【摘 要】
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随着电力变压器朝着大容量、高电压、高负荷的方向发展,其结构也越发复杂,故障逐渐增加。当前广泛使用的改良三比值法在对电力变压器进行故障诊断的过程中,容易出现准确率低和漏判率高等问题。鉴于此,提出一种NBC模型,该模型将朴素贝叶斯网络和改良三比值法的优势结合,在对电力变压器当前状态数据和历史样本数据充分学习的基础上,利用朴素贝叶斯分类器对当前电力变压器故障的编码组合进行故障预测分类,将预测所得到的诊断结果进行排序整理输出,实现了对电力变压器各类故障的有效分类。仿真结果表明,该NBC模型能较好地适应电力变压器各
【机 构】
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西南石油大学电气信息学院,四川长园工程勘察设计有限公司
【基金项目】
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南充市科技战略合作项目(18SXHZ0011)。
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随着电力变压器朝着大容量、高电压、高负荷的方向发展,其结构也越发复杂,故障逐渐增加。当前广泛使用的改良三比值法在对电力变压器进行故障诊断的过程中,容易出现准确率低和漏判率高等问题。鉴于此,提出一种NBC模型,该模型将朴素贝叶斯网络和改良三比值法的优势结合,在对电力变压器当前状态数据和历史样本数据充分学习的基础上,利用朴素贝叶斯分类器对当前电力变压器故障的编码组合进行故障预测分类,将预测所得到的诊断结果进行排序整理输出,实现了对电力变压器各类故障的有效分类。仿真结果表明,该NBC模型能较好地适应电力变压器各
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