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《上海电力学院》 2011年
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基于粗糙集和贝叶斯网络的变压器故障诊断系统的研究

张琪  
【摘要】:电力变压器是电力系统中最重要的设备之一,它的正常运行是整个电力系统可靠供电的基本保证,但由于电力变压器故障的复杂性和多样性,以及引起这些故障的原因非常复杂且不明显,使得要准确地判断电力变压器的故障类型相当的困难,因此其故障诊断技术的研究一直是国内外学者关注的热点。 基于油中溶解气体分析的三比值法是目前应用最广泛的诊断方法,它具有简单易用的特点,但是它也存在许多缺陷,如故障划分区间过于绝对,编码不全等。粗糙集(RS)理论是作为数据挖掘中的一个重要方法,利用它提取有用特征,对数据集进行简化处理;贝叶斯网络对于解决复杂系统不确定因素引起的故障具有很大的优势,被认为是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型。因此本文把粗糙集和贝叶斯网络结合起来进行变压器故障诊断系统的设计,充分发挥两种方法的优势,以解决传统诊断方法存在的问题。 本文介绍了人工智能技术在变压器故障诊断的发展和现状;论述粗糙集理论的基本概念、连续属性离散化方法以及决策属性表的约简,对训练样本集进行离散化以及对原始属性进行约简,从而得到用于贝叶斯网络的离散化规则以及约简后的最小属性集,这样可以在保持贝叶斯网络较好分类能力的前提下,很大程度上的减少贝叶斯网络模型的节点数,有利于其网络结构的简化和学习速度的提高;叙述了贝叶斯网络结构及构建方法、贝叶斯网络的推理和学习,根据粗糙集处理得到的最小属性集,利用MATLAB的贝叶斯网络工具箱(BNT)建立基于贝叶斯网络的变压器故障诊断模型,并结合DL/T722-2000(变压器油中溶解气体分析和判断导则)中的IEC三比值法的编码规则改进离散化规则,测试结果显示正判率有了较大的改进。通过文章最后的实验,证明了文中所采用的基于粗糙集的样本数据处理方法以及基于贝叶斯网络的故障诊断模型是有效的、合理的。 最后采用MATLAB贝叶斯工具箱BNT和VC++混合编程技术,设计出基于贝叶斯网络的变压器故障诊断系统。该系统具有清晰明了的人机交互界面,不仅给出变压器所发生的故障类型,而且还给出可能引起该故障的原因,为检修人员提供参考依据。并且系统能够实现变压器故障数据库的不断更新,从而使诊断系统不断完善。
【学位授予单位】:上海电力学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TM407

【参考文献】
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