基于多方法组合诊断模型的大型变压器故障诊断

电力变压器故障征兆与故障原因之间的关系错综复杂，而单项诊断方法由于信息特征独特、考虑角度单一，往往很难满足故障诊断的要求。因此，提出了在变压器故障诊断中采用多种方法组合诊断的思想，以克服单种方法的偏好对最终诊断结果所产生的影响。该方法采用模糊C均值聚类（FCM）诊断法、BP神经网络诊断法、粗糙集理论故障诊断法和IEC 60599推荐的三比值法这 4种诊断方法作为独立的单项诊断方法，根据各自诊断的误判率，按照诊断误差平方和最小的原则计算出各个诊断方法的最优权重，形成最优投票组合模型，再求出最大发生概率的故障类型。诊断结果表明，该方法与单项方法相比，大大降低了诊断误判的风险，提高了故障诊断的准确率，增强了故障诊断的稳健性。

Large Power Transformer Fault Diagnosis Based on a Diagnosis Model Combined with Several Methods