.001

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