《基于粗糙集和贝叶斯网络的变压器故障诊断》.pdf

第29卷第1期 上 海 电 力 学 院 学 报 Vo1．29．No．1 2013年 2月 Journal of Shanghai University of Electric Power Feb． 2013 DOI：10．3969／j．issn．1006—4729．2013．01．008 基于粗糙集和贝叶斯网络的变压器故障诊断 李志斌，陈成优 (上海电力学院 自动化工程学院，上海 200090) 摘 要：为了提高变压器故障诊断的准确性，采用智能互补的思想，将粗糙集和贝叶斯网络相结合来进行变压 器故障诊断的研究．先将特征气体的比值进行离散化，再利用粗糙集理论进行属性约简，获得最小诊断规则； 同时利用贝叶斯网络实现概率推理来分析变压器故障．通过变压器故障诊断实例分析，证明了该方法有效、可 行，具有较高的准确率． 关键词：变压器；粗糙集；贝叶斯网络；离散化；属性约简 中图分类号：TM41；TM407 文献标志码 ：A 文章编号：1006—4729(2013)01—0030—05 FaultDiagnosisofPowerTransformerBasedon Rough SetTheoryandBayesianNetwork LIZhibin，CHEN Chengyou (SchoolofAutomationEngineering，ShanghaiUniversityofElectricPower，Shanghai 200090，China) Abstract： Toimprovetheaccuracyoffaultdiagnosis，theroughsetiscombinedwithBayesian Networkaccordingtocomplementarystrategy．Thismethoddiscretestheratioofspecificgasand usesrough settheorytoreduceattribute，obtaintheminimaldiagnosticrules．Atthesametime， BayesianNetworkisusedtorealizeprobabilityreasoningandanalyzethefaultoftransformer．Fi- nally，theeffectivenessna dhighaccuracyrateraevalidatedwiht theresultofpractical faultdiag。 nosisexamples． Keywords： transfomr er；rough set；BayesianNetwork；discretization；attributereduction 电力变压器是电力网络中的重要设备，其正 器故障诊断的研究中，用以提高变压器故障诊断 常运行对 电力系统意义重大．油中溶解气体分析 的准确率． (DGA)是 目前 电力系统对油浸式 电力变压器使 1 粗糙集理论 用的重要手段，能够及时发现变压器 内部发生的 早期故障并及时进行处理 。J．单一智能方法都具 粗糙集理论的核心思想实质上是在保持其分 有 自身的局限性，结合使用可以实现智能互补，这 类能力不变的情况下，通过知识约简，导出问题的 是探索变压器故障诊断的一条新途径．本文将粗 分类或决策规则．现阶段粗糙集已经成功地应用 糙集理论 和贝叶斯网络 相结合运用到变压 于模式识别与数据挖掘、决策分析、过程控制和机 收稿 日期：2012—04—28 通讯作者简介：李志斌 (1974一)，男，副教授，博士，山西太原人．主要研究方向为检测技术与 自动化装置，节能技 术，数字全息和软件编程．E—mai