肖桂枝
- 作品数：2 被引量：6H指数：1
- 供职机构：湘潭大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：湖南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- RST和NBN用于电力变压器故障诊断被引量：5
- 2009年
- 电力变压器发生故障后,当故障信息存在不完整或不确定性,甚至关键信息丢失时,会导致故障诊断难以得出正确结论。针对此问题,提出了一种将粗糙集理论(RST)与朴素贝叶斯网络(NBN)结合的电力变压器故障诊断新方法。首先将油中溶解气体分析(DGA)结果和其他电气试验结果作为条件属性,故障区域作为决策属性,考察各种故障与征兆间的连接关系并建立决策表,接着利用基于可辨识矩阵和信息熵的属性约简算法实现对专家知识的简化与故障特征的压缩,提取最佳属性约简组合,然后以最佳属性约简组合形成的约简决策表建立朴素贝叶斯网络模型,利用贝叶斯网络实现概率推理,便于描述故障特征的变化及对变压器故障原因的快速分析。最后对变压器故障进行实例分析,诊断结果证明该方法是正确和有效的,具有较好的实用价值。
- 黄辉先肖桂枝阳敏
- 关键词：电力变压器故障诊断粗糙集信息熵
- 基于免疫算法-粗糙集-贝叶斯网络的电力变压器故障诊断方法
- 电力变压器是电力系统中最重要的设备之一,其运行状态直接关系到整个电力系统的可靠性。在电力系统中变压器运行时出现故障的情况时有发生,对电力系统的正常运行造成了严重威胁。变压器故障诊断是根据故障特征来判断其故障类型、定位故障...
- 肖桂枝
- 关键词：电力变压器故障诊断粗糙集理论贝叶斯网络
- 文献传递
